모바일 가상화는 두 개의 가상 플랫폼을 하나의 무선 장치에 탑재하는 모바일 장치 관리의 한 접근 방법이다. 단일 무선 장치인 스마트폰은 사업용과 개인용으로의 가상 환경으로 사용될 수 있을 것이다. 모바일 가상화는 또한 동일한 장치에 두 개의 운영체제인 RTOS와 안드로이드 앱이 동시에 수행되는 환경일 수 있다. 본 논문에서는 멀티코아에서 각 코아를 가상화하고, 물리 CPU(pCPUs)에 배당된 여러 가상 CPU(vCPU)를 재 할당하는 기법을 제시하며 또한 가상 CPU들을 물리 CPU에 할당하기 위한 실시간 스케줄링 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기술은 인터럽트 처리시에 실시간 처리의 시간 지연을 해결하였고, 이전의 알고리즘보다 빠른 처리를 가능하게 한다.
In this example, a message passing based multicomputer system with general interdonnedtion network is considered. After multicomputer systems are developed with morm-hole routing network, topologies of interconecting network are not major considertion for process management and resource sharing. Tehre is an independeent operating system kernel oneach node. It communicates with other kernels using message passingmechanism. Based on this architecture, the problem is how mech does performance degradation will occur in the case of processor sharing on multicomputer systems. Processor sharing between application programs is veryimprotant decision on system performance. In almost cases, application programs running on massively parallel computer systems are not so much user-interactive. Thus, the main performance index is system throughput. Each application program has various communication patterns. and the sharing of processors causes serious performance degradation in hte worst case such that one processor is shared by two processes and another processes are waiting the messages from those processes. As a result, considering this problem is improtant since it gives the reason whether the system allows processor sharingor not. Input data has many parameters in this simulation . It contains the number of threads per task , communication patterns between threads, data generation and also defects in random inupt data. Many parallel aplication programs has its specific communication patterns, and there are computation and communication phases. Therefore, this phase informatin cannot be obtained random input data. If we get trace data from some real applications. we can simulate the problem more realistic . On the other hand, simualtion results will be waseteful unless sufficient trace data with varisous communication patterns is gathered. In this project , random input data are used for simulation . Only controllable data are the number of threads of each task and mapping strategy. First, each task runs independently. After that , each task shres one and more processors with other tasks. As more processors are shared , there will be performance degradation . Form this degradation rate , we can know the overhead of processor sharing . Process scheduling policy can affects the results of simulation . For process scheduling, priority queue and FIFO queue are implemented to support round-robin scheduling and priority scheduling.
멀티미디어 어플리케이션들은 기존의 화일 서버 기법으로는 쉽게 제공하지 못하는 보장된 검색 및 전송률을 요구한다. 본 논문에서는 CM(Continuous Media : 예를 들어 비디오) 서버를 위한 동적 협상 수락 제어(dynamic negotiated admission control)와 자원 스케줄링(resource scheduling) 기법을 제안한다. 이는 두 부분으로 구성되는데, 예약 기반 수락 제어 방법(reserve-baed admission control mechanism)과 동적으로 자원을 할당하는 스케줄러가 그것이다. 정적 스케줄러와 비교할 때, 제안된 기법은 경쟁하는 스트림들에게 이용가능 한 자원들을 효과적으로 공유할 수 있도록 해주며, 전반적인 QoS(Quality of Service)를 향상시키기 위해 자원의 재 할당을 요구하는 스트림들을 위한 스케줄러 초기화 협상(scheduler-initiated negotation)을 통해 높은 이용률을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 사용하여 동시에 실행시킬 수 있는 클라이언트의 수를 증가시킬 수 있으며 혼잡한 트래픽 상태에서도 좋은 응답 비율과 향상된 자원 이용률을 얻을 수 있다.
솔리드 스테이트 디스크 (SSD)는 고성능 개인용 컴퓨터나 서버 분야에서 뛰어난 특성과 성능을 바탕으로 입지를 넓혀 나가고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리에 기반한 SSD가 주류를 이루며 이미 거대한 시장을 확보하고 있는 낸드 플래시 메모리 시장의 큰 부분을 차지하고 있다. 이러한 낸드 플래시 메모리 기반 SSD에는 보통 낸드 플래시 메모리의 특성을 숨기기 위하여 DRAM으로 제작되는 캐시 버퍼가 장착되는데 이 캐시 버퍼는 보다 높은 성능을 달성하기 위해 나중 쓰기 방식을 활용하고 이는 기존의 낸드 플래시 메모리 만을 고려한 스케줄링 기법들을 I/F에서 효과적으로 활용할 수 없게 한다. 따라서 본 논문에서는 I/F에서 사용할 수 있는 캐시 버퍼를 고려한 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 스케줄링 기법은 크게 두 가지 기준을 가지고 스케줄링을 진행하는데 캐시 버퍼의 적중 여부와 읽기 요청에 대한 우선순위이다. 이는 캐시 버퍼에 적중한 요청들을 먼저 처리하여 처리속도를 증가시키고 시스템 성능에 보다 큰 영향을 끼치는 읽기 요청의 지연시간을 줄이기 위함이다. 실험 결과에 따르면 제안하는 스케줄링 기법을 사용했을 때 약 26% 향상된 읽기 성능을 보여주었다.
