클라우드 컴퓨팅에서는 사용량 당 과금 정책을 통해 서비스를 제공하여 사용자에게 높은 수준의 QoS 를 제공함과 동시에 비용절감의 효과를 가지고 있다. 하지만 클라우스 서비스 제공 업체에서는 최대 서비스 요구량을 만족시킬 수 있도록 시스템을 구성해야 할 필요가 있으며, 이에 맞추어 상당한 시간동안 다수의 자원을 유휴상태로 운영하여야 한다. 데이터 센터를 유휴상태로 운영될 경우 즉시 서비스 제공이 가능하다는 장점이 있으나 반대로 전력을 낭비한다는 단점을 가진다. 본 연구는 최소한의 전력소모를 하면서 QoS 를 보장할 수 있도록 하는 시스템 구축 모델을 제시하는 데 목적이 있으며 시뮬레이션 결과를 통하여 우리가 제시한 모델의 적절성을 보이려고 한다. 우리의 모델은 요청 작업 타입에 따른 traffic shaping 기법을 도입하여 작업을 저전력 컴퓨터와 고성능 컴퓨터에 분산배치하도록 하는데 목적이 있으며 가상화 기법을 통해 작업의 신속한 분산작업을 수행하는 방법을 사용한다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 성능가속기를 사용하는 병렬처리 방법들이 소개되어왔다. 포토모자이크 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 포토모자이크 수행 시 작업부하 분배 방법을 제안한다. 즉, 포토모자이크 응용을 비동기 방식으로 병렬화하여 CPU와 GPU 자원을 동시에 활용하고, 각 처리기에 할당할 최적의 작업부하량을 예측하기 위해 CPU-only와 GPU-only 작업 분배 환경에서 수행시간을 측정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 다른 응용을 병렬화하 데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 이기종 컴퓨팅 환경에서 최적의 작업 분배량으로 수행한 경우, GPU-only의 방법과 비교하여 141%의 성능이 개선되었음을 확인한다.
최근 컴퓨팅 기기를 하나의 네트워크로 연결하여, 극대화한 차세대 디지털 신경망서비스를 제공하는 그리드 컴퓨팅은 PC나 서버, PDA 등 모든 컴퓨터를 네트워크로 연결해 하나의 거대한 가상 컴퓨터를 만든다는 것이다. 따라서 기상업무 분야에 적용될 그리드 컴퓨팅 구현 모델을 다음과 같이 제안한다. 첫째, 그리드 컴퓨팅을 이용하게 될 대상 작업은 중규모 이하의 수치 모델 개발 또는 테스트 운영에 필요한 작업들과 기상용 슈퍼컴퓨터의 최종 백업이다. 둘째, 그리드 컴퓨팅을 구성하게 될 자원은 운영 효율을 고려하여 본청에서 운영 중인 업무용 PC와 리눅스 서버들로 한정한다. 셋째, 네트워크는 LAN 구간으로 제한하는 것으로 고성능 컴퓨팅을 구현하는 방안을 제시하였다.
생물정보학은 컴퓨터를 이용하여 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하고 그 결과를 분석하는 학문으로서 IT의 고속성장과 맞물려 점차 그 활용도를 넓혀가고 있다. 특히 의학, 생명과학 연구에 사용되는 데이터는 그 종류도 다양하고 크기가 매우 큰 것이 일반적인데, 이의 처리를 위해서는 고속 네트워크가 바탕이 된 그리드-컴퓨팅(Grid-Computing) 기술 접목이 필연적이다. 고속 네트워크 기술의 발전은 슈퍼컴퓨터를 대체해 컴퓨터 풀 내에 분산된 시스템들을 하나로 묶을 수 있는 그리드-컴퓨팅 분야를 선도하고 있다. 최근 생물정보학 분야에서도 이처럼 발전된 고성능 분산 컴퓨팅 기술을 이용하여 데이터의 신속한 처리와 관리의 효율성을 증대시키고 있는 추세이다. 그리드-컴퓨팅 기술은 크게 데이터 가공을 위한 응용 프로그램 개발과 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축으로 구분 지을 수 있다. 전자에 해당하는 생물정보 연구용 프로그램들은 mpiBLAST, ClustalW-MPI와 같은 MSA서열정렬 프로그램들을 꼽을 수 있으며, BioSimGrid, Taverna와 같은 프로젝트는 그리드-데이터베이스 (Grid-Database)기술을 바탕으로 개발되었다. 본 고에서는 미지의 생명현상을 탐구하고 연구하기 위하여 현재까지 개발된 그리드-컴퓨팅 환경과 의생명과학 연구를 위한 응용 프로그램들, 그리고 그리드-데이터베이스 기술 등을 소개한다.
