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J-GLOBAL ID：201802230232907664   整理番号：18A0536758

周期的実時間タスクのためのノンプリエンプティブマルチプロセッサスケジューリング【Powered by NICT】

Non-preemptive multiprocessor scheduling for periodic real-time tasks

著者 (2件)： Mayank Jaishree (Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Patna) ,  Mondal Arijit (Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology, Patna)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISED  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチプロセッサ環境でのタスクの集合のスケジューリングは,計算集約的な仕事である。マルチプロセッサ上でのタスクのスケジューリングのための二つの広い手法を主にした。手法の一つではタスクは最初にプロセッサに割り当てられる(分割ベース戦略)と他の手法はグローバルスケジューラを維持している。スケジュール長さ,応答時間,プロセッサ利用,などのような異なる最適化目的を持つマルチプロセッサスケジューリングにおける大容量研究のが存在する。しかしながら,これらの研究の大部分は,プリエンプティブスケジューリングにのみ焦点を当てている。非割込みタスクのスケジューリングのための与えられている非常に少ない。本研究では,最小数のプロセッサを用いた非リアルタイムタスクのスケジューリングのための方法論を提示した。タスクはfirstfitのようなビンパッキング戦略を用いたプロセッサに割り当てられるまたは最良適合と非Earliest Deadline First(npEDF)スケジューリング法は,各プロセッサに適用したことを考察した。タスクの秩序化(期間,利用,等)を用いて異なる分割戦略を組み合わせることにより,広範な実験を行った。First Fit増加期,最適増加期,第一適合減少利用と最適適合低減利用は合理的に良好な結果を与えることを見出した。利用発見的方法を減少の成功比は増加期発見的方法よりも10%~30%であった。First Fit減少利用とBestFit減少利用第1適合増加期間と最適増加期間よりも時間を要することを観察した。も結果既存の方法と比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *演算プロセッサ ,  *スケジューリング ,  応答時間 ,  最適化 ,  発見的方法 ,  ビンパッキング問題 ,  集中化 ,  *マルチプロセッサシステム
準シソーラス用語： プリエンプティブスケジューリング ,  大容量 ,  *マルチプロセッサスケジューリング ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 実時間 ,  タスク