Zastosowanie algorytmu Rate Monotonic Scheduling do szeregowania zadań w architekturach wieloprocesorowych o topologii hipersześcianu

• Autorzy: Gajer M.

Warianty tytułu

EN

The implementation of Rate Monotonic Scheduling in multiprocessor architectures of topology of hypercube

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł stanowi propozycję rozszerzenia obszaru stosowalności popularnego algorytmu szeregujące zadania Rate Monotonic Scheduling (RMS) na przypadek zadań wieloprocesorowych. Dotychczas algorytm RMS wykorzystywany był do szeregowania zbioru niezależnych, wywłaszczalnych i periodycznych zadań przeznaczonych tylko dla jednego procesora. Rosnąca coraz bardziej popularność rozwiązań wieloprocesorowych wymusza dokonanie takiej adaptacji algorytmu RMS, aby algorytm ten nadawał się również do szeregowania zadań wieloprocesorowych. Autor skupił swoją uwagę na architekturach wieloprocesorowych o topologii hipersześcianu. Topologia ta charakteryzuje się bardzo korzystnym stosunkiem liczby połączeń komunikacyjnych pomiędzy poszczególnymi jednostkami obliczeniowymi do maksymalnej długości drogi przesyłu komunikatu, dzięki czemu stanowi jedno z bardziej popularnych rozwiązań wieloprocesorowych. Zaproponowane przez autora zastosowanie klasycznego algorytmu RMS do szeregowania zbioru zadań realizowanych w systemie równoległym o topologii hipersześcianu, polega na transformacji wartości okresów niektórych z zadań. W wyniku rozważanej transformacji wybrane zadania uzyskują identyczne wartości swoich okresów, dzięki czemu mogą zostać połączone w jedno większe tzw. superzadanie, do realizacji którego wymagana jest jednoczesna dostępność wszystkich jednostek obliczeniowych występujących w systemie. Następnie zbiór superzadań może zostać potraktowany tak, jak zbiór zadań jednoprocesorowych, do realizacji których wymagana jest jednostka obliczeniowa specjalnego typu, tzn. taka, która stanowi klaster zbudowany z odpowiedniej liczby procesorów. Jednak z punktu widzenia programu szeregującego superzadania wewnętrzna budowa jednostki obliczeniowej nie jest istotna, a szeregowane superzadania można potraktować w taki sam sposób, w jaki traktuje się zadania jednoprocesorowe, czyli można już bezpośrednio zastosować algorytm RMS. Zaprezentowana w artykule propozycja modyfikacji algorytmu RMS została zilustrowana na wybranym przykładzie szeregowania zadań dla systemu wieloprocesorowego o topologii hipersześcianu czterowymiarowego.

EN

The real-time systems are getting more and more popular. In fact most of contemporary industrail and communication systems could not do without them. The popularity of real-time systems with hard real-time constraints forced the extensive development of task scheduling theory. In the case of real-time systems with hard real-time constraints it does not suffice that the task produces logically correct results but these results must be delivered within their time constraints. In such systems even logically correct results that are delivered with the violation of their time constraints are totally useless. Moreover, the consequences of violation of time constraints can very often be quite severe and can cause the great economic losses and even losses of human lives, e.g. in the case of control systems of nuclear reactors, space ships etc. The main goal of the task scheduling theory is to prove at the stage of the system project that the time constraints for all tasks will always be met under any possible circumstances.In the case of the real-time systems with hard real-time constraints there is very often a necessity of scheduling a set of independent, pre-emptive and periodic tasks. The most popular algorithm for scheduling such set of independent, pre-emptive and periodic tasks is the Rate Monotonic Scheduling algorithm. In the case of Rate Monotonic Scheduling each task is assigned a priority. There are several rules basing on which the priorities are assigned to the tasks and then the tasks are being scheduled. First of all, the shorter the period of task is the higher priority it is assigned. Then, in a given moment, among all the tasks actually in a ready state the one is being executed that has the highest priority. If some task with higher priority enters into the ready state the task being executed is automatically pre-empted and the task with higher priority begins its execution. The pre-empted task can restart its execution only in the case if there is actually no other task with higher priority in the ready state. The Rate Monotonic Scheduling is adequate for scheduling uniprocessor tasks. This author has proposed a new method of adaptation of Rate Monotonic Scheduling theory also for the purpose of scheduling multiprocessor tasks in the multiprocessor architectures of the topology of hypercube. The clue of the method proposed by this author is concatenation of many uniprocessor and multiprocessor tasks that should form one so called supertask. In order to achieve this the periods of some tasks must be transformed, i.e. they must be shortened in such a way that several subsets of tasks of the same value of period should be made. Then each subset of tasks is treated as a uniprocesor supertask and for the set of such supertasks the Rate Monotonic Scheduling algorithm can be used directly. The method developed by this author was illustrated on the example of scheduling set of tasks for the multiprocessor system of the topology of hypercube of dimension 4. The method can be easily extended for the higher dimensions of hypercube multiprocessor architectures.

