멀티코어 환경에서 프로세스 제어를 지원하는 실시간 스케줄러 :Multi-core real-time scheduler supporting process control

김상규

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김상규 (강원대학교, 강원대학교 대학원)

지도교수: 박홍성

발행연도: 2022

저작권: 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수33

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

멀티코어 환경에서 프로세스 제어를 지원하는 실시간 스케줄러

김상규 전자통신공학 2022.01 학위논문

2021

멀티코어 프로세서를 지원하는 실시간 스케줄러

김상규 , 박홍성 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료

멀티코어 프로세서를 지원하는 실시간 스케줄러

김상규 , 박홍성 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

현재 실시간 스케줄러는 프로세스의 제어를 지원하지 않는 경우가 대다수이다. 실시간 스케줄러는 싱글 프로세스 실시간 스케줄러와 멀티코어 실시간 스케줄러로 나눌 수 있는데 그중에 멀티코어 실시간 스케줄러 연구는 싱글 프로세서가 여러개 있는 시스템으로 변환하는 방법과 멀티코어 프로세서 시스템을 그대로 사용하는 방식으로 나눌 수 있다. 싱글 프로세서가 여러개 있는 시스템으로 변환하는 방법은 멀티코어 프로세서의 여러개의 코어가 같은 메모리를 공유하고 있다는 점에서 잘못되었다. 또한 다중 코어 시스템에서 코어들 사이의 로드를 균형있게 유지하기 위해 로드를 이동(migration)하는 작업을 수행하기가 힘들어진다는 단점이 존재한다. 멀티코어 시스템에서는 기존의 스케줄링 알고리즘을 적용하는데 제한이 발생 할 수 있다. 싱글코어 실시간 스케줄러에서 가장 효율적인 스케줄링 알고리즘으로 증명된 EDF(earliest-deadline first) 알고리즘은 멀티코어 환경에서 적용하게 될 경우 최적의 성능을 내지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 또한 대부분의 실시간 스케줄러는 실시간 스레드의 제어만을 지원하며 프로세스의 실시간 제어는 지원하지 않는 경우가 많으며, 멀티코어 환경에서 동작하는 모듈들의 디버깅 또한 매우 힘들다.
본 논문에서는 멀티코어 환경에서 프로세스와 스레드 모두 실시간 제어가 가능한 멀티코어 스케줄러를 제안한다. 운영체제의 스케줄링 정책에 대한 되지 않고 코어할당이 가능하며 실행되는 모듈들의 동작 제어가 가능하기 때문에 기존 스케줄러에 비해 쉽게 동작하는 모듈들의 디버깅이 가능하다. Linux 기반 실시간 운영체제인 xenomai에서 제안하는 스케줄러를 구현하고 기존의 스케줄러와의 비교를 통해 성능을 확인한다.

In this paper, i propose a real-time scheduler that supports process control in a multi-core environment. Currently, most of the real-time schedulers do not support process control. Among the real-time schedulers, it can be divided into a single-process real-time scheduler and a multi-core real-time scheduler. Among them, the study of a multi-core real-time scheduler can be divided into a method of converting a system with multiple single processors and a method of using a multi-core processor system as it is. The method of converting to a system with multiple single processors is wrong in that multiple cores of a multicore processor share the same memory. In addition, in a multi-core system, there is a disadvantage in that it becomes difficult to perform a task of migrating the load to balance the load between the cores. In a multi-core system, there may be limitations in applying the existing scheduling algorithm. The earliest-deadline first (EDF) algorithm, which has been proven to be the most efficient scheduling algorithm in a single-core real-time scheduler, may not provide optimal performance when applied in a multi-core environment. In addition, most of the real-time schedulers support only real-time thread control, and most do not support real-time control of processes, and debugging of modules operating in a multi-core environment is also very difficult.
In this paper, we propose a multicore scheduler capable of real-time control of both processes and threads in a multicore environment. It is possible to allocate cores without complying with the scheduling policy of the operating system, and because it is possible to control the operation of the executed modules, it is possible to debug modules that operate more easily than the existing scheduler. Implement the scheduler proposed by xenomai, a Linux-based real-time operating system, and check the performance through comparison with the existing scheduler.

#실시간 스케줄러

Ⅰ. 서 론1
Ⅱ. 관련 연구2
1. 실시간 운영체제2
2. 실시간 스케줄러3
Ⅲ. 멀티코어 환경에서 프로세스 제어를 지원하는 실시간 스케줄러11
1. 모듈11
2. 스케줄러15
3. 스케줄러 동작제어31
Ⅳ. 실험 및 평가36
1. 실험 구성36
2. 스케줄러 테스트37
1) 실험환경37
2) 멀티코어 배포에 따른 코어 사용량 비교39
3) thread module 동작 주기 100us test40
4) process module 포함된 동작주기 100us test42
5) 모듈 주기 혼합 테스트46
6) 실험 결과47
Ⅴ. 결론 및 향후계획48
참고 문헌49
부록51

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)