This paper presents a new scheduling algorithm, which is the most improtant subtask in the high level synthesis. The proposed algorithm performs scheduling in consideration of resource sharing concept based on characteristics of conditionsla bransches in the intermediate data structure. CDFG (control data flow graph) generated by a VHDL analyzer. This algorithm constructs a conditon graph based on time frame of each operation using both the ASAP and the ALAP scheduling algorithm. The conditon priority is obtained from the condition graph constructed from each conditional brance. The determined condition priority implies the sequential order of transforming the CDFG with conditonal branches into the CDFG without conditional branches. To minimize resource cost, the CDFG with conditional branches are transformed into the CDFG without conditonal brancehs according to the condition priority. Considering the data dependency, the hardware constraints, and the data execution time constraints, each operation in the transformed CDFG is assigned ot control steps. Such assigning of unscheduled operations into contorl steps implies the performance of the scheduling in the consecutive movement of operations. The effectiveness of this algorithm is hsown by the experiment for the benchmark circuits.
Resource-constrained project scheduling problems with variant processes can be represented and solved using a logic-based terminological language called RSV (resource constrained project scheduling with variant processes). We consider three different variants for formalizing the RSV-scheduling problem, the optimizing variant, the number variant and the decision variant. Using the decision variant we show that the RSV- problem is NP-complete. Further we show that the optimizing variant (or number variant) of the RSV-problem is computable in polynomial time iff. the decision variant is computable in polynomial time.
Cloud Computing can be viewed as a dynamically-scalable pool of resources. Virtualization is one of the key technologies enabling Cloud Computing functionalities. Virtual machines (VMs) scheduling and allocation is essential in Cloud Computing environment. In this paper, two dynamic VMs scheduling and allocating schemes are presented and compared. One dynamically on-demand allocates VMs while the other deploys optimal threshold to control the scheduling and allocating of VMs. The aim is to dynamically allocate the virtual resources among the Cloud Computing applications based on their load changes to improve resource utilization and reduce the user usage cost. The schemes are implemented by using SimPy, and the simulation results show that the proposed adaptive scheme with one threshold can be effectively applied in a Cloud Computing environment both performance-wise and cost-wise.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.73-76
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2001
High-level synthesis(HLS)는 주어진 동작(behavior)과 면적(area), 성능(performance), 전력 소비량, 패키징, 테스팅등의 주어진 제한을 만족하게 구현된 구조적 디자인을 생성한다. 즉 high-level synthesis란 디지털 시스템의 알고리즘 단계 서술로부터 레지스터 전달구조의 구현에 이르는 과정을 의미한다. 이러한 high-level synthesis의 과정은 컴파일, 분할(partitioning), 스케줄링(scheduling)등의 단계를 거쳐 디지털 시스템을 설계할 수 있다. 본 논문에서는 high-level synthesis의 단계 중 스케줄링 과정에서 제한조건이 실리콘 면적으로 주어지는 경우에 최적의 functional unit의 수를 찾아내어 최소의 control step에 효과적으로 스케줄링 가능한 알고리즘을 제안하였다.
In today's competitive dental markets, it is of paramount importance to improve service quality and at the same time to use scarce resource efficiently. In this study, we present appointment policies and scheduling rules for private dental clinics to reduce the waiting time of patients and to increase the revenue by utilizing resource more effectively. This study validates the proposed appointment policies and scheduling rules based on simulation models. We show that the bottleneck-based appointment policy is the most effective among appointment policies, followed by the multiple-block appointment one. The shortest processing time among scheduling rules contributes most to the performance of the appointment system.
In this paper, CPLD low power technology mapping for reuse module design under the time constraint is proposed. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed algorithm is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques. Low power circuit make using CPLD technology mapping algorithm for selection reuse module by scheduling.
클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.
연속적인 미디어 특성을 가진 데이터들은 시간적인 제약조건을 가진다. 일반적인 실시간 스케쥴링 알고리즘은 연속적인 미디어 특성을 고려하지 아니하므로 멀티미디어 스케줄링에 적절하지 않다. 스트라이드 스케줄러를 기본으로 하여 설계된 비율조정 비례지분 스케쥴러는 연속 미디어의 시간 제약적인 특성을 고려한 스케줄링 알고리즘이다. 일반적인 태스크를 위해 설계된 스트라이드 스케쥴러는 자원 할당에 있어서 공정성과 예측가능성을 보장한다. 비율조정 비례지분 스케쥴러에서 연속 미디어의 특성을 고려하기 위해 도입한 비율조정 기는 태스크가 지분보다 더 많은 자원을 할당받지 않도록 조정해 준다. 그러나 엄격한 비율조정 기로 인해 비율조정 비례지분 스케쥴러는 자원 할당의 공정성을 보장하지 못하다. 본 논문에서 제시하는 수정된 비례지분 스케줄러는 연속성, 시간 제약성과 같은 연속 미디어의 특성을 고려한다. 본 논문에서 제시하는 스케줄링 알고리즘은 자원 할당의 공정성을 유지하여 과부하시에 성능이 점진적으로 저하됨을 보였고 비율조정 비례지분 스케쥴러보다 문맥교환에 있어 좀 더 나은 성능을 보였다.
AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and such adaptive beam pointing of AESA radar enables to remarkably improve the multi-mission capability. For this reason, Radar Resource Management(RRM) becomes new challenging issue. RRM is a technique efficiently allocating finite resources, such as energy and time to each task in an optimal and intelligent way. Especially radar beam scheduling is the most critical component for the success of RRM. In this paper, we proposed a rule-based scheduling algorithm and Simulated Annealing(SA) based scheduling algorithm, which are alternatively selected and applied to beam scheduler according radar load status in real-time. The performance of the proposed algorithm was evaluated on the multi-function radar scenario. As a result, we showed that our proposed algorithm can process a lot of beams at the right time with real time capability, compared with applying only rule-based scheduling algorithm. Additionally, we showed that the proposed algorithm can save scheduling time remarkably, compared with applying only SA-based scheduling algorithm.
Makespan and cost minimization are two important factors in project investment. This paper considers a multi-mode resource-constrained project scheduling problem with the objective of minimizing costs, subject to a deadline constraint. A number of studies have focused on minimizing makespan or resource availability cost with a specified deadline. This problem assumes a fixed cost for the availability of each renewable resource per period, and the project cost to be minimized is the sum of the variable cost associated with the execution mode of each activity. The presented memetic algorithm (MA) consists of three features: (1) a truncated branch and bound heuristic that serves as effective preprocessing in forming the initial population; (2) a strategy that maintains two populations, which respectively store deadline-feasible and infeasible solutions, enabling the MA to explore quality solutions in a broader resource-feasible space; (3) a repair-and-improvement local search scheme that refines each offspring and updates the two populations. The MA is tested via ProGen generated instances with problem sizes of 18, 20, and 30. The experimental results indicate that the MA performs exceptionally well in both effectiveness and efficiency using the optimal solutions or the current best solutions for the comparison standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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