Słowa kluczowe

PL

szeregowanie zadań; Rate Monotonic Scheduling; systemy wieloprocesorowe; hipersześcian

EN

task scheduling theory; Rate Monotonic Scheduling; multiprocessor systems; hypercube architecture

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN SA
• Czasopismo: Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 52, z. 2
• Strony: 141--152
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz.

Twórcy

autor

Gajer M.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków,

Bibliografia

• 1. T. Szmuc: Modele i metody inżynierii oprogramowania systemów czasu rzeczywistego, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków, 2001.
• 2. K.G. Shin, P. Ramanathan: Real-time computing: A new discipline of computer science and engineering. Proceedings of the IEEE, vol. 82, no. 1, January 1994, pp. 6-24.
• 3. L. Liu, J.W. Layland: Scheduling algorithms for multiprogramming in a hard real time erwironment. Journal on Assoc. Comput. Mach., vol. 20, no. 1, 1973, pp. 46-61.
• 4. T. Stoyenko, P. Baker: Real-time schedulability-analyzable mechanizms in Ada9X. Proceedings of the IEEE, vol. 82, no. 1, January 1994, pp. 95-107.
• 5. K. Ramanathan, J.A. Stankovic: Scheduling algorithms and operating systems support for real-time systems. Proceedings of the IEEE, vol. 82, no. 1, January 1994, pp. 55-67.
• 6. A. Zalewski: What every engineer needs to know about rate monotonic scheduling: A tutorial. Odessa, TX, 1995, pp. 321-335.
• 7. A.S. Tanenbaum: Rozproszone systemy operacyjne, PWN, Warszawa, 1997.
• 8. J. Varriet: Scheduling inverted-ordered task with non-uniform deadlines subject tonon-zerocommunication delay, Parallel Computing 25 (1999), pp. 3-21.
• 9. O. Kwon, K.Y. Chwa: Approximation algorithms for generał parallel task scheduling, Information Processing Letters 81 (2002), pp. 143-150.
• 10. A. Czajka, J. Nawrocki: Szeregowanie zadań o okresach binarnych w systemach silnie uwarunkowanych czasowo, I Krajowa Konferencja Metody i systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim, Kraków, 1997, ss. 669-676.
• 11 J. Nawrocki, A. Czajka: Binaryzacja okresów zadań cyklicznych, VII Konferencja Systemy Czasu Rzeczywistego, Kraków, 2000, ss. 41-51
• 12. J. Werewka: Zagadnienia alokacji zadań w rozproszonych systemach czasu rzeczywistego, Elektrotechnika, T. 14, z. 4, 1995, ss. 479-488.
• 13. C. Hsueh, K.J. Lin: Scheduling real-time systems with end-to-end timing constraints using the distributed pinwheel model, IEEE Transaction on Computers, vol. 50, no. 1, 2001, pp. 51-68.
• 14. O.H. Kwon, K.Y. Chwa: Approximation algorithms for general parallel task scheduling, Information Processing Letters 81, 2002, pp. 143-150.
• 15. D. Ye, G. Zhang: On-line scheduling with extendable working time on a small number of machines, Information Processing Letters 85, 2003, pp. 171-177.
• 16. J.H. Kim, K.Y. Chwa: Online deadline scheduling on faster machines, Information Processing Letters 85, 2003, pp. 31-37.