[논문 리뷰] Enhancing CPU Performance using Subcontrary Mean Dynamic Round Robin (SMDRR) Scheduling Algorithm

Sourav Kumar Bhoi, Sanjaya Kumar Panda외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 24.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 4인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 프로세스 버스트 시간의 역수 평균(조화 평균)을 사용하여 적응형 시간 큐안을 계산하는 동적 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘인 SMDRR을 제안한다. 이는 컨텍스트 스위치를 줄이고 CPU 성능을 향상시킨다. 실험 결과 SMDRR은 평균 대기 시간, 전환 시간, 컨텍스트 스위치 수를 줄이는 데 있어 표준 라운드 로빈보다 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

Round Robin (RR) Algorithm is considered as optimal in time shared environment because the static time is equally shared among the processes. If the time quantum taken is static then it undergoes degradation of the CPU performance and leads to so many context switches. In this paper, we have proposed a new effective dynamic RR algorithm SMDRR (Subcontrary Mean Dynamic Round Robin) based on dynamic time quantum where we use the subcontrary mean or harmonic mean to find the time quantum. The idea of this approach is to make the time quantum repeatedly adjusted according to the burst time of the currently running processes. Our experimental analysis shows that SMDRR performs better than RR algorithm in terms of reducing the number of context switches, average turnaround time and average waiting time.

연구 동기 및 목표

• 고정된 시간 큐안으로 인한 전통적인 라운드 로빈(RR) 스케줄링의 성능 저하 문제를 해결하기 위해.
• 부적절한 정적 시간 큐안 할당으로 인한 과도한 컨텍스트 스위치를 줄이기 위해.
• 시간 공유 환경에서 평균 대기 시간과 전환 시간을 향상시키기 위해.
• 프로세스 버스트 동작에 기반해 시간 큐안을 동적으로 조정하는 스케줄링 알고리즘을 개발하기 위해.

제안 방법

• SMDRR 알고리즘은 활성 프로세스의 버스트 시간의 역수 평균(조화 평균)을 사용해 시간 큐안을 동적으로 계산한다.
• 각 프로세스 실행 주기 후 현재 버스트 시간 추세를 바탕으로 시간 큐안을 재계산한다.
• 최적의 프로세스 실행을 위해 버스트 시간의 누적 조화 평균을 유지하여 시간 큐안을 조정한다.
• SMDRR은 컨텍스트 스위치를 최소화하면서도 공정한 CPU 할당을 보장하기 위해 시간 큐안을 동적으로 수정한다.
• 스케줄링 메커니즘은 계산된 시간 큐안을 모든 준비 상태 프로세스에 라운드 로빈 방식으로 적용한다.
• 실제 프로세스 동작에 적응함으로써 반응성과 효율성을 균형 있게 유지하는 것을 목표로 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 조화 평균을 사용한 시간 큐안의 동적 조정이 CPU 스케줄링에서 컨텍스트 스위치 빈도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 SMDRR은 표준 라운드 로빈 대비 평균 대기 시간을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 역수 평균의 사용이 시간 공유 시스템에서 전환 시간을 개선할 수 있는가?
• RQ4 다양한 워크로드 하에서 SMDRR의 공정성과 반응성은 어떻게 평가되는가?
• RQ5 버스트 시간 기반 시간 큐안 적응이 전체 CPU 활용도와 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• SMDRR은 표준 라운드 로빈 알고리즘보다 컨텍스트 스위치 수를 크게 줄였다.
• SMDRR의 평균 대기 시간은 기존 RR보다 낮아 프로세스의 반응성 향상을 시사한다.
• 최적화된 시간 큐안 적응 덕분에 SMDRR은 더 나은 평균 전환 시간을 달성한다.
• 시간 큐안 계산에 조화 평균을 사용함으로써 더 안정적이고 효율적인 스케줄링 결정이 가능해졌다.
• SMDRR은 다양한 프로세스 버스트 시간 분포에서 일관된 성능 향상을 보였다.
• 실험 결과 SMDRR이 대기 시간, 전환 시간, 컨텍스트 스위치 수와 같은 핵심 성능 지표에서 RR을 능가하는 것으로 확인되었다.