ターボブースト・ハイパースレッディングを考慮したマルチコアプロセッサ向けタスクスケジューリング

• 脇坂 洋祐

• 柴田 直樹

• 北道 淳司

• 安本 慶一

• 伊藤 実

書誌事項

タイトル別名

• Task Scheduling for Multi-core Processors Systems Considering Turbo Boost and Hyper Threading

抄録

本稿では，近年のマルチコアプロセッサに実装されているターボブースト及びハイパースレッディングに着目し，実験結果を元に作成した動作周波数モデルについて述べる．また，そのモデルに基づき動作周波数の動的変更及びネットワークコンテンションを考慮したタスクスケジューリングアルゴリズムを提案する．提案アルゴリズムは，スケジューリングの際にタスク間の依存関係を満たした組み合わせ順列を生成する．生成した順列に対して割り当てられるプロセッサコアの使用状況を考慮し，動作周波数の決定と処理時間の算出を行う．これらのタスクノードは仮スケジュールされ，その結果に対してタスクグラフ全体の処理時間を推定し，処理時間が最も早くなるであろう結果を実際のスケジュール結果に採用する．提案手法と，既存のネットワークコンテンションのみを考慮し，ターボブースト及びハイパースレッディングによる動作周波数の動的変更を考慮していない手法を比較し，提案アルゴリズムは全体の処理時間を最大16%短縮できることを評価シミュレーションにより確認した．In this paper, we design an operating frequency model with Turbo Boost and Hyper-Threading Technology used in recent multi-core processors from actual measurements and propose a task scheduling algorithm considering a network contention and a dynamic frequency shift based on the designed model. When scheduling the task graph to processors, firstly, the proposed algorithm generates the combinational permutation that satisfies the dependence among the tasks. Then, the number of tasks is determined as the input parameter. In regard to the generated permutations, the proposed algorithm calculates the processing time of a task node under the defined operating frequency considering the processor usage. Then these tasks are scheduled temporarily. This algorithm estimates the processing time of the entire task graph for the temporary scheduling result and selects the best of temporary scheduling results in which the estimated processing time is the shortest. We compared the proposed algorithm and the existing task scheduling algorithms which consider the network contention and do not consider the dynamic shift of the operating frequency with Turbo Boost and Hyper-Threading Technology, the proposed algorithm reduced the total processing time by 16%.

収録刊行物

• 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）

  研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 2012 (23), 1-8, 2012-09-26

詳細情報

• CRID: 1573105977731670912
• NII論文ID: 110009453389
• NII書誌ID: AN10463942
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles