Multicore architecture enables higher throughput with lowered energy consumption than traditional unicore processors. Thus processors with 16 or more cores are expected to be emerged at the market in a decade. The use of hard real-time systems are becoming wider and the functions of them are getting more complex. As a result the multicore systems are expected to be widely used in the real-time systems in the near future. By the way, adopting DVS(dynamic voltage scaling) to the multicore processors have a limitation that all the cores in a processor should operate at a same clock frequency always. This is from the design complexity and manufacturing cost. By the constraint the energy efficiency of a multicore processor is less than that of a multiprocessor system with DVS because when a core requires higher performance than the others all the cores in the processor should operate at the needless high performance. In traditional multiprocessor systems, DVS real-time scheduling is generally done in the way of partitioning the task set into each processors and doing the single processor DVS real-time scheduling for each processors. However, blindly adopting existing DVS algorithms which do not consider the restriction will result in a waste of energy. Based on the partitioning approach this dissertation suggests Dynamic Repartitioning algorithm which redistributes tasks over the cores on the fly to maintain the partitioned task set well-balanced. To assure that the dead-lines are not violated by moving tasks across the cores, the notion of permanent slack and task slack is suggested. A task migration is only allowed when appropriate slack exists in the destination core. The correctness of the suggested method is easily proved. Another major drawback of multicore architecture is relatively high leakage power under low load. The leakage power increases linearly to the number of integrated circuits. Under low load the decreased dynamic power consumption can not offset the increased leakage power. Thus on the contrary under the load below a certain threshold, the more integration of cores results in inefficiency of energy. Dynamic Core Scaling adjusts the number of active cores on the fly reacting to the change of dynamic load. By shrinking and expanding the number of active cores, it maintains near-optimal number of active cores. The shrinking operation is done by migrating all the tasks from an active core to the others. The task migration mechanism used in this is same as that of Dynamic Repartitioning. Thus it also guarantees the dead-lines. The suggested algorithms were evaluated with the simulation which employed the system model widely used in many related works. The evaluation results were compared to those with Cycle-Conserving algorithm. The results show that Dynamic Repartitioning saves energy by about 8% even with the best energy-efficient partitioning algorithm and up to 25% with the other partitioning algorithms. The results also show that Dynamic Core Scaling reduces energy consumption by about 26% under low load conditions with the best energy-efficient partitioning algorithm and up to 33% with the other partitioning algorithms.
멀티코어 프로세서는 기존의 싱글코어 프로세서와 비교하여 보다 낮은 전력 소모로 보다 높은 스루풋을 얻을 수 있다. 따라서 업계는 향후 10년 이내에 16개의 코어를 탑재한 프로세서의 등장을 예견하고 있다. 한편, 리얼타임 시스템은 활용 범위가 넓어지고 있으며 요구되는 기능 역시 복잡해지므로 멀티코어 프로세서는 향후 리얼타임 시스템에서도 널리 쓰일 것이다. 하지만, 멀티코어 프로세서는 동적으로 프로세서의 성능을 조절하여 에너지 효율성을 증가시키는 DVS 기능을 적용할 때, 설계 및 제조 비용의 문제로 모든 코어가 같은 성능을 사용해야하는 제약 조건을 갖고 있다. 따라서 기존의 멀티프로세서 리얼타임 시스템에서 사용되었던 에너지 효율성을 높이기 위한 기법들은 수정 없이 멀티코어에 적용시 효율이 감소하게 된다. 본 논문은 기존의 멀티프로세서를 위한 파티셔닝 알고리즘들을 통해 파티션 된 태스크 셋 실행 과정 중 코어에 할당된 태스크들을 동적으로 재배치함으로써 균등한 로드의 분배를 유지하는 동적 재파티셔닝(Dynamic Repartitioning) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 태스크들의 데드라인을 준수하며 실행시마다 변화하는 태스크들의 실제 실행 시간 때문에 코어별로 동적으로 변화하는 코어의 로드들을 균등하게 맞추어 동적전력(dynamic power)의 소비를 줄인다. 본 논문은 데드라인을 지키며 태스크를 이동하기 위해 영구 슬랙(permanent slack)과 태스크 슬랙(task slack)이라는 두가지 종류의 유휴 시간 개념을 정의하였으며 이를 토대로 제안하는 알고리즘이 데드라인을 준수하는 것을 증명하였다. 멀티코어의 또 하나의 약점은 증가한 누설전력(leakage power)이다. 집적된 회로의 갯수가 비약적으로 증가한 멀티코어 프로세서는 유니코어 프로세서에 비해 많은 양의 누설전력을 소모하며 낮은 부하에서는 코어를 증설하여 얻는 동적전력의 이득이 누설전력의 증가를 상쇄하지 못한다. 이러한 에너지 손실을 줄이기 위해 본 논문은 동적 작동 코어 조정(Dynamic Core Scaling)이라는 기법을 제안한다. 동적 작동 코어 조정 기법은 현재 부하 상태를 바탕으로 최적의 코어 갯수를 산출하여 과도하게 많은 코어가 작동 중이라면 일부 코어에서 태스크들을 모두 이전 시킨 뒤 코어를 비활성화시키는 방법이다. 이 때, 태스크들의 이동으로 인한 데드라인의 침해가 일어나지 않음을 보장하기 위해 동적 재파티셔닝에서 사용한 유휴 시간 개념을 이용하였다. 제안하는 알고리즘들은 기존 관련 논문들에서 널리 사용된 시스템 모델을 따라 제작된 시뮬레이터를 사용하여 성능 평가를 하였다. 평가 결과는 기존의 유니코어용 DVS 알고리즘인 Cycle-Conserving 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 동적 리파티셔닝 알고리즘은 에너지 효율성이 좋은 WFD 알고리즘으로 파티셔닝을 한 상태에서 일반적인 경우 8% 가량의 추가적인 전력 절감 효과를 보였다. 에너지 효율성을 고려하지 않은 파티셔닝 알고리즘을 사용한 경우 25%까지 에너지 효율성 향상이 있음을 확인하였다. 또한, 기반이 되는 파티셔닝 알고리즘에 관계 없이 언제나 유사한 에너지 소모를 보임으로써 동적 리파티셔닝으로 인해 초기 파티션 상태와 무관하게 능동적으로 에너지 효율성이 좋은 파티션 상태로 변화하는 것을 알 수 있었다. 동적 작동 코어 조정 기법은 부하가 낮을 때, WFD를 사용하였을 경우 약 26%, WFD를 사용하지 않은 경우는 약 33% 가량의 높은 전력 절감 효과를 보였다. 이를 통해 동적 작동 코어 조정 기법은 멀티코어 프로세서의 주요 약점인 누설전력의 소비를 보완할 수 있음을 확인할 수 있었다.
