• Title, Summary, Keyword: 병렬컴퓨팅

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Inter-Process Synchronization by Large Scaled File (대용량 파일에 의한 프로세스간의 동기화)

  • 하성진;황선태;정갑주;이지수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.322-324
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    • 2002
  • 최근에 지역적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 어디에서나 활용할 수 있도록 해주는 GRID가 많은 주목을 받고 있다. 특히 단백질 분자모사나 고에너지 물리학 분야 둥과 같이 매우 많은 계산을 요구하는 분야에서는 GRID를 통해서 계산 자원을 제공받을 수 있다. GRID에서 제공되는 계산 능력을 잘 활용하기 위해서 각 분야에서 사용되는 어플리케이션을 병렬화 할 수도 있지만 이미 계산 방법이나 결과가 검증되어 있는 기존의 패키지를 활용하는 것도 매우 중요하므로 기존 패키지에 의한 직렬 또는 지역적으로 병렬인 프로세스를 매우 많이 생성하여 GRID를 채우는 것도 한 방법이라 하겠다. 일반적으로 이와 같은 패키지는 기동할 때에 패러미터 파일을 참조하게 되고 그 계산 결과는 매우 큰 파일로 출력이 되는데 본 논문에서는 대용량 파일에 의해서 프로세스간에 동기화 및 통신을 이루어야할 때 발생하는 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 동기화와 통신을 동시에 다루어야 하므로 Linda 개념을 도입하였으며 기존 Linda에서는 Tuple Space안에서 대용량 파일 처리를 고려하기 어려우므로 이에 대한 해결책을 제안하였다.

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A performance enhancement scheme for Jacobian matrix via cluster computing on ET image reconstruction procedure (ET 영상복원에서 클러스터 컴퓨팅에 의한 자코비안 계산의 속도 향상 기법)

  • 이정훈;손수방
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.343-345
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    • 2002
  • 본 논문은 차원이 큰 행렬 연산 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하는 ET 영상 복원 응용의 속도를 개선하기 위하여 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 복원 과정 중 가장 많은 시간을 차지하는 자코비언 행렬 계산에 대해 병렬 계산 기법을 제시한다. 각 노드는 리눅스 운영체제, MPI, 산술 계산 라이브러리 등을 탑재하여 C 언어로 옹용이 작성될 수 있으며 자코비언 행렬은 각 계산 루프의 데이터 독립성이 강하므로 병렬 계산의 장점을 최대화 할 수 있다. 구현된 클러스터 자코비언 프로그램은 주어진 인자를 분석하여 MPI 프리미티브에 의해 각각의 노드에 분배시키고 각 노드들로 하여금 자신의 계산 라이브러리를 이용하여 계산하게 한 다음 이 부분 결과를 모아 최종적인 자코비언 행렬을 생성한다. 이 프로그램을 클러스터에서 수행시키고 그 수행시간을 측정한 결과 기존의 자코비언 프로그램에 비해 최대 40% 까지 수행시간을 단축시킬 수 있었으며 추후 행렬의 차원이 증가할 경우 클러스터 컴퓨팅에 의한 성능 개선을 기할 수 있다.

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Developing A Grid Service based PSE Portal (그리드 서비스 기반 PSE포탈 구축)

  • 김형준;권용원;류소현;정창성;박형우
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.658-660
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    • 2002
  • 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 최근에 그리드 환경에 대한 연구가 매우 활성화되었다. 본 논문에서는 그리드 환경을 쉽게 이용하고 복잡한 문제에 대해서 병렬/분산 처리할 수 있는 여러 도구들을 편리하게 이용할 수 있도록 그리드 포탈을 구축하고 활용하는 과정에 대해서 연구하여 소개한다. 그리드 PSE 포탈 구조와 현재 요구되는 사용자 중심의 서비스에 대해서 연구하고, 그리드 포탈을 구축하기 위해서 GPDK, Myproxy, Java CoG을 이용하였으며, 병렬/분산 처리를 위한 프로그램으로서 Cactus를 사용하였다.

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A Study of Performance Improvement of CFCS SW Using HPC (HPC를 활용한 지휘무장통제체계 SW 성능향상 연구)

  • Baek, Chi-Sun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.1-2
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    • 2017
  • 본 논문에서는 지휘무장통제체계(이하 CFCS) 소프트웨어의 성능 향상 기법으로 고성능 컴퓨팅(이하 HPC) 시스템 활용 기법을 제안한다. 이 기법으로 본 논문에서는 HPC 분야인 멀티코어 프로세서를 활용하는 방법을 제안한다. 복잡한 반복연산을 하는 작업이 많은 CFCS의 특정 SW모듈에 대해 멀티코어 프로세싱 아키텍처를 이용한 병렬처리를 적용하여 기존 순차처리 대비 작업실행시간을 단축함으로써 작업 응답시간을 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 CFCS 시험 환경의 일부 특정 SW모듈 상에서 기존의 순차처리 방식으로 수행한 연산 결과와 다중 처리 프로그래밍 API인 OpenMP를 적용하여 수행한 연산 결과를 비교하여 CFCS에서의 멀티코어 프로세싱이 체계 전반의 성능 향상 면에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.

