Effiziente Partitionierung von starren Gangaufgaben mit sporadischen Ankunftszeiten

Core Concepts

Die vorgeschlagene "Strict Partitioning"-Strategie erstellt disjunkte Partitionen von Aufgaben und Prozessoren, um die Interferenz zwischen den Partitionen zu vermeiden. Innerhalb jeder Partition können die Aufgaben mit einem beliebigen Echtzeitplaner ausgeführt werden, was den Einsatz weniger pessimistischer Prüfungen auf Schedulbarkeit ermöglicht.

Abstract

Der Artikel präsentiert eine neue Partitionierungsstrategie namens "Strict Partitioning" für die Planung von starren Gangaufgaben mit sporadischen Ankunftszeiten auf identischen Mehrprozessorsystemen.
Die Hauptaspekte sind:

Offline-Partitionierung: Aufteilung der Prozessoren in disjunkte Partitionen und statische Zuordnung der Aufgaben zu diesen Partitionen.
Online-Planung: Innerhalb jeder Partition können die Aufgaben mit einem beliebigen Echtzeitplaner (z.B. Deadline Monotonic, Earliest Deadline First) ausgeführt werden.
Die Strict Partitioning-Strategie hat folgende Vorteile:

Vermeidung von Interferenz zwischen Partitionen, was den Einsatz weniger pessimistischer Schedulbarkeitsanalysen ermöglicht.
Gruppierung von Aufgaben mit ähnlichen Parallelismusgraden in einer Partition, um die Anwendung exakter Schedulbarkeitsanalysen zu erleichtern.
Der Artikel präsentiert zwei Varianten des Strict Partitioning-Ansatzes:

SP-U: Verwendung von Echtzeitplanern für Einzelprozessoren in jeder Partition.
SP-G: Verwendung von globalen Gangplanern in jeder Partition.

Umfangreiche synthetische Experimente und eine Fallstudie mit Edge TPU-Benchmarks zeigen, dass Strict Partitioning eine bessere Schedulbarkeitsleistung als der Stand der Technik bei globalen Gangplanungsanalysen für sowohl präemptive als auch nicht-präemptive starre Gangaufgabenmengen erreicht.

Stats

Die Konfigurationszeit ist im Vergleich zur reinen Ausführungszeit für viele Deep Neural Network-Inferenzen auf 16 Edge TPUs signifikant.

Quotes

"Die Migration ist einer der Hauptnachteile der globalen Planung. Parallele Aufgaben werden oft auf Hardware-Beschleunigern eingesetzt, bei denen die Migrations- und Einrichtungszeiten in der Regel hoch sind (z.B. FPGA-dynamische partielle Rekonfiguration oder Edge TPU-Modellparameterladung)."
"Partitionierte Systeme von sequentiellen Aufgaben können leicht mit genauen Einzelprozessor-Schedulbarkeitsanalysen analysiert werden. Für parallele Aufgaben sind jedoch kompliziertere Tests erforderlich, um die Anomalien zu berücksichtigen, die in partitionierten Gangsystemen auftreten können, in denen verschiedene Gangaufgabengruppen einige, aber nicht alle Prozessoren gemeinsam nutzen."

Key Insights Distilled From

Strict Partitioning for Sporadic Rigid Gang Tasks

by Binqi Sun,To... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10726.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Strict Partitioning-Ansatz erweitert werden, um die Auslastung der Prozessoren bei Aufgaben mit sehr unterschiedlichen Parallelismusgraden zu verbessern?

