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이종 멀티코어 클러스터 기반 스마트 디바이스용 하이퍼 커넥션 서비스 지원 SW-SoC 융합 플랫폼 핵심 기술 개발 (2차년도)
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Participants
백영석, 오상윤, 김성민, 임성호, 정희범, 임채덕, 박충범, 이형석, 이재호, 신창민, 김진삼, 김용주, 박판근, 마진석, 정영준, 이미영, 김지용, 류철, 김혁, 구본태, 김병호, 나갑주, 박재복, 장진호, 윤석진, 김도형, 임동혁, 김태호, 권재국, 이경희
Published
201501
Type
Annual Report
Keyword
가상 플랫폼, 대상 인식
KSP Keywords
Multi-core clusters, Smart devices, heterogeneous multi-core, multi-Core
Funding Org.
미래창조과학부
Research Org.
한국전자통신연구원
Project Code
14MS3100, The Core Technology Development of SW-SoC Convergence Platform for Hyper-Connection Services among Smart Devices based on Heterogeneous Multi-core C, Lim Chae Deok
Abstract
3-1. 이종 멀티코어 클러스터 지원 OS 핵심 기술
기 술 개 요
◦ 정의
- 가변 클록 이종 멀티코어 클러스터의 기능을 최대한 활용하여 응용에 따라 성능
대비 에너지 효율성을 극대화하거나, 고성능 기능을 극대화할 수 있는 운영체제 핵심 기술 제공
. 고성능/저전력 지원 Offloading 프로토타입: CPU-GPU 워크로드의 패턴을 분석하여
CPU 태스크 전체 또는 일부를 GPU로 Offloading 할 수 있는 고성능/저전력 기술
제공
. 가변 클럭 이종 멀티코어 클러스터 기반 스위처 프로토타입: 가변 클록 이종 멀티
코어의 클러스터 스위칭 시 발생하는 지연을 최적화하여 응용 프로그램 및 인터럽트 처리를 원활하게 할 수 있는 고성능 태스크 이주 관리 기능 제공
. 글로벌 태스크 스케줄러 개발: 가변 클럭 이종 멀티코어의 특성과 태스크의 상태
정보를 동시에 고려하여 태스크가 실행 시 에너지 효율성이 극대화 될 수 있는
스케줄링 기능 제공
. I/O 패턴 기반 성능 병목 해소 기법 설계: 응용별 I/O 및 UI 동작을 활용한 I/O 패턴
기반 병목 분산 기능 제공
◦ 세부 기술 개요
- GPU Offloading은 CPU 또는 GPU에서 수행할 수 있는 Application의 일부
기능을 필요에 따라 GPU에서 수행하도록 함으로써 보다 나은 성능과 에너지 효율성을 달성할 수 있는 기술을 의미함
- GPU Offloading 정책 관리자는 이기종 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU의
협업을 통하여 성능과 에너지 효율성을 향상시키기 위한 주요 모듈
- Application의 특성에 따라 CPU를 이용하여 수행하는 것이 이익인지 GPU를 이용하여 수행하는 것이 이익인지를 Application 수행 History 기반으로 예측하고, 이에 따라 적용가능토록 정책을 결정하는 기능 제공
◦ 상세 개발 내용
[이기종 멀티코어를 위한 CPU-GPU Offloading
정책 관리자 블록구조]
- CPU-GPU 워크로드 패턴 분석
. 태스크 워크로드 패턴 분석 블록이 가변 클럭 이종 멀티코어 클러스터 기반에서 수행되는 태스크의 패턴을 분석함
. 런타임 데이터에 기반하여 태스크 특성정보를 기록함
. 사용자가 Application 실행 시 모듈의 History를 검색해 이전 실행 기록 유무를 확인함
. History 내 이전 실행 기록이 있는 경우 이에 따라 CPU 또는 GPU 수행에 대한 판단을 수행하고, 이에 따라 응용프로그램에서 CPU 또는
GPU를 이용하여 동작
. History 내에 CPU 수행 기록이 없는 경우 CPU에서 수행하도록 유도하고, 그 수행 성능 결과를 history에 기록함
. History 내에 GPU 수행 기록이 없는 경우 GPU에서 수행하도록 유도하고, 그 수행 성능 결과를 history에 기록함
- 고성능/저전력 지원 Offloading 프로토타입 구현
. CPU-GPU Offloading 세부 모듈 구현
. 사용자 Application이 CPU-GPU Policy Manager(CGPM) 모듈을 이용할 수
있도록 라이브러리 형태로 프레임워크를 구현함
. 현재 Workload의 History를 참고해 CPU 및 GPU를 선택해 수행함