講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-01-26 11:30
ヒープメモリ使用状況の予測によりメモリ使用量削減を行うマルチタスクスケジューリング手法の提案 ○中山敬基・中田明夫(広島市大) MSS2016-60 SS2016-39 |
抄録 |
(和) |
各タスクの次の処理のメモリ使用量の増分を比較し,最もメモリ使用量の増分が小さいタスクをスケジュールすることにより,システム全体のヒープメモリ使用量をできるだけ小さくするマルチタスクスケジューリング手法は,メモリ搭載量の制約を受ける組込みソフトウェアにおいて特に有用である.しかし,その手法は事前に与えられたヒープメモリ使用量の時系列変化の情報を必要とするため,実行毎に使用状況が変化する場合に対応できないという問題点がある.
そこで本研究では,ヒープメモリ使用状況の予測情報を用いることにより,システム全体のヒープメモリ使用量の削減を行うマルチタスクスケジューリング手法を提案する.提案手法では,過去の実行時のヒープメモリ使用状況から次回実行におけるヒープメモリ使用量を予測し,得られた予測値を用いてスケジューリングを行う.ヒープメモリ使用状況をランダムに生成したタスク集合の例題に対してシミュレーション実験を行い,提案手法の評価を行う. |
(英) |
The multitask scheduling method for reducing total memory usage that compares the next step increments of the memory usage of each task and schedules the task which has the minimum increment is particularly useful in embedded softwares that are subject to memory capacity constraints. However, since the method needs information on future change behavior of heap memory usage in advance, it cannot be applied to the case where the usage situation changes in each execution. In this paper, we propose multitask scheduling method for reducing total memory usage by predicting behavior of heap memory allocations. The proposed method predicts the heap memory usage in the next step execution from the past heap memory usage status extracted by the execution history, and schedules using the obtained predicted value. The proposed method is evaluated by some simulation experiments that is performed on generated task set examples that contain random heap memory usage. |
キーワード |
(和) |
マルチタスク / ヒープメモリ / スケジューリング / / / / / |
(英) |
Multitasking / Heap Memory / Scheduling / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 426, SS2016-39, pp. 19-24, 2017年1月. |
資料番号 |
SS2016-39 |
発行日 |
2017-01-19 (MSS, SS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MSS2016-60 SS2016-39 |