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Cho Bachelor Thesis
- 1. Overhead-Aware Simulation of DAG-Based Real-Time Scheduling on Multicore Processors マルチプロセッサ上におけるオーバーヘッドを考慮したDAGタスクの シミュレーション 張 東嘉 理学部情報科学科4年 加藤研究室
- 2. 背景 ・マルチコアプロセッサの一般化 ・リアルタイムシステムの普及 ・実行順序の制限があるタスク ➛スケジューリング 出典: newsroom.intel.com, parasol.tamu.edu www.elprocus.com
- 3. 背景 : DAG タスク ・内部に複数のジョブをもつ ・ジョブには実行順序の制約 ・周期とデッドライン ・デッドライン内に実行が終わるか ➛スケジュール可能か
- 4. 背景 : マルチコアでのアプローチ ・Partitioned Scheduling ・コアに自身のキュー ・自身のキューの中のタスクのみ実行 cpu1 cpu2 cpu n... task ・Global Scheduling ・全体で一つのキュー ・タスクが実行されるコアが変化 ➛マイグレーションの発生 task cpu1 cpu2 cpu n...
- 5. 先行研究 ・Global Schedulingの元でスケジュールできるか判定するのは難しい ・限定された状況でもNP-hard [Ullman, 1975] ・Capacity Augmentation Bound [Li, 2014]などの十分条件 ➛CPU使用率が低い時のみ保証 ・理論的アプローチの限界 出典: www.cse.wustl.edu
- 6. 提案手法 ・シミュレーションでタスクのスケジュール可能性を解析 ・さらにタスクマイグレーションの影響を考慮 ➛ Global Schedulingでは不可避 ・タスクが成功率を上げられるようにパラメーターを調整 ➛ 周期のパラメーターを調整
- 7. 提案手法 ・最初に周期パラメーターを変更せずにシミュレーション ➛ Fixed Period でシミュレーション ・失敗タスクがどの程度間に合わなかったか記録 ・成功したタスクがどの程度余裕を持って間に合ったか記録 Task A t Deadline! Task B Deadline! 間に合わなかった場合 : 間に合った場合 :
- 8. 提案手法 ・記録を元にパラメーター修正 ➛CPU使用率を保持するように調整 ・調整された周期（Adaptive Period）で再シミュレーション ・global EDFアルゴリズムでシミュレーションを行い計測 ➛ 各CPUが一番デッドラインに近いタスクを選ぶアルゴリズム 出典: microcontrollerslab.com
- 9. 評価 ・タスクをランダムに生成 ・シミュレーションを実行し全タスク中成功したタスクを集計 ・オーバーヘッドがある場合とない場合でそれぞれ実験 ・特定のCPU使用率ごとに成功したタスクの割合を計算
- 10. 実験（オーバーヘッドがない場合） ・タスクセットをランダムに10000個生成 ・周期は150 ~ 300 tick ・それぞれのジョブは10 ~ 40 tickのWCET（最悪実行時間） ・global EDF で 4 core 上でシミュレーション
- 11. 結果（オーバーヘッドがない場合） • Capacity augmentation bound が保証できない場合 （utilization > 48%）でも説明 • パラメーター調整後はスケ ジューリング成功率が上昇 • CPU使用率が80%以上の ケースでは16%の成功率の 向上
- 12. 実験（オーバーヘッドがある場合） ・先の実験と同じタスクセットを使用 ・周期は150 ~ 300 tick ・それぞれのジョブは10 ~ 40 tickのWCET（最悪実行時間） ・コアが前回と異なるタスクを実行した場合1 tickのコストを課す ➛ タスクマイグレーションのオーバーヘッドを再現
Editor's Notes
- DAG task explanation
- 佐々木さん
- title font larger
- Dono kurai hikannteki ka no graph
- Iranai -> 提案に入れる
- 図で説明
- 図
- オーバヘッドありとなし
- Add line of U_{sum}
- Before, after rename
- 向上したもの Make fonts larger
- 図で説明
- zu