초록
본 논문에서는 유전알고리즘을 사용하여 철근콘크리트 구조물의 최적 지진설계를 효율적으로 수행하기 위해 클러스터를 사용하는 경우 확장성을 확인하였다. 클러스터를 구성하는 코어프로세서의 개수를 증가시키면서 유전알고리즘의 각 세대에 소요되는 시간의 감소를 관찰하였다. 단일 퍼스널 컴퓨터의 구성을 분류한 후, wall-clock time과 암달의 법칙으로 예상된 값을 비교하여 예상되었던 병목현상을 확인하였다. 이에 클러스터의 확장성에서 복합적인 요인에 의한 경향을 확인할 수 있었다. 병목현상의 물리적인 요인과 알고리즘 측면에서의 요인을 구분하기 위해 유전알고리즘의 개채수를 나누어 실험을 수행하여 결과를 확인하였다.
In this paper, determination of the scalability of the cluster composed common personal computer was performed when optimization of reinforced concrete structure using genetic algorithm. The goal of this research is watching the potential of multi-core-PC cluster for optimization of seismic design of reinforced-concrete structures. By increasing the number of core-processer of cluster, decreasing of computation time per each generation of genetic algorithm was observed. After classifying the components in singular personal computer, the estimation of the expected bottle-neck phenomenon and comparison with wall-clock time and Amdahl's law equation was performed. So we could obseved the scalability of the cluster appear complex tendency. For separating the bottle-neck phenomenon of physical and algorithm, the different size of population was selected for genetic algorithm cases. When using 64 core-processor, the efficiency of cluster is low as 31.2% compared with Amdahl's law efficiency.