2020 Fiscal Year Annual Research Report
Task Scheduling on Multiple- and Many-cores
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20J21208
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
西川 広記 立命館大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | Embedded Systems / Task Scheduling / System Level Design |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では可変並列度を有するタスクのスケジューリングについて、理論の研究を行った。本研究の実施状況について述べる。これまでの研究では、実行すべきタスクの集合が与えられたときにタスクにおける実行順序を、システムの設計段階において、決定する作業を行うタスクの静的なスケジューリング手法を提案してきた。従来手法ではタスクをマルチコアにおける単一のコアにのみ割り当てた実行が想定されていたが、本研究が対象としてきたのは可変並列度を有する並列タスクと呼ばれるタスクであり、これは各タスクを複数のコア上で実行することを許容するタスクのことを示す。そのため本研究におけるタスクスケジューリング手法は、各タスクのマッピング/スケジューリングに加えて、並列度の決定をも行う必要があった。このタスクスケジューリング手法の研究において過去にいくつか成果を挙げてきた。
次に、本年度において取り組んだ研究では、実行すべきタスクの集合が与えられたとき、システムの運用時において、可変な並列度を有するタスクを動的にマッピング/スケジューリングおよび並列度を決定する手法について提案を行った。並列度に応じた各タスクの実行時間は与えられるが、タスクの到着時刻が未知である。そのため、タスクスケジューラはタスクが到着し実行可能になった段階で、各タスクの並列度およびスケジューリングを決定する。本年度では前述の動的スケジューリングに対して新たなアルゴリズムを複数開発し提案し並列度を決定するアルゴリズムと並列度の決定されたタスクをマルチコア上にマッピング/スケジューリングする手法とに分け、複数のアルゴリズムを開発し提案した。
今後の研究計画として、最適な並列度の決定およびスケジューリングの手法を引き続き開発を実施する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初より想定していた計画通り、従来の静的な可変並列度タスクのスケジューリング手法を動的な手法へと拡張した。本年度において取り組んだ研究では、実行すべきタスクの集合が与えられたとき、システムの運用時において、可変な並列度を有するタスクを動的にマッピング/スケジューリングおよび並列度を決定する手法について提案を行った。本研究での想定では、並列度に応じた各タスクの実行時間は与えられるが、タスクの到着時刻が未知である。そのため、タスクスケジューラはタスクが到着し実行可能になった段階で、各タスクの並列度およびスケジューリングを決定する。
現在は本手法をさらに発展させ、スケジューラが管理している実行タスクの情報を利用することでスケジューリング・マッピングおよび並列度を最適に決定するアルゴリズムを開発中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、当初より予定していたタスクのモニタリングおよびプロファイリングを実施していく予定である。当初に計画していた教師あり学習に基づくタスクスケジューリングの手法の検討に向け、タスクスケジューラがスケジュールを最適化する上で重要なパラメタを解析し、そこから得られたパラメタに基づいてタスクスケジューラ自身がスケジューリングを最適化する手法について引き続き開発を行う予定である。
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