[논문]멀티코어 기반의 임베디드 시스템에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법

최진용; 이재흥

doi:10.7471/ikeee.2013.17.4.564

멀티코어 기반의 임베디드 시스템에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법
An Improving Method of Android Boot Speed in Multi-core based Embedded System 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.17 no.4, 2013년, pp.564 - 569

최진용 (Dept. of Computer Engineering, Hanbat University) , 이재흥 (Dept. of Computer Engineering, Hanbat University)

초록
AI-Helper

현재 임베디드 기기는 멀티코어로 급성장하고 있으며 빠른 부팅 속도를 요구하고 있다. 하지만 기존의 부팅 기술은 하나의 코어만을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 분석 도구를 통해 안드로이드 부트 프로세스를 분석후, CPU연산이 많은 곳에 병렬 기법을 적용하는 방법과 멀티 코어의 성능을 최대로 끌어내기 위해 CPU주파수 정책을 변경함으로써 멀티코어 기반에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 듀얼 코어 S5PV310과 쿼드 코어 Exynos4412에 각각 적용시킨 뒤 부팅 완료 시간을 측정하였으며 기존의 방법과 제안 방법의 시간을 비교한 결과 듀얼코어와 쿼드코어에서 각각 약 20.71%, 약 31.34%의 속도 성능향상을 가져왔다.

Abstract ▼ AI-Helper

The current embedded devices are growing rapidly in the multi-core, and these demand fast boot time. But method of previous boot uses core only one. The method includes parallel techniques and modification of CPU Frequency policy. Parallel methods, after analyzing the Android boot process with analysis tool, applied to location where a lot of CPU operation. CPU Frequency policy is modified for high performance of core. The proposed method was applied to S5PV310 dual core and Exynos4412 quad core embedded system. As a result of the experiment, we found that the proposed method makes boot time fast about 20.71% and 31.34% in dual core and quad core environment as compared with the previous method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 기존 기술에서 고려하지 않았던 멀티 코어환경에서 안드로이드의 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 제안방법은 기존 부트 프로세스를 분석한 뒤 속도 저하 요인을 찾고 해당 프로세스에 병렬 기법을 적용하는 방법과 기존의 CPU주파수 정책을 변경하는 방법으로 구분된다.
본 논문에서는 멀티코어 기반의 임베디드 시스템에서 안드로이드 부팅 속도 향상방법을 제안하였다. 듀얼 코어와 쿼드 코어 보드에 제안 방법을 적용한 결과 각각 20.

제안 방법

기존 정책의 속도 저하 현상을 해결하기 위하여 기존 on-demand방식을 최대 성능의 정책인 performance와 on-demand를 혼합한 형태로 변경하였다. 변경된 정책의 흐름은 그림8과 같다.
Zygote는 자바 언어로 만들어져 있기 때문에 사용하기엔 간편하나 자바 특성상 가상 머신에서 동작을 하기 때문에 실행 환경이 가볍지 않다는 단점이 있다. 따라서 오버헤드를 줄이기 위해 JNI를 사용하여 fork()함수를 호출하는 방법을 구현하고 이를 Zygote 프로세스에서 사용하도록 하였다.
실험에 사용한 두 보드에 총 4가지 방법(기본 부팅, Zygote프로세스만 병렬처리 했을 경우, CPU주파수 정책만 변경했을 경우, 두 가지 방법을 모두 사용했을 경우)을 5번에 걸쳐 부팅 시간을 측정하였다.
본 논문에서는 기존 기술에서 고려하지 않았던 멀티 코어환경에서 안드로이드의 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 제안방법은 기존 부트 프로세스를 분석한 뒤 속도 저하 요인을 찾고 해당 프로세스에 병렬 기법을 적용하는 방법과 기존의 CPU주파수 정책을 변경하는 방법으로 구분된다.

대상 데이터

실험 환경은 (주)삼성전자 듀얼 코어 S5PV310과(주)삼성전자 쿼드 코어 Exynos4412를 탑재한 보드를 사용하였다.

이론/모형

이 분석 방안에서는 Bootchart라는 도구를 사용한다. Bootchart는 GNU/리눅스 등의 OS의 부트 프로세스의 성능 분석 및 시각화를 위한 도구로서 부팅과정 중 소요된 자원 활용 및 프로세스 정보를 수집하는 데이터 로거 유틸리티와 시스템 자원 활용에 대한 정보를 PNG, SVG등과 같은 그림 파일형태로 제공해주는 시각화 유틸리티를 포함하고 있다.

