Multicore and multiprocessor systems with dynamic voltage scaling architectures are being used as one of the solutions to satisfy the growing needs of high performance applications with low power constraints. An important aspect that has propelled this solution is effective task/application scheduling and mapping algorithms for multiprocessor systems. This work proposes an energy aware, offline, probability-based unified scheduling and mapping algorithm for multiprocessor systems, to minimize the number of processors used, maximize the utilization of the processors, and optimize the energy consumption of the multiprocessor system. The proposed algorithm is implemented, simulated and evaluated with synthetic task graphs, and compared with classical scheduling algorithms for the number of processors required, utilization of processors, and energy consumed by the processors for execution of the application task graphs.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.39-41
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2004
In this paper, I propose a thread scheduling policy for faster packet processing on the network processors with multithreaded multiprocessor architecture. To implement the proposed policy, I derived several basic parameters related to the thread scheduling and included a new parameter representing the packet contents and the features of the multithreaded architecture. Through the empirical study using a network processor, I proved the proposed scheduling ploicy provides better throughput and load balancing compared to the generally used thread scheduling policy.
멀티 프로세서 시스템에서 스케쥴링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 최근 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케쥴링 알고리즘들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것을 목표로 한다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간이 작음을 확인할 수 있었다.
The DVS(Dynamic Voltage Scaling) technique is the method to reduce the dynamic energy consumption. As using slack times, it extends the execution time of the big load operations by changing the frequency and the voltage of variable voltage processors. Researches, that controlling the energy consumption of the processors and the data transmission among processors by controlling the bandwidth to reduce the energy consumption of the entire system, have been going on. Since operations in multiprocessor systems have the data dependency between processors, however, the DVS techniques devised for single processors are not suitable to improve the energy efficiency of multiprocessor systems. We propose the new scheduling algorithm based on DVS for increasing energy efficiency of multiprocessor systems. The proposed DVS algorithm can improve the energy efficiency of the entire system because it controls frequency and voltages having the data dependency among processors.
본 논문에서는 멀티프로세서 설계를 위한 동질적인 동기 데이터에 의해서 표현되는 LDFG(Linear Data-Flow Graph)의 최적화 ILP (Integer Linear Program)알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서 제안된 연산들은 데이터의 종속적 의미를 담고 있지 않으며, 그러한 알고리즘을 위한 스케줄링은 시간 컴파일에 의해서 결정되어지며 충분한 정적 중첩 스케줄링이 고려된다. 제안된 중첩 스케줄링에서는 모두 선형의 동일한 스케줄링과 동일한 처리장치 할당한 것을 의미한다. 본 논문에서는 자원의 제약 하에서 스케줄링을 하였으며, 멀티프로세서 설계를 위한 LDFG의 최적화를 위하여 문제를 ILP 공식화하여 해법을 제공하였다. 벤치 마크 실험 결과들은 제안된 스케줄링 방법의 효율성을 검증하였다.
다중 처리기 시스템에서의 병렬 처리를 위한 스케줄링 문제는 지난 수 십년 동안 중요한 연구 과제가 되어왔다. 다중 처리기 스케줄링 문제(multiprocessor scheduling problem)란 다중 처리기 시스템에서 병렬 수행 시간(parallel execution time)을 최소화 할 수 있는 최적의 스케줄을 구하는 문제로 정의된다. 복제 중심 타스크 스케줄링은 이러한 문제를 풀기 위한 비교적 새로운 접근 방법이다. 이 논문은 복제 중심 스케줄링 알고리즘들을 타스크 복제 방법에 따라서 전체 복제와 부분 복제의 두 가지로 분류하고, 그 두가지 방법의 장점들을 결합한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 이 논문에서 제안된 스케줄링 알고리즘이 비슷한 복잡도(time complexity)를 갖는 다른 스케줄링 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
This paper analyzes a blocking that is due to shared resource in multiprocessor system. A proposed analysis for shared resource suggests a scalable and amendable scheduling method about task allocation. An equation of shared resource blocking is proposed by a throughput at common bus and a ratio of throughput during time period, it is included a parameter of tasks scheduling. Using this equation, a new guideline for task allocation of multiprocessor is presented. Finally, in proposed system a model simulations for the proposed blocking model is given by a deterministic ratio of shared resource.
Semi-partitioned scheduling is a new approach for allocating tasks on multiprocessor platforms. By splitting some tasks between processors, semi-partitioned scheduling is used to improve processor utilization. In this paper, a new semi-partitioned scheduling algorithm called SS-DRM is proposed for multiprocessor platforms. The scheduling policy used in SS-DRM is based on the delayed rate monotonic algorithm, which is a modified version of the rate monotonic algorithm that can achieve higher processor utilization. This algorithm can safely schedule any system composed of two tasks with total utilization less than or equal to that on a single processor. First, it is formally proven that any task which is feasible under the rate monotonic algorithm will be feasible under the delayed rate monotonic algorithm as well. Then, the existing allocation method is extended to the delayed rate monotonic algorithm. After that, two improvements are proposed to achieve more processor utilization with the SS-DRM algorithm than with the rate monotonic algorithm. According to the simulation results, SS-DRM improves the scheduling performance compared with previous work in terms of processor utilization, the number of required processors, and the number of created subtasks.
다중프로세서 시스템에서 실시간 비주기 태스크 스케줄링 방법 중 하나인 합성 이용율 방법은 주기 태스크들을 고려하지 않고 단지 비주기 태스크들을 위한 스케줄링 방식이다. 하지만 실제로 비주기 태스크는 대부분의 경우에 주기 태스크와의 혼합된 형태로 스케줄링이 이루어지며, 주기 태스크의 스케줄링을 보장하면서 비주기 태스크의 스케줄링 가능성을 판단해야 한다. 본 논문에서는 다중프로세서 시스템에서 주기태스크와 비주기 태스크가 혼합된 태스크 집합을 개선된 합성 이용율을 이용하여 스케줄링하기 위한 방법을 제시하였으며, 기존의 비주기 서버를 이용하여 혼합 태스크 집합을 스케줄링 하는 방법보다 스케줄링 성능이 향상됨을 보였다.
멀티프로세서 시스템에서 스케줄링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케줄링 알고리즘들이 제안되고 있다. 최근 유전 알고리즘을 사용한 멀티프로세서 스케줄링 알고리즘들이 제시되고 있지만, 제시된 알고리즘 대부분은 한가지만의 목적을 가지는 단순한 알고리즘이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것과 사용된 프로세서의 수를 최소화하는 두 가지의 목표를 가진다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간과 사용된 프로세서의 수에서 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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