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저자정보
남윤성 (서울대학교) 강민규 (서울대학교) 염헌영 (서울대학교) 엄현상 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
10 - 16 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.1.10

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

멀티쓰레드 워크로드를 위한 DVFS 기반 메모리 경합 인지 스케줄링 기법
남윤성 ,  강민규 ,  염헌영 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.01 학술저널

2016

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남윤성 ,  강민규 ,  염헌영 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

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비용절감을 위해 제한된 서버 워크로드를 통합하는 것은 데이터센터의 효율성에 중요하다. 하지만 더 많은 워크로드가 하나의 서버에 통합되면서, 워크로드들의 성능이 제한된 공유 자원에 대한 경합으로인해 감소될 수 있다. 이러한 성능감소를 줄이기 위해서 공유자원에 대한 경합을 줄이는 스케줄이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 공유자원, 특히 메모리 서브시스템에 대해서 경합을 줄일 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반의 메모리 인지 쓰레드 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 메모리 자원에 대한 경합을 줄이기 위해서, 메모리 자원에 대한 접근을 제한하는 방식으로 두 가지 방법을 사용한다. 메모리 인텐시브 쓰레드를 제한된 코어에서 수행하고, 메모리 인텐시브 쓰레드가 수행되는 코어의 주파수를 낮추어 경합을 완화한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 쓰레드 스케줄링 시, 리눅스의 CFS(Completely Fair Scheduler) 대비 최대 43%의 성능향상을 이루고 파워소모를 38% 줄일 수 있었다.
#데이터센터 #메모리 경합 #스케줄링 #DVFS #멀티쓰레드 워크로드 #data center #memory contention #scheduling #multi-threaded workloads

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 메모리 서브시스템 프로파일링 메트릭 선정
3. 메모리 경합 경감 방법
4. 스케줄링을 돕기 위한 맵퍼 구현
5. 실험
6. 결론 및 향후 계획
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
Jason Mars, Lingjia Tang, Robert Hundt, Kevin Skadron, and Mary Lou Soffa., Bubble-Up: increasing utilization in modern warehouse scale computers via sensible co-locations, Proc. of the 44th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, pp. 248-259, 2013. Boris Teabe, Alain Tchana, and Daniel Hagimont. Application-specific quantum for multi-core platform scheduler Proc. of the 11th European Conference on Computer Systems, Article No. 3, 2016. Seo, Dongyou, Hyeonsang Eom, and Heon Y.Yeom. MLB: a memory-aware load balancing for mitigating memory contention, Conference on Timely Results in Operating Systems, pp. 2-2, 2014. Christian Bienia, Sanjeev Kumar, Jaswinder Pal Singh, and Kai Li, The PARSEC benchmark suite: characterization and architectural implications, Proc. of the 17th International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques, pp. 72-81, 2008. Shuai Che, Michael Boyer, Jiayuan Meng, David Tarjan, Jeremy W. Sheaffer, Sang-Ha Lee, and Kevin Skadron, Rodinia: A benchmark suite for heterogeneous computing, Proc. of the 2009 IEEE International Symposium on Workload Characterization, pp. 44-54, 2009.

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