Proportional fairness is a traditional goal of CPU scheduling. Todays, some changes are required for fairness. First, consolidated systems such as virtual machines and containers become popular. Thus, not only thread-level fairness, but also group-level fairness support becomes necessary. Second, a system may have many cores with uneven computing capabilities due to big.LITTLE architectures, process variations, or CFS policies. The traditional CPU share based fairness support is not enough. The performance based fairness support is required. However, none of current schedulers supports all of them.In this dissertation, three schedulers are proposed to satisfy fairness requirements above. First, Group-aware Manycore Fair Scheduler (GMFS) provides a scalable scheduling mechanism to support accurate fairness among both of thread-level and group-level fairness. Second, the design space of performance-based fairness is explored for uneven multicores. The policies of Performance-based Relaxed-Fair Scheduler (PRFS) relax the fairness level as specified by the users, and improve the throughput unless the required fairness is guaranteed. However, the scheduling algorithms are not scalable. Finally, Group-aware Performance Fair Scheduler (GPFS) provides a scalable scheduling design to support group-level fairness and performance-based fairness.The proposed schedulers are implemented on linux kernel, and are evaluated on real machines. The results show that the proposed schedulers support both of thread-level and group-level proportional fairness with the higher accuracy than CFS schedulers. In addition, it can exploit the asymmetry in uneven multicores to support performance-based fairness and boost the important threads.
공평성은 중앙처리장치 스케줄링의 주요 목표다. 그런데 여러 사용자나 가상 머신 등이 하나의 시스템을공유하면서 스레드들 간의 공평성뿐만 아니라 스레드 그룹들 간의 공평성도 중요해졌다. 또, 빅리틀 구조,공정변이 등으로 인해 한 시스템의 중앙처리장치들이 서로 다른 컴퓨팅 능력을 가지는 경우가 많아졌다.이때는 중앙처리장치의 양이 아니라 성능을 기반으로 한 공평성이 필요하다. 현재의 스케줄러들은 이 모든것을 지원하지는 못 한다.이 학위논문에서는 이러한 공평성 요구사항들을 만족시키는 세 가지 스케줄러를 제안한다. 먼저 그룹 간의 공평성을 지원하는 스케줄러다. 이 스케줄러는 확장성 있는 방법을 사용하여 공평성을 정확하게맞춰준다. 다음으로 비대칭멀티코어에서 성능 기반 공평성을 지원하는 스케줄러를 제안한다. 사용자가원하는 수준의 공평성을 보장하는 한도 내에서 시스템 처리량을 최대화한다. 하지만 확장성에는 한계가있다. 마지막으로, 그룹 간의 공평성과 성능 기반 공평성을 모두 지원하면서도 확장성 있는 스케줄링 방식을제안한다.제안된 스케줄러는 리눅스 커널에 구현되어 실제 머신에서 평가되었다. 기존의 리눅스 스케줄러보다정확한 수준의 공평성을 지원하였고, 비대칭 멀티코어의 특성을 활용하여 성능 기반의 공평성도 지원함을확인하였다.
