본 논문에서는 광 버스트 스위칭 네트워크의 코어 노드에 그룹 스케줄링 알고리즘을 적용하여, 전산 모의실험을 통해 그 성능을 측정하였다. 성능 평가를 위해, 다채널 입출력 포트를 갖는 코어 노드에 대하여, 즉시 스케줄링 방식과 비교하였다. 그룹 스케줄링은 노드에 먼저 도착하는 버스트 헤더 패킷의 정보를 이용하여 일정한 시간 창에 스케줄링 될 버스트들을 스케줄링하기 때문에, 전산 모의실험 결과 그룹 스케줄링 방식이 즉시 스케줄링 방식보다 버스트 손실 확률과 채널 이용률이 모두 개선되었으며 부하의 증가에 따라 차이가 더욱 커졌다. 또한, 출력포트에 파장 변환기를 사용한 경우에 대해서도 성능을 측정하였다. 이 경우에는, 그룹 스케줄링 방식과 즉시 스케줄링 방식의 버스트 손실 확률과 채널 이용률 모두 부하 범위 0.1-0.9에서 서로 비슷하게 나타났으나. 파장 변환기의 사용 빈도는 즉시 스케줄링이 그룹 스케줄링보다 약 7배 이상으로 높아, 그룹 스케줄링 방식을 사용하면 보다 경제적인 노드 구조를 구현할 수 있음을 알 수 있었다.
멀티 코어 프로세서는 현재 많은 고성능 서버에 적용되어 사용되고 있다. 최근 이들 서버는 점차 높은 네트워크 대역폭 활용을 요구하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 멀티 코어를 효율적으로 활용하여 네트워크 처리율을 향상시키는 방안이 필요하다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어의 고유 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 멀티 코어의 특성을 최대한으로 고려하여 프로세스 스케줄링을 결정함으로써 통신 성능을 향상시키는 방안에 대해서 연구한다. 제안되는 프로세스 스케줄링은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 구조, 프로세스의 통신 집중도, 그리고 각 코어의 부하를 기반으로 해당 프로세스에게 최적의 코어를 결정하고 스케줄링한다. 제안된 기법은 리눅스 커널에 구현되었으며 측정 결과는 최신 리눅스 커널의 네트워크 처리율을 20%까지 향상시켰으며 프로세서 자원은 55% 더 절약할 수 있음을 보인다.
최근에 제안된 NVMe 기반의 멀티큐 SSD는 여러 개의 코어들이 전담 큐들을 통해 병렬적으로 입출력을 수행함으로써 높은 SSD 대역폭을 제공한다. 이러한 멀티큐 SSD에 대해서 입출력 응용마다 대역폭 지분을 제공하기 위해서는 각 코어에게 대역폭 지분을 제공하는 것이 요구되며, 이를 위한 공정지분 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 멀티큐 SSD를 위해 멀티코어 확장성을 제공하는 공정 큐잉 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무작위 선택 기법을 이용하여 코어간 동기화 오버헤드를 최소화하고 각 코어가 가중치에 비례하는 대역폭을 수신하도록 한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 block-mq를 사용하는 커널에서 정확한 대역폭 분할 효과를 보여주며, 코어 개수에 상관 없이 기존 FlashFQ 스케줄러보다 우수한 성능을 보여준다.
최근 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)가 오피스 업무 환경뿐만 아니라 고사양의 멀티코어 기반 어플리케이션을 사용하는 워크로드에도 많이 사용되면서 VDI에 대한 실시간성과 안정성에 대한 요구 사항이 증대되고 있다. 그에 따라 VDI에서 원격접속에 사용되는 디스플레이 프로토콜과 가상머신의 성능 최적화 또한 중요성이 높아졌다. 본 논문에서는 멀티코어 기반 어플리케이션 운용을 위한 데스크탑 가상화 구성을 위해 두 가지를 제안한다. 첫 번째는 멀티 프로세싱으로 인한 고부하 상황에서 최적의 성능을 가진 디스플레이 프로토콜의 코덱 구성을 제안한다. 두 번째는 가상머신 간 CPU 경합 시 스케쥴링 지연을 줄이기 위한 가상 CPU 스케쥴링 최적화 방안을 제안한다. 시험 결과 Blast Extreme의 H.264 코덱이 가장 좋고 안정적인 프레임을 보여줬으며 스케쥴링 최적화를 통해 가상 CPU의 스케쥴링 성능이 개선됨을 확인하였다.
