• Title, Summary, Keyword: 병렬컴퓨팅

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

  • Lee, M.Y.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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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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Compression-Based Volume Rendering on Distributed Memory Parallel Computers (분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서의 압축 기반 볼륨 렌더링)

  • Koo, Gee-Bum;Park, Sang-Hun;Song, Dong-Sub;Ihm, In-Sung
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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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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A Research about Open Source Distributed Computing System for Realtime CFD Modeling (SU2 with OpenCL and MPI) (실시간 CFD 모델링을 위한 오픈소스 분산 컴퓨팅 기술 연구)

  • Lee, Jun-Yeob;Oh, Jong-woo;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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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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Matrix-based Filtering and Load-balancing Algorithm for Efficient Similarity Join Query Processing in Distributed Computing Environment (분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘)

  • Yang, Hyeon-Sik;Jang, Miyoung;Chang, Jae-Woo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.16 no.7
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    • pp.667-680
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    • 2016
  • As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.

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

  • Kwak, Jae-Hyuck;Kim, Sangwan;Byun, Eunkyu;Nam, Dukyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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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.

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

  • Ryu, Seung-yo;Kim, Dongseung
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.4 no.10
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    • pp.337-342
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    • 2015
  • We develop a new parallelization method for Sieve of Eratosthenes algorithm, which enhances both computation speed and energy efficiency. A pipeline scheduling is included for better load balancing after proper workload partitioning. They run on multicore CPUs with hybrid parallel programming model which uses both message passing and multithreading computation. Experimental results performed on both small scale clusters and a PC with a mobile processor show significant improvement in execution time and energy consumptions.

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

  • Kim, Cheong-Ghil
    • Journal of Satellite, Information and Communications
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    • v.7 no.1
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    • pp.48-52
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    • 2012
  • As the growing popularity of smartphones, mobile web browsing has become one of the most important and popular applications in mobile devices. Furthermore, it is clear that the demand for PC-like full browser performance on mobile devices is increasing greatly. WebKit is an open source web browser engine adopted by Google Android. This paper proposed a technique of increasing the performance of WebKit by paralleling its libraries. This method was applied to JPEG library and the performance evaluation was conducted in PC environment. The results was used to estimate the performance prediction on multi-core mobile embedded architecture and to show the feasibility of the proposed method to estimate the performance gain on heterogeneous multi-core embedded architecture.

Flow Analysis of Multi-stage Rocket using Heterogeneous Resources based on Grid Environment (그리드 환경에서 분산된 자원을 이용한 다단 로켓의 유동해석)

  • Ko Soon-Heum;Jung Myungwoo;Kim Chongam;Rho Oh-Hyun;Lee Sangsan
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • pp.78-93
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    • 2002
  • 통신 기술의 비약적 발전에 힘입어 기존의 Parallel Computing만으로는 해석할 수 없었던 거대 규모의 문제를 원격지에 있는 고성능의 자원간 연동을 통해 해석하고자 하는 연구가 활발히 진행중이며, 이와 같은 개념을 Grid Computing이라 한다. 본 연구에서는 Grid 환경을 이용한 CFD 해석 방안에 초점을 맞추고 있으며, 이를 위하여 분산된 컴퓨팅 자원을 다양하게 조합하여 Grid 환경에서의 Load Balancing을 위한 병렬 효율에 대한 연구를 수행하였다. 그리고, 다양한 성능 테스트의 결과를 기반으로 Grid 환경에서 두 개의 보조 부스터를 가지는 병렬형 다단 로켓에 대한 유동 해석을 수행하였다.

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