[論文レビュー] Semi-Partitioned Hard Real-Time Scheduling with Restricted Migrations upon Identical Multiprocessor Platforms

François Dorin, Patrick Meumeu Yomsi+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2010

Real-Time Systems Scheduling参考文献 12被引用数 29

ひとこと要約

本稿では、同一マルチプロセッサ環境におけるハードリアルタイムスパイクスケジューリングのための準分割スケジューリングアルゴリズムを提案する。この手法では、ジョブではなくタスクのみがプロセッサ間を移動可能であり、周期的割り当て戦略を用いる。移動の制限によりランタイムオーバーヘッドを低減しつつ、高いスケジューラビリティを達成し、FFDを上回り、S. Katoの手法に近づく。ジョブ移動コストが著しく高くなるのを回避する。

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.

研究の動機と目的

• ハードリアルタイムマルチプロセッサシステムにおけるランタイムオーバーヘッドとスケジューラビリティのトレードオフを解消すること。
• 分割スケジューリングの限界（50％の利用度）を超えて、システムの利用度とスケジューラビリティを向上させること。
• ジョブレベルではなくタスクレベルでの移動制限により、グローバルスケジューリングに比べて移動オーバーヘッドを低減すること。
• 組み込みマルチコアシステムにおける性能と実装コストのバランスを取る実用的なスケジューリングパラダイムを開発すること。
• スケジューラビリティ解析を提供し、広範なシミュレーションを用いて手法を評価すること。

提案手法

• ほとんどのタスクが非移動型（1つのプロセッサに固定）であるが、少数の移動型タスクが周期的パターンに従い最大Kプロセッサに割り当てられる準分割スケジューリングモデルを導入する。
• 移動型タスクに対して周期的割り当て戦略を適用し、同じタスクのジョブが固定で繰り返される順序で異なるプロセッサに割り当てられるようにする。
• マルチフレームタスクモデリングに基づくスケジューラビリティテストを適用し、実行要件を時間間隔ごとのフレームとして表現する。
• 非移動型タスクを優先してFirst Fit Decreasing (FFD) を用い、次にプロセッサ要件を最小化するように移動型タスクを割り当てるタスク割り当てアルゴリズムを実装する。
• 2つのシナリオ（「パックド」：すべてのフレームが開始時刻に一括して到着、「パターン」：フレームが分散して到着）を用いたシミュレーションを実施し、パラメータKを変化させて性能を評価する。
• CPU数やKの値を変化させた際の成功確率を、FFDおよびS. Katoのジョブ分割法と比較して評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 タスクレベルでのみ移動を制限する準分割スケジューリングアプローチは、分割スケジューリングを上回る高いスケジューラビリティを達成しつつ、ランタイムオーバーヘッドを低減できるか？
• RQ2 移動型タスクの最大プロセッサ数Kの選択が、さまざまなタスク設定シナリオにおける成功確率に与える影響は何か？
• RQ3 移動型タスクに対して周期的割り当て戦略を採用することで、特に実装オーバーヘッドの観点から、従来のジョブ分割法に比べてスケジューラビリティが向上するか？
• RQ4 「パックド」と「パターン」のタスク配置シナリオが、プロセッサ要件推定の楽観的過剰評価および全体的なシステム性能に与える影響は何か？
• RQ5 成功確率とスケーラビリティの観点から、本手法はFFD や S. Katoのジョブ分割法に比べてどの程度優れているか？

主な発見

• 提案手法は、すべてのテストシナリオにおいてFirst Fit Decreasing (FFD) アルゴリズムを上回り、優れたスケジューラビリティを示した。
• CPU数が多い場合、『パターン』シナリオにおいてK=20とした本手法は、ジョブ移動を回避しているにもかかわらず、S. Katoのジョブ分割法の性能に強く挑戦した。
• 『パターン』シナリオではKが増加するにつれて成功確率が上昇し、より大きなKにより各プロセッサの計算負荷が均等に分散され、負荷が軽減された。
• 対照的に、『パックド』シナリオでは、t=0におけるプロセッサ要件の楽観的過剰評価のため、Kの増加に伴い成功確率が逆に低下するという直感に反する傾向を示した。
• 移動型タスクに対する周期的割り当て戦略は、ジョブ移動に比べてランタイムオーバーヘッドを効果的に低減し、組み込みシステムにおいて実用的であることを示した。
• 本手法は最小限の移動コストで高いスケジューラビリティを達成し、グローバルスケジューリングおよび分割スケジューリングの強力な代替手段を提供した。