• 제목, 요약, 키워드: Parallel Computing

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An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm And Parallel Processing for Large Scale Data

  • Jin, Ran;Chen, Gang;Tung, Anthony K.H.;Shou, Lidan;Ooi, Beng Chin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.12 no.6
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    • pp.2761-2781
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    • 2018
  • With the continuous growth of data size and the use of compression technology, data reduction has great research value and practical significance. Aiming at the shortcomings of the existing semantic compression algorithm, this paper is based on the analysis of ItCompress algorithm, and designs a method of bidirectional order selection based on interval partitioning, which named An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm (Optimized ItCompress Algorithm). In order to further improve the speed of the algorithm, we propose a parallel optimization iterative semantic compression algorithm using GPU (POICAG) and an optimized iterative semantic compression algorithm using Spark (DOICAS). A lot of valid experiments are carried out on four kinds of datasets, which fully verified the efficiency of the proposed algorithm.

Fully Homomorphic Encryption Based On the Parallel Computing

  • Tan, Delin;Wang, Huajun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.12 no.1
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    • pp.497-522
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    • 2018
  • Fully homomorphic encryption(FHE) scheme may be the best method to solve the privacy leakage problem in the untrusted servers because of its ciphertext calculability. However, the existing FHE schemes are still not being put into the practical applications due to their low efficiency. Therefore, it is imperative to find a more efficient FHE scheme or to optimize the existing FHE schemes so that they can be put into the practical applications. In this paper, we optimize GSW scheme by using the parallel computing, and finally we get a high-performance FHE scheme, namely PGSW scheme. Experimental results show that the time overhead of the homomorphic operations in new FHE scheme will be reduced manyfold with the increasing of processing units number. Therefore, our scheme can greatly reduce the running time of homomorphic operations and improve the performance of FHE scheme through sacrificing hardware resources. It can be seen that our FHE scheme can catalyze the development of FHE.

Parallel LDPC Decoding on a Heterogeneous Platform using OpenCL

  • Hong, Jung-Hyun;Park, Joo-Yul;Chung, Ki-Seok
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.10 no.6
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    • pp.2648-2668
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    • 2016
  • Modern mobile devices are equipped with various accelerated processing units to handle computationally intensive applications; therefore, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to fully take advantage of the computational power in heterogeneous systems. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes on an embedded heterogeneous platform using an OpenCL framework. The LDPC code is one of the most popular and strongest error correcting codes for mobile communication systems. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In the proposed LDPC decoder, steps suitable for task-level parallelization are executed on the multi-core central processing unit (CPU), and steps suitable for data-level parallelization are processed by the graphics processing unit (GPU). To improve the performance of OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, vectorization, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance and high power efficiency by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.

Analysis of Implementing Mobile Heterogeneous Computing for Image Sequence Processing

  • BAEK, Aram;LEE, Kangwoon;KIM, Jae-Gon;CHOI, Haechul
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.11 no.10
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    • pp.4948-4967
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    • 2017
  • On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.

웹 환경에서의 병렬/분산 처리를 위한 동적 호스트 관리 기법의 개발 (Development of the Dynamic Host Management Scheme for Parallel/Distributed Processing on the Web)

  • 송은하;정영식
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • v.8 no.3
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    • pp.251-260
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    • 2002
  • 웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.

클러스터 컴퓨팅 환경에서 병렬루프 처리를 위한 재구성 가능한 부하 및 성능 균형 방법 (A Reconfigurable Load and Performance Balancing Scheme for Parallel Loops in a Clustered Computing Environment)

  • 김태형
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • v.10 no.1
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    • pp.49-56
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    • 2004
  • 부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.

자바를 위한 분산된 병렬 컴퓨팅 환경 (Distributed Parallel Computing Environment for Java)

  • 이상윤;김승호
    • 전자공학회논문지CI
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    • v.41 no.6
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    • pp.23-37
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    • 2004
  • 자바의 쓰레드는 다중 처리 환경에서 하나의 프로그램 공간 내의 독립적인 프로세스로 취급되는 객체 요소이므로 병렬처리를 위한 독립적인 프로세스로 활용할 수 있다. 또한, 자바의 동기화 메커니즘과 쓰레드를 활용하면 병렬 처리를 수행하는 응용프로그램을 쉽게 작성할 수 있다. 이에 따라, 자바의 병렬 처리 지원 기능을 분산된 컴퓨팅 환경에 적용하기 위한 많은 연구 결과가 있다. 본 논문에서는 레거시 자바 프로그램에 포함된 쓰레드를 분산된 컴퓨팅 환경에서 병렬 수행 하도록 지원하는 시스템 환경을 제안한다. TORB(Transparent Object Request Broker)라고 명명된 본 시스템은 프로그래밍 투명성을 지원하므로 이미 작성된 레거시 자바 프로그램을 간단한 변환 과정을 거친 후 병렬 수행 하도록 지원한다. TORB는 본 연구팀에서 이미 발표한 분산 프로그래밍 도구의 기능을 확장한 것이며, 이는 지정된 기능을 지정된 컴퓨터에서 수행하도록 지원하는 전형적인 분산처리 기능만을 보유하고 있었다.