• 제목, 요약, 키워드: 병렬컴퓨팅

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SMP 슈퍼컴퓨터에서의 집합 IO 성능 (Performance evaluation of collective I/O on an SMP supercomputer)

  • 차광호;김성호;이식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.1732-1734
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    • 2010
  • 멀티 코어 또는 매니 코어 기반의 HPC 시스템 보급이 늘어나면서 HPC 어플리케이션이 사용하는 프로세스의 수 또한 증가하고 있다. 이런 경우, 기존의 IO 방식이 아닌 병렬 IO 의 사용을 고려하여야 하는데 그 중 특히 집합 IO 는 중요한 역할을 수행한다. 본 연구에서는 IBM Power 595 기반 슈퍼 컴퓨터에서 집합 IO 특성을 알아 본다.

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분산 스트림 컴퓨팅 기술 동향 (Technology of Distributed Stream Computing)

  • 이미영
    • 전자통신동향분석
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    • v.26 no.1
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    • pp.80-88
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    • 2011
  • 데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.

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분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서의 압축 기반 볼륨 렌더링 (Compression-Based Volume Rendering on Distributed Memory Parallel Computers)

  • 구기범;박상훈;송동섭;임인성
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • v.6 no.5
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    • pp.457-467
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    • 2000
  • 본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

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실시간 CFD 모델링을 위한 오픈소스 분산 컴퓨팅 기술 연구 (A Research about Open Source Distributed Computing System for Realtime CFD Modeling (SU2 with OpenCL and MPI))

  • 이준엽;오종우;이동훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • pp.171-171
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    • 2017
  • 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

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분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘 (Matrix-based Filtering and Load-balancing Algorithm for Efficient Similarity Join Query Processing in Distributed Computing Environment)

  • 양현식;장미영;장재우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • v.16 no.7
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    • pp.667-680
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    • 2016
  • 하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다.

Lustre 병렬파일시스템 오토 프로비저닝을 위한 Ambari 서비스 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Ambari Service for Lustre Parallel File System Auto Provisioning)

  • 곽재혁;김상완;변은규;남덕윤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.45-47
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    • 2017
  • 하둡은 대표적인 빅데이터 처리 프레임워크로 널리 사용되고 있지만 하둡 어플리케이션은 고성능컴퓨팅 환경에서 하둡 분산파일시스템이 아닌 러스터 병렬 파일시스템 위에서도 수행될 수 있다. 그러나 이를 위해서 추가적으로 러스터 병렬파일시스템을 구축하고 관리하는 것은 시간 소모적인 업무가 될 수 있다. 본 연구는 러스터 병렬파일시스템의 오토 프로비저닝을 위한 암바리 서비스의 설계 방안에 대해서 제안한다. 암바리는 하둡 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링을 위한 운영 관리 프레임워크이며 운영자의 필요에 따라서 확장할 수 있는 서비스 프레임워크를 제공한다. 본 연구에서는 암바리를 통해서 러스터 병렬파일시스템을 오토 프로비저닝하고 관리하기 위한 확장 서비스를 설계하였으며 서비스를 위한 컴포넌트와 각 컴포넌트별 중요한 기능 사항에 대해서 논하였다.

혼합형 병렬처리 및 파이프라이닝을 활용한 소수 연산 알고리즘 (Performance Enhancement of Parallel Prime Sieving with Hybrid Programming and Pipeline Scheduling)

  • 유승요;김동승
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • v.4 no.10
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    • pp.337-342
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    • 2015
  • 이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하여 실행 시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 실험을 진행하였다. 성능 개선을 위해 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였고, 멀티코어 컴퓨터 클러스터에 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 활용하여 효과를 높였다. 소규모 컴퓨터 클러스터와 저전력 컴퓨터에서 구현, 실험한 결과 이전 방식보다 연산 속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

WebKit 모바일 웹 브라우저의 성능 향상을 위한 기법 연구 (A Study of High Performance WebKit Mobile Web Browser)

  • 김정길
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • v.7 no.1
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    • pp.48-52
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    • 2012
  • 스마트폰의 급속한 보급 확산에 따라 모바일 기기에서 웹 브라우저는 주요한 기능으로 자리 잡고 있으며 사용자는 모바일 기기에서 PC 수준의 고속화된 성능을 기대하는 현실이다. 웹키트(WebKit)는 구글의 안드로이드(Android) 플랫폼에 사용되고 있는 웹 브라우저를 만드는 데 기반을 제공하는 오픈 소스 응용 프로그램 프레임워크이다. 본 논문에서는 WebKit 라이브러리의 연산의 병렬처리를 통한 성능 향상 기법을 제안하였다. 제안된 병렬처리 기법은 JPEG 라이브러리에 적용되었으며, 성능 검증은 PC 기반의 실험을 통하여 이기종 컴퓨팅 기반의 모바일 임베디드 시스템 환경에서의 예측 방법을 사용하였다. 실험 결과는 제안된 병렬화 기법이 이기종 컴퓨팅 환경의 모바일 임베디드 기기로의 적용을 통한 성능 향상 가능성을 보여주었다.