성능/효과

Bootchart의 결과를 보면 두 보드의 부팅 흐름이 비슷한 양상을 보이고 있고, 공통적으로 Zygote라는 프로세스에서 CPU의 사용량이 많다는 것을 알 수 있었다. Zygote 프로세스는 전체 부팅 시간 중 평균 25^~26% 정도를 차지하고 있다.
CPU부하가 많을 경우 주파수가 높은 반면 CPU부하가 적을 경우 주파수가 낮아지게 되는 지그재그 형태를 보였으나 평균값을 비교하였을 땐 부팅 시작부터 종료 시점까지 점차 주파수가 내려가는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 이유는 그림4의 Bootchart에서 CPU의 I/O시간이나 idle시간이 많아짐에 따라 CPU부하가 없기 때문에 on-demand 정책 특성상 주파수가 내려간다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 멀티코어 기반의 임베디드 시스템에서 안드로이드 부팅 속도 향상방법을 제안하였다. 듀얼 코어와 쿼드 코어 보드에 제안 방법을 적용한 결과 각각 20.71%, 31.34%의 성능향상을 보였다. 측정된 부팅 시간을 보면 제안 방법을 독립적으로 적용한 부팅 시간의 합이 두 가지 방법을 모두 적용했을 때의 부팅 시간과 비슷하다는 것을 알 수 있다.
듀얼 코어의 경우 Zygote 병렬 처리만 적용하였을 경우 약 17.65%, CPU 주파수 정책을 변경했을 경우 10.08%, 둘 다 적용했을 경우 20.71%의 성능 향상을 보였다. 쿼드 코어는 Zygote 병렬 처리만 적용하였을 경우 약 10.
측정된 부팅 시간을 보면 제안 방법을 독립적으로 적용한 부팅 시간의 합이 두 가지 방법을 모두 적용했을 때의 부팅 시간과 비슷하다는 것을 알 수 있다. 이 결과는 하나의 적용방식이 다른 적용방식에 영향을 주지 않고 독립적으로 적용되었다는 것을 입증한다.
이 내부 함수들의 시간 측정 결과 preload()에서 77.85%～85.70%로 가장 높은 비율을 차지한다는 것을 알 수 있었다. Preload()는 세부적으로 frameworks /base/preload-classes에 담겨있는 약 2300여 가지의 클래스들을 적재하는 preloadClasses()와 문자열, 레이아웃, 색, 이미지, 사운드 등의 리소스들을 적재하는 preloadResource()를 차례대로 호출한다.
제안하는 부팅 속도 향상 방법은 안드로이드 버전에 상관없이 적용이 가능한 기술이며 적용범위에 비해 높은 성능향상을 가져오고 있다. 나아가 이 방법은 시스템 전체를 기준으로 본다면 극히 일부분에 불과하다.
34%의 성능향상을 보였다. 측정된 부팅 시간을 보면 제안 방법을 독립적으로 적용한 부팅 시간의 합이 두 가지 방법을 모두 적용했을 때의 부팅 시간과 비슷하다는 것을 알 수 있다. 이 결과는 하나의 적용방식이 다른 적용방식에 영향을 주지 않고 독립적으로 적용되었다는 것을 입증한다.
71%의 성능 향상을 보였다. 쿼드 코어는 Zygote 병렬 처리만 적용하였을 경우 약 10.52%, CPU 주파수 정책을 변경했을 경우 22.11%, 둘 다 적용했을 경우 31.34%의 성능 향상을 보였다. Zygote의 병렬처리의 경우 두 보드의 안드로이드 버전이 다르기 때문에 성능 향상이 다르게 나타나고 있고 CPU 주파수 정책 부분은 각 코어의 CPU주파수 수치를 최대로 증가시키기 때문에 듀얼코어보다 쿼드 코어에서 약 2배 이상의 성능향상 결과를 얻었다.

후속연구

나아가 이 방법은 시스템 전체를 기준으로 본다면 극히 일부분에 불과하다. 따라서 안드로이드 시스템 측면뿐만 아니라 기존 기술에 적용되어 왔던 최적화가 함께 이루어진다면 더 빠른 속도 향상을 가져올 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	병렬기법이란?	멀티코어 환경에서의 성능 향상 방법은 어떠한 작업단위에 병렬 기법을 적용하는 것이 대표적으로 쓰레드, fork()함수를 통한 프로세스 복사 등이 있다. 병렬기법은 프로세스 내의 연산 영역을 독립적으로 분할하여 각 코어에서 동시연산을 수행하는 것으로, 반복된 연산 영역이 많은 프로그램에 적용할 경우에 효율성이 높다. 만약 부팅 과정 중 특정 프로세스에 연산이 많아지게 되면 전체 부팅 시간에 영향을 주게 된다.
	멀티코어 환경에서의 성능 향상 방법은?	멀티코어 환경에서의 성능 향상 방법은 어떠한 작업단위에 병렬 기법을 적용하는 것이 대표적으로 쓰레드, fork()함수를 통한 프로세스 복사 등이 있다. 병렬기법은 프로세스 내의 연산 영역을 독립적으로 분할하여 각 코어에서 동시연산을 수행하는 것으로, 반복된 연산 영역이 많은 프로그램에 적용할 경우에 효율성이 높다.
	병렬기법에서 병렬 처리가 가능한 구간이나 프로세스를 먼저 선정하는 것이 필요한 이유는?	만약 부팅 과정 중 특정 프로세스에 연산이 많아지게 되면 전체 부팅 시간에 영향을 주게 된다. 이러한 프로세스에 병렬 기법의 적용을 통해 전체 부팅시간의 감소 효과를 볼 수 있다. 따라서 병렬 처리가 가능한 구간이나 프로세스를 먼저 선정하는 것이 필요하다.

참고문헌 (8)

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Singh, Gaurav, Kumar Bipin, and Rohit Dhawan. "Optimizing the boot time of Android on embedded system." Consumer Electronics (ISCE), 2011 IEEE 15th International Symposium on. (pp. 503-508). IEEE, 2011.
Xia Yang, Nan Sang, Jim Alves-Foss. "Improving the Boot Time of the Android OS" IEEE Computer Society. Aug. 2013
Tam, David, Winnie Tsang, and Catalin Drula. "Dynamic voltage scaling in mobile devices." Csc2228 project final report, University of Toront (Dec. 2003)(2003).
Miyakawa, Daisuke, and Yutaka Ishikawa. "Process oriented power management." Industrial Embedded Systems, 2007. SIES'07. International Symposium on. (pp. 1-8). IEEE, 2007.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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