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학술저널
저자정보
송인성 윤동성 (인하대학교) 박태신 (인하대학교) 최상방 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제5호 (통권 제474호)
발행연도
2017.05
수록면
48 - 61 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

환경 특성에 맞는 성능 향상 기법을 사용하는 태스크 스케줄링 알고리즘
송인성 ,  윤동성 ,  박태신 외 1명 전자공학회논문지 2017.05 학술저널

2016

클라우드 환경에서 삽입-복제 혼용기법을 사용하는 태스크 스케줄링 알고리즘
송인성 전자공학과 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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클라우드 컴퓨팅의 IaaS 서비스는 유지비용 없이 원하는 만큼의 고성능 가상 머신을 사용할 수 있다는 장점 덕분에 대용량병렬 프로그램을 실행하기 위한 고성능 컴퓨팅 환경으로 주목받고 있다. 이러한 고성능 컴퓨팅 환경에서 병렬 프로그램의 실행에 소요되는 시간은 태스크 스케줄링 알고리즘에 좌우된다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 태스크 스케줄링 알고리즘에 관한 연구는 사용자 부담 비용을 최소화하는 알고리즘이 주류를 이루었으며, 병렬 프로그램의 실행을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 사용자 부담 비용 등의 제약 없이 병렬 프로그램을 최대한 빨리 끝내기 위한 알고리즘인 HAGD 알고리즘과, HAGD 알고리즘이 사용하는 새로운 성능 향상 기법인 묶음 태스크 복제 기법을 제안한다. 묶음 태스크 복제 기법은 기존 태스크 복제 기법을 단순화하였으며, HAGD 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 환경과 병렬 프로그램의 특성에 맞추어 태스크 삽입 기법 혹은 묶음 태스크 복제 기법을 사용한다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘이 환경 특성과 관계없이 우수한 표준화한 전체 실행 시간을 제공하는 것을 확인하였다.
#DAG #병렬 프로그램 #IaaS #고성능 컴퓨팅 #스케줄링

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문제 정의
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. 제안하는 알고리즘
Ⅴ. 실험 및 성능 평가
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
V. Mauch, M. Kunze, and M. Hillenbrand, “High performance cloud computing,” Future Generation Computer Systems, vol. 29, no. 6, pp. 1408-1416, Mar 2012. M. A. Vouk, E. Sills, and P. Dreher, “Integration of High- Performance Computing into Cloud Computing Services,” Handbook of Cloud Computing, Springer, pp. 255-276, 2010. E. Deelman et al., “Mapping Abstract Complex Workflows onto Grid Environments,” Journal of Grid Computing, vol. 1, no. 1, pp. 25-39, Mar 2003. H. Topcuoglu, S. Hariri, and Min-You Wu, “Performance-effective and low-complexity task scheduling for heterogeneous computing,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 13, no. 3, pp. 260-274, Mar 2002. E. Ilavarasan, P. Thambidurai, and R. Mahilmannan, “Performance Effective Task Scheduling Algorithm for Heterogeneous Computing System,” The 4th International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC'05), Lille, pp. 28-38, 2005.

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