[논문 리뷰] Semi-Partitioned Hard Real-Time Scheduling with Restricted Migrations upon Identical Multiprocessor Platforms

François Dorin, Patrick Meumeu Yomsi외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 06. 14.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 12인용 수 29

한 줄 요약

이 논문은 동일한 다중프로세서 환경에서 경미한 실시간 비정기 작업을 위한 반분할 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 여기서는 작업이 아닌 작업자(Task)만 주기적인 할당 전략을 사용해 프로세서를 이동할 수 있다. 이 방법은 이동을 제한함으로써 높은 스케줄 가능성과 낮은 런타임 오버헤드를 동시에 달성하며, FFD를 능가하고 S. Kato의 방법에 가까이 다가가지만, 금지 수준의 작업 이동 비용을 피한다.

ABSTRACT

Algorithms based on semi-partitioned scheduling have been proposed as a viable alternative between the two extreme ones based on global and partitioned scheduling. In particular, allowing migration to occur only for few tasks which cannot be assigned to any individual processor, while most tasks are assigned to specific processors, considerably reduces the runtime overhead compared to global scheduling on the one hand, and improve both the schedulability and the system utilization factor compared to partitioned scheduling on the other hand. In this paper, we address the preemptive scheduling problem of hard real-time systems composed of sporadic constrained-deadline tasks upon identical multiprocessor platforms. We propose a new algorithm and a scheduling paradigm based on the concept of semi-partitioned scheduling with restricted migrations in which jobs are not allowed to migrate, but two subsequent jobs of a task can be assigned to different processors by following a periodic strategy.

연구 동기 및 목표

• 경미한 실시간 다중프로세서 시스템에서 런타임 오버헤드와 스케줄 가능성 사이의 상충 관계를 해결한다.
• 분할 스케줄링의 50% 이용률 한계를 초월해 시스템 이용률과 스케줄 가능성을 향상시킨다.
• 작업 수준이 아닌 작업자 수준으로만 이동을 제한함으로써 글로벌 스케줄링 대비 이동 오버헤드를 줄인다.
• 임베디드 멀티코어 시스템에 적합한 성능과 구현 비용의 균형을 이룬 실용적인 스케줄링 철학을 개발한다.
• 스케줄 가능성 분석을 제공하고, 광범위한 시뮬레이션을 통해 접근법을 평가한다.

제안 방법

• 대부분의 작업이 이동하지 않는(단일 프로세서에 할당됨) 반면, 소수의 이동 가능한 작업은 주기적인 패턴에 따라 최대 K개의 프로세서에 할당되는 반분할 스케줄링 모델을 도입한다.
• 이동 가능한 작업에 대해 주기적 할당 전략을 사용하여, 동일 작업의 작업들이 고정된 반복 순서에 따라 다른 프로세서에 할당되도록 보장한다.
• 다중프레임 작업 모델 기반의 스케줄 가능성 테스트를 적용하며, 실행 요구사항을 시간 간격 동안의 프레임으로 표현한다.
• 비이동 작업을 우선순위로 하여 First Fit Decreasing (FFD)를 사용하고, 이후 이동 가능한 작업을 최소 프로세서 수요를 만족하도록 할당하는 작업 할당 알고리즘을 구현한다.
• 두 가지 시나리오를 사용한 시뮬레이션을 수행한다: '밀집형'(모든 프레임이 시작 시점에 집중)과 '패턴형'(프레임이 분포됨), K 값을 다양하게 변화시켜 성능을 평가한다.
• CPU 수와 K 값의 다양한 조합에서 성공률을 평가하고, FFD 및 S. Kato의 작업 분할 방법과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 이동(작업자 수준만 허용)을 가진 반분할 스케줄링 접근법이 분할 스케줄링을 초월해 더 높은 스케줄 가능성을 달성하면서도 런타임 오버헤드를 줄일 수 있는가?
• RQ2 이동 가능한 작업에 대해 K(최대 할당 가능한 프로세서 수)의 선택이 다양한 작업 구성 시나리오에서 성공률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 이동 가능한 작업에 대해 주기적 할당 전략이 기존의 작업 분할 방법에 비해 실용적 오버헤드 측면에서 더 높은 스케줄 가능성을 제공하는가?
• RQ4 '밀집형'과 '패턴형' 작업 분포 시나리오가 프로세서 수요 추정의 낙관적 추정치와 전체 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 성공률과 확장성 측면에서 기존의 FFD 및 S. Kato의 작업 분할 방법에 비해 제안된 알고리즘이 어느 정도 뛰어나게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 모든 테스트 시나리오에서 First Fit Decreasing (FFD) 알고리즘을 능가하며, 뛰어난 스케줄 가능성을 입증한다.
• 대규모 CPU 수를 가진 경우, '패턴형' 시나리오에서 K=20로 설정한 제안된 방법은 작업 이동을 피하고 있음에도 불구하고 S. Kato의 작업 분할 알고리즘의 성능에 도전할 정도로 뛰어난 성능을 보인다.
• 패턴형 시나리오에서는 K가 증가할수록 성공률이 증가하며, 더 큰 K 값은 작업을 더 균일하게 분산시켜 각 프로세서의 계산 수요를 감소시킨다.
• 반면, '밀집형' 시나리오는 t=0에서의 프로세서 수요 추정이 과도하게 낙관적으로 평가되어 K 증가에 따라 성공률이 역설적으로 감소하는 것으로 나타났다.
• 이동 가능한 작업에 대해 주기적 할당 전략을 적용함으로써 작업 이동 대비 런타임 오버헤드를 효과적으로 줄여, 임베디드 시스템에 더 실용적인 접근법이 된다.
• 최소한의 이동 비용으로도 높은 스케줄 가능성을 달성하여, 글로벌 스케줄링과 분할 스케줄링의 강력한 대안이 된다.