네트워크 기반 클러스터 시스템을 위한 적응형 동적 부하균등 방법 = Adaptive Dynamic Load Balancing Strategies for Network-based Cluster Systems

국문 초록 (Abstract)

클러스터 시스템을 계산능력과 메모리 크기에 있어서 바람직한 확장성을 제공한다. 또한 고속의 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 인해 클러스터 시스템은 값비싼 MPPs (Massively Parallel Processors)와 비교하여 경쟁력을 얻고 있다. 부적당한 작업 스케줄링은 시스템의 기능을 충분히 이용할수 없고, 병렬처리 프로그램에서 프로그램 실행 전에 각 태스크의 부하를 예측하기 어려우며, 태스크들은 다양한 형태로 서로 의존적이다. 동적 부하균등 알고리즘에서는 실행시간에 각 프로세서의 부하를 평가한 후, 각 태스크를 적절한 크기로 분할하고 그것들을 각 프로세서의 수행능력에 비례하여 클러스터 시스템에 할당한다. 그러나, 프로세싱 노드간의 통신비용이 높으면, 모든 노드들이 부하분산에 참여하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 부하분산에 참여하는 프로세서를 통신비용과 평균 부하로부터의 편차를 고려하여 제한하였다. 기존의 부하균등 방식과 제안된 동적 알고리즘을 비교하기 위하여, 통신비용, 노드 수, 그리고 부하의 범위와 같은 파라메터를 사용하여 다양한 모델의 클러스터 시스템에 관한 시뮬레이션을 수행하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cluster system provides attractive scalability in terms of compution power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive MPPs (massively parallel processors). Load balancing is very important issue since an inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and can offset the gain from parallelization. In parallel processing program, it is difficult to predict the load of each task before running the program. Furthermore, tasks are interdependent each other in many ways. The dynamic load balancing algorithm, which evaluates each processor's load in runtime, partitions each task into the appropriate granularity and assigns them to processors in proportion to their performance in cluster systems. However, if the communication cost between processing nodes is expensive, it is not efficient for all nodes to attend load balancing process. In this paper, we restrict a processor that attend load balancing by the communication cost and the deviation of its load from the average. We simulate various models of the cluster system with parameters such as communication cost, node number, and range of workload value to compare existing load balancing methods with the proposed dynamic algorithms.