[논문]온디맨드 거버너 정책에 따른 작업 스케줄링 기법의 성능 평가

탁성우

doi:10.6109/jkiice.2015.19.9.2213

온디맨드 거버너 정책에 따른 작업 스케줄링 기법의 성능 평가
Performance Evaluation of Job Scheduling Techniques Incorporating the Ondemand Governor Policy 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.9, 2015년, pp.2213 - 2221

탁성우 (Department of Computer Science and Engineering, Pusan National University)

초록
AI-Helper

안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 사용하는 온디맨드 거버너 (Ondemand Governor)는 CPU 사용률(Utilization)에 따라 CPU 동작 주파수를 조절한다. CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받으며, CPU 동작 주파수 증감에 따라 스마트 폰의 전력 소비량도 증감한다. 따라서 작업 스케줄링 방식에 따라 변하는 CPU 사용률 및 동작 주파수는 스마트폰의 전력 소비에 영향을 미친다. 이에 온디맨드 거버너 정책을 작업 스케줄링 기법에 적용시켜 CPU 사용률 및 전력 소비, 그리고 작업 마감시한 측면에서 비교 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ondemand governor used in android-based smartphone platforms is a CPU frequency scaling technique. The ondemand governor sets the CPU operating frequency depending on the CPU utilization rate. Job scheduling affects the CPU utilization rate. The power consumption is proportional to the value of operating frequency. Consequently, CPU frequency scaling and CPU utilization rate have an effect on power consumption in a smartphone. In this paper, we evaluated the performance of job scheduling techniques incorporating the ondemand governor in terms of CPU utilization, power consumption, and job deadline miss ratio.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 제한된 배터리 자원을 사용하는 안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 온디맨드 거버너를 적용시킨 작업 스케줄링의 성능을 비교 분석하였다. 온디맨드 거버너는 리눅스 기반 다양한 시스템 플랫폼에서 사용되고 있다[1].

제안 방법

표현한다. P_EDF에 대한 변형으로 비선점형 (Non-Preemptive) EDF 스케줄링 방식을 구현하였으며, NP_EDF (Non Preemptive EDF)로 표현한다. NP_EDF 스케줄링은 마감시한이 가장 이른 작업의 실행이 완료되면, 대기 중인 작업들 중에서 마감시한이 가장 이른 작업을 실행할 수 있다.
본 논문에서는 1GHz Qualcomm QSD8250 Snapdragon ARM 프로세서가 장착된 구글 넥서스 원 (Nexus One) 스마트폰을 사용하였다. 그리고 슈퍼 유저 권한으로 시스템 파일에 접근하기 위하여 루팅을 하였다. 온디맨드 거버너는 샘플링 주기마다 CPU 사용률을 계산하여 CPU 동작 주파수를 증가 혹은 감소시킨다(표 1의 ondemand0 함수 동작 과정).
둘째, 작업 실행 시간이 짧은 작업을 먼저 실행하는JFS (Job First with Shortest Execution Time) 정책을 적용시켜 변형된 FCFS 및 EDF 스케줄링을 구현하였다. JFS 정책을 통해 작업들의 평균 응답 시간을 빠르게 하고 실행 대기 중인 작업들의 마감시한 초과율도 부가적으로 감소시킬 수 있다.
먼저, 성능 분석에 사용되는 작업 집합을 무작위로 생성하는 랜덤 작업 생성 알고리즘을 기술하였다. 작업생성 알고리즘은 표 4와 같다.
CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링 방식에 의해 영향을 받는다. 성능 분석에 적용한 기본 스케줄링 방식은 FCFS (First Come First Service)기반 비실시간 스케줄링과 EDF(Earliest Deadline First)기반 실시간 스케줄링 기법이며, 이를 다음과 같이 변형시켰다.
2MHz 단위로 감소하거나 증가하며, 동작 주파수에 따른 전류 소비량은 선형으로 변한다[6, 7]. 성능 평가 요소로는 전류 소비량과 작업의 마감시한 초과율, 그리고 실행 유휴 시간을 사용하였다. 표 4에서 제시한 알고리즘을 사용하여 개별 사용률 0.
셋째, 비작업 보존형 스케줄링인 작업 그룹기반 스케줄링 (Job Group based Scheduling) 방식을 제안하였다.첫째와 둘째에서 기술한 스케줄링 방식들은 작업 보존형 스케줄링 방식이다.
이에 본 논문에서는 작업들 간에 실행 유휴 시간을 생성하는 비작업 보존형 스케줄링 기법을 제안하여 작업 보존형 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 성능분석을 수행한 결과, 비작업 보존형 스케줄링 방식이 전력 소비 및 마감 시한 측면에서 우수한 성능을 제공하였다.
못한다. 이에 비선점형에서 성능이 가장 우수한 JG_NP_EDF_JFS 및 NP _EDF_JFS 스케줄링을 스마트 폰에 적용하였다. 그림 8은 이러한 환경에서 소비된 전류량을 보여준다.
Job_Ready_Q에 저장되어 있는 작업을 선출하는 Select_Job0 함수의 동작 과정은 다음과 같다. 작업 그룹 상수 JGC 값과 작업 준비 큐에서 마감시한이 가장 이른 작업의 시한 Job(AD)₁ 값을 MinJob(AD)로 설정한 후, 작업 그룹을 형성한다. (표 2의 동작 과정 2.
성능 평가 요소로는 전류 소비량과 작업의 마감시한 초과율, 그리고 실행 유휴 시간을 사용하였다. 표 4에서 제시한 알고리즘을 사용하여 개별 사용률 0.1부터 0.9 까지 0.1 단위로 각각 10개의 작업 집합을 생성한 후, 시뮬레이션을 실행하였다. 시뮬레이션 시간은 1시간으로 설정하였다.

