• 제목, 요약, 키워드: 병렬컴퓨팅

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그래프 컬러링과 OpenMP를 이용한 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘의 성능 분석 (Performance Analysis of a Parallel Mesh Smoothing Algorithm using Graph Coloring and OpenMP)

  • 신명규;김지범
    • 전자공학회논문지
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    • v.53 no.6
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    • pp.80-87
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    • 2016
  • 본 논문에서는 그래프 컬러링과 OpenMP를 사용한 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘을 제안하고 공유메모리 기반의 슈퍼컴퓨터를 이용하여 제안하는 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘의 성능 분석을 수행하였다. 제안하는 병렬 메쉬 스무딩 알고리즘은 그래프 컬러링 방법을 통해 전체 메쉬를 여러 개의 독립적인 집합 (색깔)으로 나눈 후 각각의 독립적인 집합에 대하여 OpenMP 라이브러리를 사용하여 순차적으로 병렬 메쉬 스무딩을 수행하는 방법이다. 실험을 통하여 여러 가지 그래프 컬러링 방법과 색깔 순서 재배열 방법이 병렬 메쉬 스무딩의 효율성에 미치는 영향에 대해서 알아보았다. 또한, OpenMP의 루프 스케줄링 방법이 병렬 메쉬 스무딩의 효율성에 끼치는 영향에 대해서 알아보았다.

대용량 유동해석 데이터에서의 중요도 기반 스트림라인 생성 방법 (Method for Importance based Streamline Generation on the Massive Fluid Dynamics Dataset)

  • 이중연;김민아;이세훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • v.18 no.6
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    • pp.27-37
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    • 2018
  • 스트림라인 생성은 유동해석 데이터에서 유동의 흐름을 해석하기 위한 대표적인 가시화 기법이다. 그러나 효과적인 스트림라인 배치를 위한 씨드 포인트의 위치를 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 한편, 대용량의 유동해석 데이터에서 씨드 포인트 결정과 스트림라인 생성 계산은 매우 오랜 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 효과적인 스트림라인 배치를 위해 유동해석 데이터의 중요도를 기반으로 한 씨드 포인트 결정 방법과 분산병렬 가시화 시스템 환경에서의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, GLOVE 가시화 시스템에서 실제 유동해석 데이터를 이용한 구현 결과를 소개하고 이를 통해 본 논문의 제안 방법을 검증하고자 한다.

집합 I/O와 부분군 기법의 성능 분석 (An Analysis of the Performance of Collective I/Os and the Subgroup Method)

  • 차광호;조혜영;김성호
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • pp.513-516
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    • 2007
  • 많은 과학 분야 응용 어플리케이션들이 대규모 데이터 처리를 수행하면서, 병렬 I/O의 중요성이 급속도로 부각되고 있다. 특히 집합 I/O는 병렬 I/O의 중요한 개념 중 하나이며, 응용 프로그래머들이 쉽게 대용량 데이터를 취급할 수 있도록 해주고 있다. 본 연구에서는 원래의 집합 I/O들과 집합 I/O를 효과적으로 쓰기 위한 방법 중 하나인 부분군 기법의 성능을 측정하고 분석하였다. 실험 결과를 통하여 두 종류의 부분군 기법이 서로 다른 성능을 보임을 확인하였다. 집합 쓰기의 경우 부분군 기법은 성능저하를 나타냈으나 집합 읽기의 경우 적은 데이터를 사용하는 경우 우수한 성능을 보여 주고 있음을 확인하였다.

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Hamiltonian Path Problem을 위한 DNA 컴퓨팅의 코드 최적화 (Code optimization of DNA computing for Hamiltonian path problem)

  • 김은경;이상용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • pp.241-243
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    • 2002
  • DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술이다. Adleman의 DNA 컴퓨팅은 랜덤한 고정길이의 형태로 문제를 표현하기 때문에 해를 찾지 못하거나 시간이 많이 걸리는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 최적의 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. ACO를 NP-complete 문제 중 Hamiltonian path problem에 적용하여 실험한 결과, Adleman의 DNA 컴퓨팅 보다 초기 문제 표현에서 높은 적합도 값을 갖는 서열을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.

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클러스터 시스템에서 프리스트레스트 콘크리트 프레임의 병렬 비선형해석 (Parallel Nonlinear Analysis of Prestressed Concrete Frame on Cluster System)

  • 이재석;최규천
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • v.14 no.3
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    • pp.287-298
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    • 2001
  • 본 논문에서는 클러스터 시스템을 이용하여 프리스트레스트 콘크리트 프레임의 병렬 비선형해석이 가능한 해석수단을 제시하였다. Win 98 및 Linux 운영체제 하의 PC 및 Ethernet을 활용하여 저가의 클러스터 시스템을 구축하였고 메시지 전송을 위하여 MPI를 사용하였다. 비선형해석에 있어 해석시간의 대부분을 차지하는 반복계산과정 중 병렬계산에 의한 효율이 높은 접선강도매트릭스의 형성 및 요소응력계산, 재료상태 결정, 부재파괴 검토, 불평형하중 계산과정에 대한 병렬계산 알고리즘을 메시지 전송방식을 이용하여 제시하고 클러스터 시스템 상에서 구현했다. 캔틸레버 보와 PSC 거더교를 대상으로 클러스터 컴퓨팅을 이용한 비 선형해석을 수행한 결과 노트가 4개일 경우의 성능향상은 고려한 비선형형성 및 문제의 크기에 따라 다르나 Win98 환경에서 최소 2.46배에서 최대 3.18배로 나타났고 Linux 환경에서 최소 3.16배에서 최대 3.74배로 나타났으며 통신환경의 개선에 따라 증대될 것으로 기대된다.