내장형 컴퓨터의 규모가 커지고 기능이 복잡해짐에 따라 동적 메모리 할당 기법은 전체 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요인으로 등장하였다. 본 논문의 목적은 내장형 시스템에서 동적 메모리 할당 기법을 사용할 때 하드웨어, 소프트웨어 구성에 따른 성능을 측정하는데 있다. 기존의 연구가 운영체제를 탑재하지 않은 단일 스레드의 단일 메모리 주소 공간을 갖는 시스템을 대상으로 한 반면 본 논문은 실제 환경과 같이 리눅스 운영체제를 탑재한 내장형 시스템을 사용한다 이러한 시스템 기반에서 소프트웨어의 각 계층과 하드웨어 설계 인자의 변화에 따른 동적 메모리 할당의 수행시간을 실험적으로 분석하였다. 본 논문의 정량적인 성능분석 결과는 시스템 설계자에게 유용한 데이터를 제공함으로써 보다 효율적인 고성능 저전력 내장형 시스템의 구현을 가능하게 할 것이다.
오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.
최근 유전체 데이터의 급격한 증가로 인해 이를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 시스템이 필요로 하게 되었으며 대량의 유전체 데이터를 저장 관리할 수 있는 고성능 저장 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 대략 5억 개 정도의 시퀀스 리드 데이터를 분석하는 유전체 분석 파이프라인의 I/O워크로드를 수집 및 분석하였다. 실험은 86시간 동안 수행되었다. 1031.7 GByte 크기의 630개 파일이 생성되었으며 91.4 GByte 크기의 535개의 파일이 삭제되었다. 전체 654개의 파일 중 0.3%인 2개의 파일이 전체 접근 빈도의 80%를 차지하여 전체 파일 중 일부분의 파일이 대부분의 I/O를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 요청 크기 단위로는 읽기에서 주로 512 KByte 크기 이상의 요청이 발생했고 쓰기에서 주로 1 MByte 크기 이상의 요청이 발생했다. 파일이 열려있는 동안의 접근 패턴은 읽기와 쓰기 연산에서 각각 임의와 순차패턴을 보였다. IOPS와 대역폭은 각 단계마다 고유한 패턴을 보였다.
분산 이기종 컴퓨팅 시스템(Distributed Heterogeneous Computing System, DHCS)에서 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)의 효율적인 스케줄링은 시스템의 높은 성능을 만드는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DHCS에서 고성능의 새로운 스케줄링 알고리즘인 LCFT(Levelized Critical First Task)을 제안한다. LCFT 알고리즘은 DHCS에서 스케줄링을 위해 효율적인 태스크 선택 방법을 이용하는 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘이다. LCFT 알고리즘의 복잡도는 $O(\upsilon+e)(p+log\;\upsilon)$을 갖는다. LCFT의 성능 비교를 위해 다양한 DAG 그래프를 이용하여 기존의 알고리즘인 PETS, HPS, HCPT, GCA와 스케줄링의 길이와 속도를 실험하였으며 실험 결과 LCFT 알고리즘이 다른 알고리즘 보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.
멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
현재 클러스터 시스템은 여러 분야의 문제들을 위하여 폭 넓게 이용되어지고 있으며 유용한 고성능 컴퓨팅 자원으로 인식되고 있다. 클러스터 시스템의 사용자가 늘어남에 따라 클러스터 시스템의 성능 개선 못지 않게 안정적인 운영을 유지하는 것도 중요한 상황이다. 하드웨어 예방 정비가 정상 운영을 위해서 중요한 것임에도 불구하고, 예방 점검 시간에 일반적인 클러스터 시스템을 위하여 사용될 수 있는 검사 도구는 주요 관심사가 되지 못했다. 본 논문에서는 하드웨어 예방 정비를 고려하여 클러스터 시스템을 위한 하드웨어 검사 도구를 제안한다. CTS(Cluster system Test Suite)로 명명된 클러스터 시스템 검사 도구는 메모리와 NIC를 점검하기 위한 두개의 검사 루틴을 가지고 있다. CTS를 설계시, CTS가 일반 적인 클러스터 시스템이 가지는 공통된 특징을 지원하도록 노력하였으며 검사 조건 설정에서 결과 조회까지 모든 작업은 통합 GUI 환경에서 진행될 수 있도록 하였다. 두 종류의 클러스터 시스템을 점검할 때, CTS를 사용하였고 클러스터 시스템을 관리하는데 유용한 정보가 제공됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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