대상 데이터

온디맨드 거버너 정책의 동작 과정은 표 1과 같다. 본 논문에서는 1GHz Qualcomm QSD8250 Snapdragon ARM 프로세서가 장착된 구글 넥서스 원 (Nexus One) 스마트폰을 사용하였다. 그리고 슈퍼 유저 권한으로 시스템 파일에 접근하기 위하여 루팅을 하였다.
성능 평가에 사용되는 구글 넥서스 원 (Nexus One) 스마트폰은 1GHz Qualcomm QSD8250 Snapdragon ARM 프로세서를 사용한다. 이 프로세서의 동작 전류량은 CPU 동작 주파수에 따라 변하며, 최대 1GHz에서240mA/sec, 245MHz에서 70mA/sec, 그리고 19.

성능/효과

즉 온디맨드 방식과 작업 스케줄링 간의 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 그리고 CPU 사용률과 동작 주파수 변화는 스마트폰의 전력 소비량 변화에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 제안한 비작업 보존형 스케줄링인 작업 그룹기반 스케줄링 (Job Group based Scheduling) 방식이 온디맨드 거버너 정책을 사용하는 경우 전력 소비와 작업 마감시한 보장 측면에서 우수한 성능을 보여주었다 .
전체적으로 비 작업 보존형 스케줄링 방식이 작업 보존형 스케줄링 방식보다 낮은 전류량을 소비한다. 그리고 마감시한 초과율 측면에서도 비보존형 작업 스케줄링 방식은 FCFS 방식을 제외하고, 작업 보존형 스케줄링 방식과 매우 유사한 성능을 보여 주었다.
작업 보존형 스케줄링은 처리해야 할 작업이 있으면 작업을 계속 처리해야 하므로, 작업 보존형 스케줄링의 종류와 상관없이 개별 작업 집합의 평균 전류 소비량은 동일하였다. 그리고 사용률 증가에 따라 평균 전류 소비량도 선형으로 증가하였다. 온디맨드 거버너 정책은 주기적으로 CPU 사용률을 샘플링하여 동작 주파수를 선형으로 조절하기 때문에 동작 주파수에 따른 전류 소비량도 선형으로 변한다.
이에 본 논문에서는 작업들 간에 실행 유휴 시간을 생성하는 비작업 보존형 스케줄링 기법을 제안하여 작업 보존형 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 성능분석을 수행한 결과, 비작업 보존형 스케줄링 방식이 전력 소비 및 마감 시한 측면에서 우수한 성능을 제공하였다.
그리고 CPU 사용률과 동작 주파수 변화는 스마트폰의 전력 소비량 변화에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 제안한 비작업 보존형 스케줄링인 작업 그룹기반 스케줄링 (Job Group based Scheduling) 방식이 온디맨드 거버너 정책을 사용하는 경우 전력 소비와 작업 마감시한 보장 측면에서 우수한 성능을 보여주었다 .
CPU 사용 시간과 CPU 유휴 시간을 포함한 CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받는다. 즉 온디맨드 방식과 작업 스케줄링 간의 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 그리고 CPU 사용률과 동작 주파수 변화는 스마트폰의 전력 소비량 변화에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
첫째, EDF는 기본적으로 선점형 (Preemptive) 스케줄링 방식이며, P_EDF (Preemptive EDF)로 표현한다. P_EDF에 대한 변형으로 비선점형 (Non-Preemptive) EDF 스케줄링 방식을 구현하였으며, NP_EDF (Non Preemptive EDF)로 표현한다.

참고문헌 (10)

V. Pallipadi and A. Starikovskiy, “The Ondemand Governor,” in Proceedings of Linux Symposium, Ottawa, Canada, pp. 223-228, 2006.
P. Pillai and K.G. Shin, “Real-Time dynamic voltage scaling for low-power embedded operating systems,” in Proceedings of ACM symposium on Operating Systems Principles, pp. 89-102, 2001.
S. Tak, “Performance evaluation of real-time power-aware scheduling techniques incorporating idle time distribution policies,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 18, no. 7, pp. 1704-1712.
M. Kim, Y. Kim, S. Chung, and C. Kim, “Measuring variance between smartphone energy consumption and battery life,” IEEE Computer Magazine, vol. 47, no. 7, pp.59-65, 2014.

상세보기
D. Brodowski and N. Golde, Linux CPUFreq Governors [Internet]. Available: www.kernel.org/doc/Documentation/cpu-freq/governors.txt.
M.J. Johnson, and K.A. Hawick, “Optimizing energy management of mobile computing devices,” in Proceedings of International Conference on Computer Design, Las Vegas, USA, pp. 1-7, 2012.
R. Murmuria, J. Medsger, A. Stavrou, and J.M.Voas, “Mobile application and device power usage measurements,” in Proceedings of International Conference on Software Security and Reliability, Gaithersburg:USA, pp. 147-156, 2012.
K. Nagata, S. Yamaguchi, and H. Ogawa, “A Power Saving Method with Consideration of Performance in Android Terminals,” in Proceedings of International Conference on Autonomic & Trusted Computing, Fukuoka:Japan, pp. 578-585, 2012.
F. Cottet, J. Delacroix, C. Kaiser, and Z. Mammeri, Scheduling in Real-Time Systems, Wiley, 2002.
A. Mazouz, A. Laurent, B. Pradelle, and W. Jalby, “Evaluation of CPU frequency transition latency,” Computer Science - Research and Development, vol. 29, no. 3-4, pp. 187-195, Aug. 2014.

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저자의 다른 논문 :

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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