최근 사물인터넷, 지능형 시스템 등의 활성화로 실시간 임베디드 시스템의 전력 절감 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 멀티코어 이기종메모리 환경에서 실시간 시스템의 전력 소모량을 절감하는 P-GA (parallel genetic algorithm) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. P-GA는 멀티코어를 위한 PF (proportional fairness) 알고리즘에 기반한 프로세서의 전압 및 주파수 동적 조절 기법에 차세대 비휘발성메모리 기술을 결합하여 시스템의 전력 소모를 더욱 줄인다. 특히, 유전 알고리즘을 사용하여 태스크별 수행 프로세서의 전압 및 주파수 모드와 메모리의 종류를 최적화하여 태스크 집합의 전력 소모량을 최소화한다. 시뮬레이션 실험을 통해 P-GA가 기존 방식 대비 최대 2.85배의 전력 소모량을 감소할 수 있음을 보인다.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
메시지 처리기란 다양한 클라이언트로부터 오는 메시지를 받아 처리하는 서버 소프트웨어이며, 메시지의 종류에 따라 마감기한 이내에 처리해야 하는 실시간 메시지와 비실시간 메시지를 처리한다. 최근 마이크로프로세서 기술의 발전과 리눅스의 빠른 보급에 따라 메시지 처리기는 멀티코어 기반의 리눅스 서버에서 구현되고 있으며, 멀티코어 환경에서는 코어를 효율적으로 사용해야 시스템의 성능을 극대화 시킬 수 있다. 멀티코어를 효율적으로 사용하기 위한 다양한 실시간 스케줄러가 제안되어 있지만, 많은 연구들이 이론적 분석이나 시뮬레이션에 국한되어 있고, 리눅스를 위해 제안된 일부 알고리즘들도 커널을 수정하거나 특정 커널 버전에서만 동작된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 쓰레드를 사용자 수준에서 코어에 직접 매핑하는 리눅스 기반 메시지 처리기의 구조를 제안한다. 구현된 메시지 처리기에서는 기존의 RM(Rate Monotonic) 알고리즘을 수정하여 사용하였고, 특정 코어에 최대한 실시간 메시지를 몰아서 처리하도록 First fit 기반의 빈패킹(Bin-Packing) 알고리즘을 사용하여, 실시간 메시지의 위배율을 보장하면서 비실시간 메시지의 응답시간의 지연을 최소화하였다. 성능평가를 위하여 LITMUS 프레임 워크에서 제공하는 2가지 멀티코어 스케줄링 알고리즘(GSN-EDF, P-FP)을 이용하여 메시지 처리기를 구현한 후 제안된 시스템과 비교한 결과, 비실시간 메시지의 응답시간이 2가지 알고리즘 대비 최대 17~18%까지 향상되는 것을 확인하였다.
최근의 네트워크 장비들은 고성능이 요구되고, 또한 높은 네트워크 대역폭의 활용을 요구하고 있다. 이를 위해 점차 멀티 코어 프로세서를 사용한 고성능 네트워크 서버 장비를 개발 하는 추세이다. 이런 고성능과 높은 네트워크 처리율을 향상시키기 위한 방법으로 멀티 코어의 특성을 고려한 네트워크 서브시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 멀티 코어를 최대한 활용함으로 성능을 최적화 하고 통신 성능을 향상시키는 방법을 실험을 통해서 확인한다. 통신 프로세스의 성능 향상은 멀티 코어 프로세서 구조, 프로세스의 네트워크 집중도, 각 코어에 걸리는 오버헤드, 인터럽트 친화도에 따른 네트워크 처리량을 기반으로 해당 프로세스에 최적의 코어를 결정해 주도록 한다. 실험은 리눅스 커널에서 구현하였으며, 실험을 통해 네트워크 처리량을 30%까지 향상 시키고, 프로세서의 오버헤드는 최대 10%까지 줄여 리눅스 통신 프로세스의 성능 향상을 가져옴을 보여준다.
Currently, Wireless Networks have some nice characteristics such as multi-hop, multi-channel, multi-radio, etc but these kinds of resources are not fully used. The most difficulty to solve this issue is to solve mixed integer optimization. This paper proposes a method to solve a class of mixed integer optimization for wireless networks by using AMPL modeling language with CPLEX solver. The result of method is scheduling and congestion control in multi-channel multi-radio wireless networks.
사물인터넷 (Internet of Things)은 우리의 실생활에서 그 범위가 급격히 커지면서, 스마트 모바일 장치들에 대용량 실시간 데이터를 모바일 환경에서 고속으로 처리 및 전송하기에 적합한 처리능력이 요구되고 있다. 배터리 파워가 중요한 모바일 기기에서 성능과 에너지 보존성을 높이기 위해 big.LITTLE 멀티코어 구조와 같은 비대칭 멀티코어 구조가 널리 사용되고 있다. 에너지 보존성을 높이기 위해서는 에너지 효율이 높은 LITTLE 코어의 활용도를 높여하며, 이룰 위해 본 논문에서는 실시간 태스크를 대상으로 하여 마감 시간을 보장하는 범위 내에서 LITTLE 코어에 우선적으로 할당하는 코어 선택 알고리즘을 제안하다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 기존 기법에 비해 마감시간을 보장하면서 에너지 소비량을 줄 있 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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