[論文レビュー] Semi-Federated Scheduling of Parallel Real-Time Tasks on Multiprocessors

Xu Jiang, Nan Guan+2 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2017

Real-Time Systems Scheduling参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、マルチコア上の並列リアルタイムタスクスケジューリングにおけるリソースの無駄を削減するため、準フェデレーテッドスケジューリングを提案する。タスクが要求する容量の整数部のみを専用プロセッサに割り当て、残りの小数部は共有プロセッサ上で低負荷のコンテナタスクによりスケジューリングすることで、フェデレーテッドおよびその他の最先端手法と比較して、スケジューラビリティとリソース利用効率が著しく向上する。

ABSTRACT

Federated scheduling is a promising approach to schedule parallel real-time tasks on multi-cores, where each heavy task exclusively executes on a number of dedicated processors, while light tasks are treated as sequential sporadic tasks and share the remaining processors. However, federated scheduling suffers resource waste since a heavy task with processing capacity requirement $x + ε$ (where $x$ is an integer and $0 < ε< 1$) needs $x + 1$ dedicated processors. In the extreme case, almost half of the processing capacity is wasted. In this paper we propose the semi-federate scheduling approach, which only grants $x$ dedicated processors to a heavy task with processing capacity requirement $x + ε$, and schedules the remaining $ε$ part together with light tasks on shared processors. Experiments with randomly generated task sets show the semi-federated scheduling approach significantly outperforms not only federated scheduling, but also all existing approaches for scheduling parallel real-time tasks on multi-cores.

研究の動機と目的

• フェデレーテッドスケジューリングにおいて、x+ε容量（0<ε<1）を要するタスクがx+1の専用プロセッサに割り当てられ、極端な場合に最大50％の容量が無駄になる問題に対処する。
• 重いタスクの分数処理能力（ε）を、共通のプロセッサ上で軽いタスクと共有できるスケジューリングフレームワークを構築する。
• 共有された分数実行下でのDAGタスクに対する理論的実行時間解析を提供し、軽いタスクや他の分数部分からの干渉があっても、実行時間の保証を可能にする。
• フェデレーテッド、グローバル、および分解ベースのスケジューリングを上回るスケジューラビリティとリソース効率を実現する2つの準フェデレーテッドスケジューリングアルゴリズムの設計と評価を行う。

提案手法

• 重いタスクをクリティカルパス長と総作業量を持つDAGとしてモデル化し、タスクを重い（密度>1）または軽い（密度≤1）に分類する。
• タスクの必要容量x+εの整数部xのみを専用プロセッサに割り当て、残りのε部分を共有プロセッサ上で負荷上限εの順次コンテナタスクによりスケジューリングする。
• 均一マルチプロセッサスケジューリングから適応した実行時間解析を用い、分数部分への干渉を制限する。分数部分を遅延したプロセッサ上で実行しているかのように扱う。
• すべてのコンテナタスクおよび軽いタスクを共有プロセッサ上でパーティショニングEDFによりスケジューリングし、干渉の上限下でもスケジューラビリティを保証する。
• 最初のアルゴリズムを強化するために、ε部分を2つのコンテナタスク（例：ε1とε2でε1+ε2=ε）に分割し、大きな分数部分に対しても利用効率を向上させる。
• 負荷上限に基づくコンテナモデルを形式化し、均一マルチプロセッサプラットフォームから同種マルチプロセッサプラットフォームへの解析の移行を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 準フェデレーテッドスケジューリングは、実行時間の保証を損なわず、並列リアルタイムタスクスケジューリングにおけるリソースの無駄を削減できるか？
• RQ2 重いタスクの分数部分が軽いタスクと併せてスケジューリングされる場合、共有プロセッサからの干渉をどのように制限できるか？
• RQ3 分数部分を複数のコンテナタスクに分割することは、スケジューラビリティとリソース利用効率にどのような影響を与えるか？
• RQ4 準フェデレーテッドスケジューリングは、フェデレーテッド、グローバル、および分解ベースのスケジューリングと比較して、スケジューラビリティおよびプロセッサ要件の面でどのように優れているか？

主な発見

• 準フェデレーテッドスケジューリングは、フェデレーテッドスケジューリングと比較して、特に重いタスクの平均最小容量要件γiが低い場合に、スケジューラビリティが著しく向上する。
• γiが小さい場合、SF[x+1]アルゴリズムはフェデレーテッドスケジューリングと比較して、必要なプロセッサ数を最大30％まで削減でき、γi=1付近で最も顕著な恩恵が得られる。
• 分数部分を2つのコンテナタスクに分割するSF[x+2]アルゴリズムは、大きなコンテナタスクが存在する状況でも高い性能を維持し、共有プロセッサ上のタスクサイズが大きい状況ではSF[x+1]を上回る。
• 実験の結果、準フェデレーテッドスケジューリングは、グローバルおよび分解ベースのスケジューリングを含む、すべての既存手法と比較して、より高いリソース利用効率とスケジューラビリティを達成している。
• 分数部分を低負荷のコンテナタスクとしてモデル化することで、共有プロセッサからの干渉を効果的に制限し、形式的な実行時間解析と実行時間の保証を可能にした。