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효율적인 병렬 고차원 색인구조 설계 (Design of an Efficient Parallel High-Dimensional Index Structure)

  • 박춘서;송석일;신재룡;유재수
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • v.29 no.1
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    • pp.58-71
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    • 2002
  • 일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.

분산 컴퓨팅 기술을 이용한 고해상도 강수량 예측 (High Resolution Rainfall Prediction Using Distributed Computing Technology)

  • 윤준원;송의성
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • v.17 no.1
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    • pp.51-57
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    • 2016
  • 분산컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터들의 연산 능력을 이용하여 거대 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들의 참여를 통해 대규모의 계산이 필요한 기상, 바이오, 천문학, 암호학 등과 같은 다양한 분야의 어플리케이션 들을 병렬로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 기상 분야의 고해상도 강수량 예측 어플리케이션 수행을 위해 인터넷 분산컴퓨팅 모델을 구성하여 성능을 분석하였다. 한반도의 강수량 예측을 위해서 중규모 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 적용하였으며 이 모형은 한반도의 지형을 격자 간격 27km로 나누고 각 격자의 특성인 고도, 기온, 강수, 강도 습도 등을 기반으로 강수량을 예측하게 된다. 그러나 QPM의 격자 간격에 따른 분석은 모형 구축에 많은 시간이 소요 되고 한번에 수행되어야 할 계산량이 많아 효율성이 저하된다. 따라서 이 모형을 기반으로 하여 3km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이해지며 계산 효율성을 개선시킬 수 있다. 이렇게 상세지역으로 세분화 된 모형은 병렬처리가 필요하며 계산노드의 수가 많아질수록 그 효율은 선형적으로 증가된다. 이 모형은 $20{\times}20$의 아격자 도메인의 분산된 단위작업들로 나뉘어 분산되고 네트워크로 연결된 컴퓨팅 자원에서 수행되게 된다.

모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 위성영상 병렬 정보처리 성능 예비실험 (Preliminary Performance Testing of Geo-spatial Image Parallel Processing in the Mobile Cloud Computing Service)

  • 강상구;이기원;김용승
    • 대한원격탐사학회지
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    • v.28 no.4
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    • pp.467-475
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    • 2012
  • 클라우드 컴퓨팅 서비스는 경제성, 확장성, 보안성, 공유성, 접근성 등에서 특장점이 있기 때문에 단순한 사무용 시스템에서 전문적 과학정보처리까지 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 공간정보 분야, 특히 원격탐사 분야에서는 연구나 기술 개발 단계가 아직 초기 수준이다. 이번 연구에서는 기존 연구에서 구축한 스마트폰 위성영상 정보처리 시스템을 아마존 웹 서비스와 연계된 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하고 연산 성능 향상을 위해 병렬처리 프로그래밍 기법을 적용하였다. 앞으로 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 산업적 수요와 관련 기술개발 사례가 증가할 것이므로 이 연구에서는 주로 영상처리 기능에 대한 성능 측정 실험을 우선적으로 수행하였다. 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영이나 서비스 방식이 다양한 데, 이번 연구에서 적용된 실험 조건에서는 클라우드 서버가 단일 서버 방식에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이 연구는 모바일 클라우드를 위성영상정보처리와 연계하기 위한 예비 연구이다.

중국의 슈퍼컴퓨팅 사업

  • 이상산
    • 지식정보인프라
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    • pp.41-44
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    • 2000
  • 중국의 국가적인 슈퍼컴퓨터 개발노력의 총이는 최근 개발되어 소수의 국가기관에 설치되어 운영되기 시작한 Dewning-2000 초병렬형 시스템이다

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병렬 컴퓨팅 시스템에서 LLVM 응용 연구 (Study on LLVM application in Parallel Computing System)

  • 조중석;조두산;김용연
    • 문화기술의 융합
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    • v.5 no.1
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    • pp.395-399
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    • 2019
  • 다양한 병렬 컴퓨팅 시스템을 지원하기 위해서는 LLVM IR을 벡터/행렬을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 확장하는 것과 LLVM IR을 machine code로 바꾸어 주는 부분을 새로운 알고리즘으로 설계하여 구현하면 된다. IR 예제에서 보았듯이 기본적으로 RISC 명령어로 구성되어 있기 때문에 RISC 명령어 생성은 자연스럽게 생성되며, 벡터 또한 현재 지원가능한데 행렬 명령어는 지원되지 못하고 있다. 벡터/행렬을 보다 강력하게 지원하기 위한 새로운 IR 구조, 명령어 생성 알고리즘 및 관련 부분의 확장이 필요하다. 이를 위해 LLVM IR의 각 명령어를 (벡터/행렬을 위한) target architecture의 적당한 명령어로 mapping을 해주는 부분 (instruction selection 알고리즘)이 중요하다. LLVM IR 명령어의 의미를 파악하고, target architecture의 각 명령어 의미와 syntax를 비교하여, 패턴이 일치하는 명령어를 선택하여 mapping을 효율적으로 해줘야 한다.