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.
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.
In this paper, a coordinated scheduling algorithm is proposed to reduce end-to-end delay in distributed control of systems. For the algorithm, the analysis of practical end-to-end delay in the worst case is performed priory with considering implementation of the systems. The end-to-end delay is composed of the delay caused by multi-task scheduling of operating systems, the delay caused by network communications, and the delay caused by asynchronous timing between operating systems and network communications. Through some simulation tests based on CAN(Controller Area Network), the proposed worst case end-to-end delay analysis is validated. Through the simulation tests, it is also shown that a real-time distributed control system designed to existing worst case delay cannot guarantee end-to-end time constraints. With the analysis, a coordinated scheduling algorithm is proposed here. The coordinated scheduling algorithm is focused on the reduction of the delay caused by asynchronous timing between operating systems and network communications. Online deadline assignment strategy is proposed for the scheduling. The performance enhancement of the distributed control systems by the scheduling algorithm is shown through simulation tests.
본 논문은 상위 단계의 태스크 스케줄러와 하위 단계의 스케줄링 Framework으로 구성된 기존의 스케줄러 모델[4,5]을 수정하여, 다양한 비주기적 태스크 서버들을 지원할 수 있는 확장된 스케줄러 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 스케줄링 Framework과 태스크 스케줄러를 기반으로 한다. 그러나 비주기적 태스크 스케줄링을 위해 태스크 스케줄러를 다시 주기적 태스크 제어부와 비주기적 태스크 제어부로 분리하였다. 제안 모델은 대부분의 실시간 커널에서 복잡하게 결합되어 하나의 커널 스케줄러를 구성하던 구성 요소들을 기능별로 재구성이 가능하도록 명확하게 구분함으로써, 커널 하부 메커니즘과는 독립적으로 새로운 스케줄링 알고리즘과 비주기적 태스크 서버들을 구현할 수 있게 했다. Real-Time Linux[6]에 제안된 스케줄러 모델을 구현한 후, 이를 기반으로 다양한 스케줄러와 서버들을 시험적으로 구현하여 보았다. 이를 통해 향후 새로운 알고리즘과 서버를 하부이 복잡한 커널 메커니즘 수정 없이 독립적으로 개발할 수 있음을 확인하였다. 또한 여러 성능 실험을 통해 제안 모델을 기반으로 다양한 스케줄러와 서버를 구현한다 해도 실행시의 부하는 크지 않은 반면, 시스템 재구성과 새로운 스케줄러 개발을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
최소 여유시간 우선(Least-Laxity First, LLF) 스케줄링 알고리즘은 작은 여유시간을 가진 태스크가 높은 우선순위를 갖는 스케줄링 알고리즘으로써 단일 프로세서 시스템에서 최적이고 다중 프로세서 시스템에서 준최적으로 증명되었다. 그러나 이 스케줄링 알고리즘은 여유시간 충돌이 발생하였을 때 태스크 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 과도한 문맥교환을 일으키는 LLF의 문제점을 해결하기 위해 다중 프로세서 시스템을 위한 MLLF/MP(Modified Least-Laxity First on Multiprocessor) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. MLLF/MP는 태스크의 여유시간 역전이 발생하더라도 마감시간을 놓치지 않는 범위에서 태스크를 연속적으로 수행시킴으로써 빈번한 문맥교환이 발생하는 것을 방지한다. MLLF/MP 또한 다중 프로세서 시스템에서 준최적임을 증명한다. 모의 실험 결과를 통하여 MLLF/MP는 LLF보다 적은 스케줄링 오버헤드를 가짐을 보인다.
분산 이기종 컴퓨팅 시스템(Distributed Heterogeneous Computing System, DHCS)에서 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 높은 성능을 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DHCS에서 고성능의 새로운 스케줄링 알고리즘인 LCFT(Levelized Critical First Task)을 제안한다. LCFT 알고리즘은 DHCS에서 스케줄링을 위해 효율적인 태스크 선택 방법을 이용하는 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘이다. LCFT 알고리즘의 복잡도는 $O(\upsilon+e)(p+log\;\upsilon)$을 갖는다. LCFT의 성능 비교를 위해 다양한 DAG 그래프를 이용하여 기존의 알고리즘인 PETS, HPS, HCPT, GCA와 스케줄링의 길이와 속도를 실험하였으며 실험 결과 LCFT 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.
Load balancing is the major benefit of any distributed system. To facilitate this advantage, task duplication and migration methodologies are employed. As this paper deals with dependent tasks (DAG), we used duplication. Task duplication reduces the overall schedule length of DAG along-with load balancing. This paper proposes a new task duplication algorithm at the time of tasks assignment on various processors. With the intention of conducting proposed algorithm performance computation; simulation has been done on the Netbeans IDE. The mesh topology of a distributed system is simulated at this juncture. For task duplication, overall schedule length of DAG is the main parameter that decides the performance of a proposed duplication algorithm. After obtaining the results we compared our performance with arbitrary task assignment, CAWF and HEFT-TD algorithms. Additionally, we also compared the complexity of the proposed algorithm with the Duplication Based Bottom Up scheduling (DBUS) and Heterogeneous Earliest Finish Time with Task Duplication (HEFT-TD).
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.
병렬 처리시스템 환경에서 효율적인 타스크 스케줄링에 관한 연구로서 타스크 전체 수행 시간을 단축시는데 목적을 두고 있다. 멀티프로세서 시스템에서 선행 조건 을 갖는 타스크 그래프의 타스크 스케쥴링은 시스템 처리시간에 많은 영향을 준다. 이 문제는 NP-hard로 알려져 있으며, 많은 사람들이 heuristic 방법으로 최적해에 접근하려고 노력 하고 있다. 우리는 기존 여러 방법들 (swapping, MH, DL)과 개선된 critical path schedule 방법과 상호 비교하였다. 다수개의 root와 다수개의 terminate를 가지는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph : DAG)를 Random 생성하여 시뮬례이션 한 결과 프로세서 수를 증가한 경우 개선된 Critical Path알고리즘이 실행 타스크의 탐색 시간 개선에 더 우수한 것으로 판명되었다.
다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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