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A JobTracker Fault-tolerant Mechanism for MapReduce Framework (MapReduce 프레임워크를 위한 JobTracker 결함허용 메커니즘)

  • Hwang, Byung-Hyun;Park, Kie-Jin
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.317-318
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    • 2010
  • 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅에 적합한 데이터 분산 저장 및 병렬 처리가 가능한 IT 인프라 구축이 필수적이다. 이를 위해서 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS(Hadoop File System)와 병렬 데이터 처리를 지원하기 위한 MapReduce 프레임워크 관련 연구가 각광 받고 있다. 하지만 MapReduce 프레임워크를 구성하는 JobTracker 노드는 SPoF(Single Point of Failure)이기 때문에, 작업 도중 JobTracker 노드의 결함이 발생하게 되면 전체 작업이 실패하게 된다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 MapReduce 프레임워크의 JobTracker 노드 결함 발생에 대처할 수 있는 결함허용 메커니즘을 제안하였다.

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A Parallel Reachability Analysis Method Based on Multiple Finite State Machine (다중 유한상태머신 기반 병렬적 도달성 분석 기법)

  • Lee, Jung Sun;Lee, Woo Jin;Shin, Youngsul;Cao, Thi Ly
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.966-968
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    • 2010
  • 컴퓨팅 자원의 확보가 용이해짐에 따라 이러한 자원을 최대한 활용하려는 시도가 늘어나고 있다. 시스템을 검사하는 정형적 기법으로써 많이 사용되고 있는 모델 체킹은 상태폭발 문제를 완화하기 위해서 여러 컴퓨팅 자원을 한꺼번에 사용하려는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 이 기법 역시 여러 상태 모델들이 하나로 합쳐지면서 여전히 상태폭발 문제를 발생 시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제가 나타나는 원인을 지적하고 이를 해결하기 위해 모델 체킹의 기본 요소인 새로운 병렬적 도달성 분석 기법을 제시한다.

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Job Packing Technique in Backfilling Scheduler using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 Backfilling 스케줄러의 작업 패킹 기법)

  • Lee HyoYoung;Lee Dongwoo;Ramakrishna R.S.
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.46-48
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    • 2005
  • 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅의 스케줄링 시스템인 EASY Backfilling 알고리즘에 기반한 작업 패킹 기법의 최적화에 대해 논의한다. 이를 위해 최적의 작업 집합을 구성하기 위한 탐색 기법으로 유전자 알고리즘을 활용하여 작업 패킹을 효율적으로 수행함과 동시에, 적은 노드를 요청한 작업에 가중치를 부여함으로써 다수 작업의 동시 실행을 우선 고려하게 하였다. 스케줄링 정책은 컴퓨터 성능에 직접적인 영향을 미치는 요소이기 때문에 시스템 부하별로 각 워크로드의 평균 대기 시간을 측정한 실험을 통해 제안 기법이 전반적인 병렬 컴퓨팅의 성능을 개선함을 확인하였다.

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Speedup Analysis Model for High Speed Network based Distributed Parallel Systems (고속 네트웍 기반의 분산병렬시스템에서의 성능 향상 분석 모델)

  • 김화성
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.12C
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    • pp.218-224
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    • 2001
  • The objective of Distributed Parallel Computing is to solve the computationally intensive problems, which have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. In this paper, we propose a computational model including the generalized graph representation method of distributed parallel systems for speedup analysis, and analyze how the super-linear speedup is achieved when scheduling of programs with diverse embedded parallelism modes onto a distributed heterogeneous supercomputing network environment. The proposed representation method can also be applied to simple homogeneous or heterogeneous systems whose components are heterogeneous only in terms of the processor speed. In order to obtain the core speedup, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled while minimizing the communication overhead.

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H.264/AVC Fast Intra Mode Decision using GPGPU Parallel Programming (GPGPU 병렬 프로그래밍을 이용한 H.264/AVC 고속 화면내 예측 모드 결정)

  • Choi, Sung-Jun;Han, Ki-Hun;Yoo, Yeong-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.110-112
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    • 2011
  • GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.

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

  • Shin, Myeonggyu;Kim, Jibum
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.53 no.6
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    • pp.80-87
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    • 2016
  • We propose a parallel mesh smoothing algorithm using graph coloring and OpenMP library for shared memory many core computer architectures. The proposed algorithm partitions a mesh into independent sets and performs a parallel mesh smoothing using OpenMP library. We study the effect of using various graph coloring and color reordering algorithms on the efficiency of performing the proposed parallel mesh smoothing algorithm. We also investigate the influence of using various OpenMP loop scheduling methods on the parallel mesh smoothing efficiency.