The Space-Sharing Scheduling(S³) Technique and its Performance Evaluation for Multithreaded Computers = 다중스레드 컴퓨터를 위한 공간분할 스케쥴링 기법 및 성능 평가
저자
Nam, Young-Ho (Computer Science, Pusan Women's University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1996
작성언어
English
주제어
KDC
040.000
자료형태
학술저널
수록면
285-312(28쪽)
제공처
소장기관
대단위 병렬성을 지원하는 다중스레드 컴퓨터가 폰 노이만 및 데이타플로우 다중프로세서 컴퓨터에서 발생할 수 있는 여러가지 문제점들을 극복하기 위하여 그동안 널리 연구되었다. 다중스레드 컴퓨터 상에서 시분할 스케쥴링 기법의 문제점은 프로그램에 내재된 병렬성이 시스템이 지원할 수 있는 병렬성보다 적은 경우에 다중스레드 컴퓨터의 성능이 전반적으로 저하된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 하나의 방안으로 다중프로그래밍과 병렬처리를 동시에 지원하는 공간분할 스케쥴링(S3) 기법을 제안하고 관련 알고리즘을 설계한다. S3 기법은 스레드 스케쥴링시 다중스레드 컴퓨터에서 발생할 수 있는 스케쥴링 병목현상을 제거하기 위해 선행처리, 광역 스케쥴링 그리고 지역 스케쥴링의 세 단계로 실행된다. 선행처리 단계에서는 스레드 그래프로부터 스케쥴링 정보를 예측하고 프로세서 부하 균등화를 위하여 스레드 그래프를 군집화한다. 광역 스케쥴링 단계에서는 지역 스케쥴러와 스레드 그래프가 필요로 하는 프로세서를 각 스레드 그래프에게 할당하낟. 지역 스케쥴링 단계에서는 스레드의 입력 동기화 정보와 가장 늦은 실행 완쇼 가능 시간 정보를 기반으로 스레드를 스케쥴링 한다. 제안한 S3 기법의 실행 시간 복잡도는 스레드 갯수(|V0|)와 프로세서 갯수(|P?|)에 대해 O(|V0|×|P?|)이며, 동적 시분할 스케쥴링을 수행하는 SAS(Self-Adaptive Scheduling) 기법에 비해 평균 시스템 응답 시간은 약 50%~70% 정도 감소한 반면, 평균 시스템 처리율과 평균 시스템 이용률은 각각 2.5배와 1.75배 증가하였다.
더보기In order to overcome several problems related to either von Neumann or dataflow multiprocessor system, multithreaded computers, which can provide the massive parallelisms, have been widely investigated. One of the problems caused by applying time-sharing scheduling to a multithreaded computer is that if the degree of parallelism embedded in a program is les than that supported by it, its overall perfomance will be degraded significantly. In this paper, we attempt to resolve the problem by proposing space-sharing scheduling(S³) technique and designing related scheduling algorithms. Our technique utilizes both multiprogramming and parallel processing, simultaneously. It consists of three steps such as preprocessing, global scheduling and local sheduling to eliminate scheduling bottleneck in the multithreaded computer. At the first step, we forecast scheduling informations of a thread graph, and cluster two or more threads into one in order for processor to be load balancing. At the second step, the thread graph is alloated a local scheduler along with as many thread processors as needed by it. The final step is responsible for scheduling the threads based on given informations on their synchronizations and latest execution completion times of threads. The run-time complexity of S³is ??, where ?? and ?? are the number of threads and the number of processor, respectively. When comparing ours with SAS (Self-Adaptive Scheduling) technique from simulation result, we find that the average system response time is decremented roughly by 50%∼70% while the average system throughput and utilization rate are incremented by at least 2.5 times and 1.75 times, respectively.
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