This paper proposes a reconfigurable scheduler model that can support various real-time scheduling algorithms. The proposed model consists of two hierarchical upper and lower components, task scheduler and scheduling framework, respectively. The scheduling framework provides a job dispatcher and software timers. The task scheduler implements an appropriate scheduling algorithm, which supports a specific real-time application, based on the scheduling framework. If system developers observe internal kernel interfaces to communicate between two hierarchical components, they can implement a new scheduling algorithm independent of complex low kernel mechanism. Once a task scheduler is developed, it can be reused in a new real-time system in future. In Real-Time Linux (5), we implemented the proposed scheduling framework and several representative real-time scheduling algorithms. Throughout these implementations, we confirmed that a new scheduling algorithm could be developed independently without updates of complex low kernel modules. In order to confirm efficiency of the proposed model, we measured the performance of representative task schedulers. The results showed that the scheduling overhead of proposed model, which has two separated components, is similar to that of a classic monolithic kernel scheduler.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.147-153
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2007
Task scheduling is an essential part of any computer system for allocating tasks to a processor of the system among various competitors. As we know, in real-time system, the failure of scheduling a hard real-time task my lead to disastrous consequence. Besides efficiency, resource and speed, real-time system has to take time constraint in serious consideration. This paper proposes a priority-driven scheduling algorithm for real-time multiprocessor system. which is called L-RE coordinates algorithm. L-RE coordinates is a new way of describing the task scheduling problem. In the algorithm, we take both deadline and laxity into consideration for allocating the priority. The simulation result shows that the new algorithm is viable and performance better than EDF and LLF algorithm on schedulability and context switch respectively.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.5
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pp.48-61
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2017
An IaaS service of a cloud computing environment makes itself attractive for running large scale parallel application thanks to its innate characteristics that a user can utilize a desired number of high performance virtual machines without maintenance cost. The total execution time of a parallel application on a high performance computing environment depends on a task scheduling algorithm. Most studies on task scheduling algorithms on cloud computing environment try to reduce a user cost, and studies on task scheduling algorithms that try to reduce total execution time are rarely carried out. In this paper, we propose a task scheduling algorithm called an HAGD and a performance enhancement method called a group task duplication method of which the HAGD utilizes. The group task duplication method simplifies previous task duplication method, and the HAGD uses the group task duplication method or a task insertion method according to the characteristics of a computing environment and an application. We found that the proposed algorithm provides superior performance regardless of the characteristics in terms of normalized total execution time through performance evaluations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6B
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pp.641-647
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2009
This paper proposes an improved predictive dynamic power management (DPM) scheme and a task scheduling algorithm to reduce unnecessary power consumption in embedded systems. The proposed algorithm performs pre-scheduling to minimize unnecessary power consumption. The proposed predictive DPM utilizes a scheduling library provided by the system to reduce computation overhead. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce power consumption by 22.3% on the average comparing with the LLF algorithm for DPM-enable system scheduling.
Researches about scheduling distributed real-time systems have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. This paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system. It is shown that existing scheduling methods such as Rate Monotonic scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints. So this paper proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm which considers the practical laxity of a task and allocates a proper priority to a task.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.1
no.1
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pp.35-53
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1997
This paper analyzes the time complexity of Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) which is designed for the scheduling of parallel programs with diverse embedded parallelism types in a heterogeneous network systems. The analysis of time complexity is performed based on two representation methods (REIA, REIS) which are proposed in this paper to encode the scheduling information. And the heterogeneous network systems consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via a high-speed network. The objective of heterogeneous network computing is to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. Therefore, when scheduling in heterogeneous network systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled in order to obtain more speedup. This paper shows how the parallelism type matching affects the time complexity of GATS.
Park, Sung-Hwan;Kim, Jae-Hwan;Ahn, Byung-Gyu;Jung, Il-Jong;Lee, Seok-Hee;Chong, Jong-Wha
Proceedings of the IEEK Conference
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2008.06a
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pp.747-748
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2008
In this paper, we propose a new algorithm for task scheduling consisting of subtask partitioning and subtask priority scheduling steps in order to keep the peak power under the system specification. The subtask partitioning stepis performed to minimize the idle operation time for processors by dividing a task into multiple subtasks using the least square method developed with power consumption pattern of tasks. In the subtask priority scheduling step, a priority is assigned to a subtask based on the power requirement and the power variation of subtask so that the peak power violation can be minimized and the task can be completed within the execution time deadline.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.4
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pp.42-48
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2004
This paper concerns on a multiprocessor task scheduling problem with precedence relation, in which each task requires several processors simultaneously. Meta-heuristic generally finds a good solution if it starts from a good solution. In this paper, a tabu search is presented to find a schedule of minimal time to complete all tasks. A modified tabu search is also presented which uses a new initial solution based on the best solution during the previous run as the new starting solution for the next iteration. Numerical results show that a tabu search and a modified tabu search yield a better performance than the previous studies.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.71-81
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2010
In grid system, Task scheduling based on list scheduling models has showed low complexity and high efficiency in fully connected processor set environment. However, earlier schemes did not consider sufficiently the communication cost among tasks and the composition process of lightpath for communication in optical gird environment. In this thesis, we propose LSOG (Leveling Selection in Optical Grid) which sets task priority after forming a hierarchical directed acyclic graph (DAG) that is optimized in optical grid environment. To determine priorities of task assignment in the same level, proposed algorithm executes the task with biggest communication cost between itself and its predecessor. Then, it considers the shortest route for communication between tasks. This process improves communication cost in scheduling process through optimizing link resource usage in optical grid environment. We compared LSOG algorithm with conventional ELSA (Extended List Scheduling Algorithm) and SCP (Scheduled Critical Path) algorithm. We could see the enhancement in overall scheduling performance through increment in CCR value and smoothing network environment.
Recently, Baruah et.al. proposed an optimal Pfair scheduling algorithm in the hard real-time multiprocessor environments, and several variants of it were presented. All these algorithms assume the fixed unit quantum size, and this assumption has two problems in the mode change environments. If the quantum size is too large, it results in the scheduling failure due to the decreased processor utilization. If it is too small, it increases the frequency of scheduling points, and it incurs the task switching overheads. In this paper, we propose several methods that determine the maximum quantum size dynamically such that the task set can be scheduled in the mode change environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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