There are many cases of production processes which intermittently produce several different kinds of products for stock through one set of physical facility. In this case, an important question is what size of production run should be prduced once we do set-up for a product in order to minimize the total cost, that is, the sum of the set-up, carrying, and stock-out costs. This problem is used to be called scheduling of multiple products through a single facility in the production management field. Despite the very common occurrence of this type of production process, no one has yet devised a method for determining the optimal production schedule. The purpose of this study is to develop quantitative analytical models which can be used practically and give us rational production schedules. The study is to show improved models with application to a can-manufacturing plant. In this thesis the economic production quantity (EPQ) model was used as a basic model to develop quantitative analytical models for this scheduling problem and two cases, one with stock-out cost, the other without stock-out cost, were taken into consideration. The first analytical model was developed for the scheduling of products through a single facility. In this model we calculate No, the optimal number of production runs per year, minimizing the total annual cost above all. Next we calculate No$_{i}$ is significantly different from No, some manipulation of the schedule can be made by trial and error in order to try to fit the product into the basic (No schedule either more or less frequently as dictated by) No$_{i}$, But this trial and error schedule is thought of inefficient. The second analytical model was developed by reinterpretation by reinterpretation of the calculating process of the economic production quantity model. In this model we obtained two relationships, one of which is the relationship between optimal number of set-ups for the ith item and optimal total number of set-ups, the other is the relationship between optimal average inventory investment for the ith item and optimal total average inventory investment. From these relationships we can determine how much average inventory investment per year would be required if a rational policy based on m No set-ups per year for m products were followed and, alternatively, how many set-ups per year would be required if a rational policy were followed which required an established total average inventory inventory investment. We also learned the relationship between the number of set-ups and the average inventory investment takes the form of a hyperbola. But, there is no reason to say that the first analytical model is superior to the second analytical model. It can be said that the first model is useful for a basic production schedule. On the other hand, the second model is efficient to get an improved production schedule, in a sense of reducing the total cost. Another merit of the second model is that, unlike the first model where we have to know all the inventory costs for each product, we can obtain an improved production schedule with unknown inventory costs. The application of these quantitative analytical models to PoHang can-manufacturing plants shows this point.int.
This paper presents a QoS-guaranteed traffic control system which supports QoS of realtime packet transmission for the multimedia communication. The traffic control system presented in this paper applies the integrated service model and provides QoS o(packet transmission by means of determining the packet transmission rate with the policy of network manager and the optimal resource allocation according to the end-to-end traffic load. It also provides QoS for the realtime packet transmission through the AWF2Q+ Scheduling algorithm and per-class queuing method.
This paper introduces the case study that has been performed at the block paint shop, Hyundai Heavy Industries. First of all, the overall production processes of shipbuilding and research activities conducted by Korean are reviewed with a view-point of production planning. Then HYPOS(Hyundai heavy industries Painting shop Operation System) project is briefly described, which has several modules such as planning module, scheduling module, work order module, and DB(database) management module. Although the HYPOS system has several modules, this paper mainly focuses on the planning module that utilizes the rough-cut simulation algorithm to make a decision about the policy for production schedule. The HYPOS has been operated since June, 2000 and the operation data has been collected for the purpose of future evaluation about the performance of HYPOS system. The evaluation of HYPOS will be shown in a public domain as soon as the enough operation data is available.
종래의 단순 조립 시스템과는 달리 유연한 조립 시스템의 단기 생산계획 수립시에 는 작업 순서, 작업할당, 라우팅, 실시간 제어등을 복합적으로 고려해야 유연한 시스템 의 장점을 최대한 활용할 수 있다. 그러나 이러한 복합적인 스케듈링 문제의 최적해는 구하기가 매우 어려울 뿐 아니라 최적해를 알고 있다. 하더라도 조립기기의 고장등과 같은 교란에 적절히 대응할 수 없다. 본고에서는 유연한 조립 시스템을 위해 단기 생산계획과 조립 작업의 순서, 그리고 manipulator에 대한 작업의 할당을 미리정하지 않고 순간 순간의 FAL의 상태에 따라 동적으로 결정함으로써 FAL의 효율을 높이는 동시 에 복잡한 단기 생산계획 수립을 배제할 수 있는 실시간 제어 방법을 제안한다., 이 방법은 어떤 manipulator에서 작업이 끝난 반제품의 다음 작업을 위한 목적 manipulator 는 두 manipulator 사이의 거리, 목적 manipulator 의 작업 수행시간과 당시의 부하, 그리고 필요한 부품의 유무등을 종합하여 manipulator들 사이의 부하를 균등하게 배분함 으로써 주어진 양의 제품을 가능한한 빠른 시간내에 조립할 수 있게 한다. 본고에서는 조립 공정의 특성과 FAL의 모델에 대해 서술한 후 실시간 제어를 위한 heuristic알고 리즘을 제시 하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 시뮬레이 션 결과, 제안하는 동적 파일로팅을 통하여 복잡한 단기 생산 계획수립 없이도 FAL을 최적의 상태로 제어할수 있을 뿐 아니라 기기의 고장등의 같은 생산 환경의 변화에 잘 적용할 수 있음을 알수 있었다.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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