[논문 리뷰] New Analysis Techniques for Supporting Hard Real-Time Sporadic DAG Task Systems on Multiprocessors

Zheng Dong, Cong Liu|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 31.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 27인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중프로세서에서 하드 실시간 스포라딕 DAG 작업 시스템을 위한 새로운 스케줄링 및 분석 프레임워크를 제안하며, 레이지-Cpath 정책과 실행/비실행 간격 기반 분석을 도입하여 DAG 내 선행 제약 조건으로 인한 낙관적 분석을 줄인다. 결과적으로, 기존 방법에 비해 평균 60% 이상의 스케줄 가능성 향상을 이룩하였으며, DAG가 일반적인 스포라딕 작업으로 변형될 경우 고전적 밀도 테스트와 일치한다.

ABSTRACT

The scheduling and schedulability analysis of real-time directed acyclic graph (DAG) task systems have received much recent attention. The DAG model can accurately represent intra-task parallelim and precedence constraints existing in many application domains. Existing techniques show that analyzing the DAG model is fundamentally more challenging compared to the ordinary sporadic task model, due to the complex intra-DAG precedence constraints which may cause rather pessimistic schedulability loss. However,such increased loss is counter-intuitive because the DAG structure shall better exploit the parallelism provided by the multiprocessor platform. Our observation is that the intra-DAG precedence constraints, if not carefully considered by the scheduling algorithm, may cause very unpredictable execution behaviors of subtasks in a DAG and further cause pessimistic analysis. In this paper, we present a set of novel scheduling and analysis techniques for better supporting hard real-time sporadic DAG tasks on multiprocessors, through smartly defining and analyzing the execution order of subtasks in each DAG. Evaluation demonstrates that our developed utilization-based schedulability test is highly efficient, which dramatically improves schedulability of existing utilization-based tests by over 60% on average. Interestingly, when each DAG in the system is an ordinary sporadic task, our test becomes identical to the classical density test designed for the sporadic task model.

연구 동기 및 목표

• 기존의 DAG 작업 시스템 스케줄 가능성 분석에서 발생하는 직관에 어긋나는 낙관적 분석 문제를 해결하기 위해, 다중프로세서 환경에서의 병렬 처리 잠재력을 효과적으로 활용할 수 있도록 한다.
• DAG 내 선행 제약 조건이 하위 작업의 실행 행동을 예측할 수 없게 만들며, 이로 인해 분석이 지나치게 보수적으로 이뤄진다는 점을 규명한다.
• DAG 내 하위 작업 실행 순서를 지능적으로 정렬함으로써 이러한 낙관적 분석을 줄이기 위한 스케줄링 및 분석 프레임워크를 개발한다.
• GEDF 기반 스케줄링 환경에서 간섭을 효과적으로 제한하고 스케줄 가능성 보장을 보장하기 위해 cp-이용도와 작업 이용도를 활용하는 이용도 기반 스케줄 가능성 테스트를 설계한다.

제안 방법

• 준비된 하위 작업의 실행 순서를 지능적으로 정의함으로써 선행 제약 조건으로 인한 간섭을 최소화하는 레이지-Cpath 정책을 도입한다.
• 분석 윈도우 내 작업 부하 분포를 정확히 모델링하기 위해 실행/비실행 간격 기반의 분석 기법을 개발한다.
• GEDF 기반 스케줄링 환경에서 간섭을 bound하고 스케줄 가능성 보장을 보장하기 위해 새로운 이용도 기반 스케줄 가능성 테스트를 제안한다.
• 하나 이상의 프로세서 수와 임계 경로 이용도를 포함하는 상한을 만족해야 하는 하위 작업 이용도 합계의 충분한 스케줄 가능성 조건을 유도한다.
• 레이지-Cpath 정책을 적용한 글로벌 최소 마감시간 우선(GEDF) 스케줄링 환경에서 효율적이고 확장 가능한 분석을 가능하게 한다.
• DAG가 일반적인 스포라딕 작업으로 간소화될 경우 테스트가 고전적 밀도 테스트로 축소됨을 증명함으로써 이전 방법과의 후행 호환성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DAG 작업 시스템의 기존 스케줄 가능성 테스트는 병렬 처리 잠재력을 더 잘 활용할 수 있음에도 불구하고, 일반 스포라딕 작업에 비해 훨씬 더 낙관적인 분석을 보이는 이유는 무엇인가?
• RQ2 DAG 내 선행 제약 조건을 어떻게 관리할 수 있을까? 이는 스케줄 가능성 분석의 낙관적 성향을 줄이되 정확성은 유지해야 한다.
• RQ3 DAG 작업 시스템에서 다중프로세서 병렬 처리를 더 효과적으로 활용하면서도 효율적인 스케줄 가능성 테스트를 유지할 수 있는 새로운 스케줄링 정책과 분석 기법을 설계할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 기존의 이용도 기반 스케줄 가능성 테스트에 비해 스케줄 가능성 향상과 효율성 측면에서 어느 정도 향상되는가?

주요 결과

• 제안된 CP-GEDF 테스트는 CAB 및 SU와 같은 기존의 이용도 기반 테스트에 비해 평균 60% 이상의 스케줄 가능성 향상을 보였다.
• 짧은 임계 경로와 중간 수준의 작업 이용도 조건에서는 CP-GEDF가 총 이용도가 6까지 100%의 스케줄 가능성을 달성하는 데 성공했으며, SU와 CAB는 각각 3.25와 1.25에서 실패했다.
• 임계 경로가 길고 이용도가 높은 조건에서는 CAB 테스트는 어떤 작업 집합도 스케줄링하지 못했지만, CP-GEDF는 높은 스케줄 가능성 수준을 유지했다.
• CP-GEDF 테스트는 DAG 작업 시스템이 내부 DAG 병렬 처리를 더 효과적으로 활용함으로써 동등한 스포라딕 작업 시스템보다 더 높은 스케줄 가능성 수준을 달성할 수 있음을 보여주며, 고전적 밀도 테스트(U-ordinary)와의 비교를 통해 이를 입증했다.
• 레이지-Cpath 정책과 간격 기반 작업 부하 모델링을 통해 복잡한 DAG 내 선행 제약 조건으로부터 분석을 효과적으로 분리함으로써 낙관적 분석를 줄였다.
• 수학적으로 GEDF 기반 스케줄링과 레이지-Cpath 정책 하에서 CP-GEDF 테스트가 스케줄 가능성에 대한 충분한 조건임을 증명하였으며, DAG가 스포라딕 작업으로 간소화될 경우 고전적 밀도 테스트로 축소됨을 보였다.