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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.7
- 수록면
- 651 - 666 (16page)
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본 논문에서는 일반적인 스케쥴링이 전체 DAG(Directed Acyclic Graph: 방향성 비순환 그래프)의 정보를 가지고 스케쥴링하는 것과는 달리 부분적인 DAG 정보만을 사용하는 경험적 스케쥴링 방법을 제안한다. 즉 제안하는 알고리듬은 선형 집단화 방법에 기초를 두고 있으며, 현재 작업노드로부터 가장 가까운 다음 결합노드까지의 부분적인 DAG 정보만을 사용한 깊이비용(depth cost)이라는 가상의 작업 실행비용을 도입하여 스케쥴링한다. 이 깊이비용의 사용은 분기노드로만 또는 결합노드로만 이루어진 코오스 그레인 DAG를 향상 최적의 프로그램 완료시간을 갖도록 스케쥴링하게 할 뿐만아니라 알고리듬 자체의 수행 시간을 단축시킨다. 제안하는 알고리듬에 의한 일반적인 DAG의 평균 프로그램 완료시간과 알고리듬 자체의 수행시간을 단순한 집단화 방법에 기초를 두고 있는 CP(Critical path) 알고리듬, Sarkar가 통신링크에 주안점을 두어 제안한 알고리듬, Sih와 Lee가 제안한 리스트 스케쥴러의 일종인 DL(Dynamic Level: 동적레벨) 알고리듬과 비교하기 위해 수행한 시뮬레이션에서도 제안한 알고리듬의 우수성이 확인되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방향성 비순환 그래프
3. 새로운 스케쥴링 알고리듬
4. 시뮬레이션
5. 결론
참고문헌
저자소개
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