초록 close

본 논문은 공유 메모리 시스템에서 계층적 태스크 그래프(Hierarchical Task Graph, HTG)의 복합 노드 태스크들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 태스크 스케쥴링 기법을 소개한다. 함수 병렬성 추출을 위해 제안된 기법은 별도의 전역 스케쥴러가 필요 없이 프로세서 스스로가 스케쥴링 기능을 행하는 자동 스케쥴링이다. 제안된 스케쥴링 기법을 단일처리기 시스템을 비롯한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 자바 스레드를 이용하여 구현하였으며, 기존의 비트 벡터 방법과 성능을 비교 분석하였다. 실험 파라메터 값을 이용한 실험 결과, 제안된 스케쥴링 기법은 수행 시간 측면에서 효율적이며 양호한 부하 균형을 유지하였다. 또한, 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.


In this paper, we present a new task scheduling scheme for the efficient execution of the tasks of compound nodes of hierarchical task graph(HTG) on shared memory system. The proposed scheme for exploitation functional parallelism is autoscheduling that performs the role of scheduling by processor itself without any dedicated global scheduler. To adapt the proposed scheduling scheme for various platforms, including a uni-processor systems, Java threads were used for implementation, and the performance is analyzed in comparison with a conventional bit vector method. The experimental results showed that the proposed method was found to be more efficient in its execution time and exhibited good load-balancing when using the experimental parameter values. Furthermore, the memory size could be reduced when using the proposed algorithm compared with a conventional scheme.