Um die Auslastung der Prozessoren bei Aufgaben mit sehr unterschiedlichen Parallelismusgraden zu verbessern, könnte der Strict Partitioning-Ansatz durch eine dynamische Anpassung der Partitionen erweitert werden. Anstatt starre Partitionen zu erstellen, die nur für bestimmte Volumina geeignet sind, könnten flexible Partitionen geschaffen werden, die sich je nach den Anforderungen der Aufgaben anpassen. Dies könnte durch eine adaptive Partitionierung erreicht werden, bei der die Größe und Zusammensetzung der Partitionen dynamisch angepasst werden, um eine optimale Auslastung der Prozessoren zu gewährleisten.
Darüber hinaus könnte eine intelligente Lastverteilungstechnik implementiert werden, die die Aufgaben mit unterschiedlichen Parallelismusgraden auf die Partitionen verteilt, um eine gleichmäßige Auslastung zu erreichen. Dies könnte durch eine algorithmische Optimierung erfolgen, die die Verteilung der Aufgaben basierend auf ihren Volumina und den verfügbaren Prozessoren optimiert.

Welche zusätzlichen Faktoren, wie z.B. Energieverbrauch oder Echtzeitanforderungen, könnten bei der Partitionierung berücksichtigt werden, um eine ganzheitlichere Optimierung zu erreichen?

Bei der Partitionierung könnten zusätzliche Faktoren wie Energieverbrauch und Echtzeitanforderungen berücksichtigt werden, um eine ganzheitlichere Optimierung zu erreichen.

Energieverbrauch: Durch die Integration von Energieverbrauchsdaten in die Partitionierungsstrategie könnte eine energieeffiziente Planung erreicht werden. Dies könnte bedeuten, dass Aufgaben mit höherem Energiebedarf auf Prozessoren mit niedrigerem Energieverbrauch zugewiesen werden, um die Gesamteffizienz des Systems zu verbessern.

Echtzeitanforderungen: Die Echtzeitanforderungen der Aufgaben könnten in die Partitionierung einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die zeitkritischen Aufgaben prioritär behandelt werden. Dies könnte bedeuten, dass Partitionen für Echtzeitaufgaben reserviert werden oder dass spezielle Echtzeitscheduler verwendet werden, um die Einhaltung der Zeitvorgaben zu gewährleisten.

Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren kann eine ganzheitlichere Optimierung erreicht werden, die nicht nur die Leistung, sondern auch den Energieverbrauch und die Echtzeitanforderungen des Systems berücksichtigt.

Wie könnte der Strict Partitioning-Ansatz auf heterogene Mehrprozessorsysteme erweitert werden, bei denen die Prozessoren unterschiedliche Leistungsfähigkeiten aufweisen?

Um den Strict Partitioning-Ansatz auf heterogene Mehrprozessorsysteme mit unterschiedlichen Leistungsfähigkeiten der Prozessoren zu erweitern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Leistungsorientierte Partitionierung: Die Partitionierung könnte so gestaltet werden, dass Aufgaben mit höheren Leistungsanforderungen den leistungsstärkeren Prozessoren zugewiesen werden, während weniger anspruchsvolle Aufgaben auf den weniger leistungsstarken Prozessoren ausgeführt werden. Dies würde eine optimale Nutzung der Ressourcen ermöglichen und die Gesamtleistung des Systems verbessern.

Dynamische Ressourcenzuweisung: Durch die Implementierung einer dynamischen Ressourcenzuweisung könnte das System die Prozessoren je nach Bedarf neu konfigurieren. Dies könnte bedeuten, dass bei Bedarf zusätzliche Ressourcen von leistungsstarken Prozessoren auf weniger leistungsstarke Prozessoren umgeleitet werden, um eine gleichmäßige Auslastung und eine optimale Leistung zu gewährleisten.

Adaptive Scheduling-Algorithmen: Die Verwendung von adaptiven Scheduling-Algorithmen, die die Leistungsfähigkeit der Prozessoren berücksichtigen, könnte eine effiziente Ausführung der Aufgaben auf heterogenen Mehrprozessorsystemen ermöglichen. Diese Algorithmen könnten die Aufgaben basierend auf den Leistungsmerkmalen der Prozessoren dynamisch zuweisen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Durch die Erweiterung des Strict Partitioning-Ansatzes auf heterogene Mehrprozessorsysteme mit unterschiedlichen Leistungsfähigkeiten könnten die Vorteile der Partitionierung auch in Umgebungen mit vielfältigen Ressourcen optimal genutzt werden.