DOI QR코드

DOI QR Code

The Optimization Mechanism of CPU/GPU Computing Resource for Minimization of Performance Interference and Calculation Efficiency in Volunteer Computing Environment

볼런티어 컴퓨팅 환경에서 성능간섭 최소화와 연산 효율성 증대를 위한 CPU/GPU 컴퓨팅 자원 최적화 기법

  • Received : 2017.10.31
  • Accepted : 2017.11.14
  • Published : 2017.12.31

Abstract

Volunteer computing is a new computing paradigm that performs operations on idle resources of many nodes. The operation method of the client application for the execution of the volunteer computing is determined by the setting information of the user. Ideal operation requires optimized settings for system features and operating methods of other applications. In this paper, we analyze the usage ratio of CPU and GPU periodically, and develop a manager that dynamically applies optimized options. Through our proposed mechanism, the performance of the task computing is higher than that of the existing Volunteer Computing, and the performance interference is minimized. It is expected that volunteers will be able to provide higher computing resources for Volunteer Computing Project.

볼런티어 컴퓨팅(Volunteer Computing)은 많은 노드들의 유휴자원을 이용하여 연산을 수행하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 볼런티어 컴퓨팅 수행을 위해 운영하는 클라이언트 어플리케이션은 사용자의 설정 정보에 의해 동작 방식이 결정된다. 이상적인 동작을 위해서는 시스템 특징과 다른 어플리케이션의 동작 방식에 최적화된 설정이 요구된다. 본 연구에서는 유휴 자원 정보를 주기적으로 CPU와 GPU의 사용 비율을 분석하고 최적화된 옵션을 정해 동적으로 적용하는 관리자를 개발하였다. 또한 CPU 자원의 높은 활용도를 위해 태스크 스케일링을 진행하고 CPU코어를 주기적으로 재 할당 하여 CPU자원이 균등하게 사용되게 하였다. 제시하는 기법을 통해 기존의 볼런티어 컴퓨팅보다 높은 태스크 연산 능력을 보였으며 성능간섭 또한 최소화 시켰다. 볼런티어 컴퓨팅을 진행하는데 있어 볼런티어들이 더 높은 컴퓨팅 자원을 제공할 수 있게 될 것으로 예상한다.

Keywords

References

  1. L. F. G. Sarmenta, "Volunteer Computing," Ph.D. dissertation, Massachusetts Institute of Technology, 2001.
  2. D. P. Anderson, J. Cobb, E. Korpela, M. Lebofsky, D. Werthimer, "SETI@ home: an experiment in public-resource computing," Communications of the ACM Vol.45, No.11, pp.56-61, 2002. https://doi.org/10.1145/581571.581573
  3. Abbott, B. P. et al., "Einstein@ Home search for periodic gravitational waves in early S5 LIGO data," Physical Review. D., Vol.80, Issue 4, pp.042003, 2009. https://doi.org/10.1103/PhysRevD.80.042003
  4. D. P. Anderson, "Local scheduling for volunteer computing," Parallel and Distributed Processing Symposium, 2007. IPDPS 2007. IEEE International, IEEE, 2007.
  5. D. Kondo, D. P. Anderson, and J. M. Vii, "Performance evaluation of scheduling policies for volunteer computing," e-Science and Grid Computing, IEEE International Conference on., IEEE, 2007.
  6. A. Kopytov, "SysBench: a system performance benchmark," [Internet], http://sysbench.sourceforge.net (2004).