Cho Bachelor Thesis

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

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

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

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...

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

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

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 :

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

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

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

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

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

結果２（オーバーヘッドがある場合）
• パラメーター調節後はスケ
ジュール成功率が上昇
• オーバーヘッドがない時と
比べてスケジューリング成
功率は低下

まとめ
・DAGタスクのスケジューラビリティをシミュレーションで解析
・パラメーター調整によってスケジュール成功率を向上
・タスクのマイグレーションなどのコストも考慮
・CPUが使用率が高い場合では16%の成功率の上昇

今後の課題
・他のスケジューリングポリシーまたは条件での実験
・オーバーヘッドのコストの正確な検証
・それぞれのプロセッサーの性能が均一でない場合への拡張
➛ Heterogeneous multiprocessor system

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