The multi-core processors are being widely exploited by many high-end systems. With significant advances in processor architecture, the network band-width required on the high-end systems is increasing drastically. It is therefore highly desirable to manage multiple cores efficiently to achieve high network band-width with minimum resource requirements. Modern operating systems, however, still have significant design and optimization space to leverage the network performance over multi-core systems. In this paper, we suggest a novel networking process scheduling scheme, which decides the best processor affinity of networking processes based on the processor cache layout, communication intensiveness, and processor loads. The experimental results show that the scheduling scheme implemented in the Linux kernel can improve the network bandwidth and the effectiveness of processor utilization by 20% and 59%, respectively.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.1
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pp.107-115
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2014
This paper evaluates and analyzes the performance of TILE-Gx36(Gx36), a many-core processor. The PARSEC parallel benchmark suite was used to measure the performance, and Core i7 (i7) and Atom are used for the performance comparison. When experimented with the maximum number of threads that can be executed concurrently on each machine, Gx36 showed a 2.73${\times}$ inferior performance to Core i7 and a 1.93${\times}$ superior performance to Atom. Gx36 has the largest Last Level Cache(LLC) among the compared processors. Nevertheless, it reported the biggest number of LLC misses, which, we strongly believe, is the major culprit for lower performance than expected. Our study suggests that the DDC employed in Gx36 is not a favorable cache structure for the general-purpose high-performance computing. The actual measurement with off-the-shelf machine provides non-biased data for polishing the future many-core architecture.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.799-801
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2011
Computational science is a field of study concerned with constructing mathematical models and quantitative analysis techniques and using large computing resources to solve the problems which are difficult to approach in a physical experimentally. Recently, a new web-based simulation environment for computational science is becoming more and more popular for supporting multi-user access without restriction of space or time, however, to develop web-based simulation applications, the researchers performed their works too much difficulty. In this paper, we present automated web interface generation tool that allows applied researchers to concentrate on advanced research in their scientific disciplines such as Chemistry, Physics, Structural Dynamics.
The mobile computing service market is increasing rapidly due to the development of low-cost wireless network technology and the high-performance mobile computing devices. In recent years, several methods have been proposed to effectively deal with restrictions of the mobile computing environment such as limited bandwidth, frequent disconnection and short-lived batteries. Amongst those methods, much study is being done on the caching method - among the data transmitted from a mobile support station, it selects those that are likely to be accessed in the near future and stores them in the local cache of a mobile host. Existing cache replacement methods have some limitations in efficiency because they do not take into consideration the characteristics of user mobility and spatial attributes of geographical data. In this paper, we show that the value and the semantic of the data, which are stored in the cache of a mobile host, changes according to the movement of the mobile host. We argue it is because data that are geographically near are better suited to provide an answer to a users query in the mobile environment. Also, we define spatial location of geographical data has effect on, using the spatial attributes of data. Finally, we propose two new cache replacement methods that efficiently support user mobility and spatial attributes of data. One is based on the location of data and the other on the meaningful region of data. From the comparative analysis of the previous methods and that they improve the cache hit ratio. Also we show that performance varies according to data density using this, we argue different cache replacement methods are required for regions with varying density of data.
SCST(The generic SCSI target subsystem for Linux) enables developers to make SCSI target storage and supports various SCSI network protocol such as iSCSI, FC, SRP. In this paper, we propose storage virtualization method using SCST and virtualize all flash array as high performance storage through 4Gb Fiber Channel, 10Gb Ethernet and 40Gb Infiniband and evaluate their performance, respectively. Experimental result shows that 40Gb infiniband network appliance have better performance than others. In case of sequential/random read, 40Gb infiniband network appliance shows 78% and 79% of local all flash array performance attached to SCSI target system. In case of sequential/random write, it shows 83% and 88% of local flash array performance attached to SCSI target system.
The next generation mobile computing technology is recently attracting attention that smartphone and wearable device imbedded with various sensors are being deployed in the world. Existing activity and posture recognition research can be divided into two different ways considering feature of one's movement. While activity recognition focuses on catching distinct pattern according to continuous movement, posture recognition focuses on sudden change of posture and body orientation. There is a lack of research constructing a system mixing two separate patterns which could be applied in real world. In this paper, we propose a method to use both smartphone and wearable device to recognize activity and posture in the same time. To use smartphone and wearable sensor data together, we designed a pre-processing method and constructed recognition model mixing signal vector magnitude and orientation pattern features of vertical and horizontal. We considered cycling, fast/slow walking and running activities, and postures such as standing, sitting, and laying down. We confirmed the performance and validity by experiment, and proved the feasibility in real world.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.8
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pp.149-156
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2010
As following the development of the USN technology, sensor node used in sensor network has capability of quick data process and storage to support efficient network configuration is enabled. In addition, tree-based structure was transformed to cluster in the construction of sensor network. However, query processing based on existing tree structure could be inefficient under the cluster-based network. In this paper, we suggest energy efficient query processing mechanism using filtering through data attribute classification in cluster-based sensor network. The suggestion mechanism use advantage of cluster-based network so reduce energy of query processing and designed more intelligent query dissemination. And, we prove excellence of energy efficient side with MATLab.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.3
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pp.189-197
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2022
With the development of high-performance computing technology and the advancement of numerical model, it is possible to predict the better weather forecasting. The purpose of this paper is the performance improvement for the SCAM climate model for the model running time excluding the compilation time. Therefore, the model previously performed using the Intel Fortran Compiler was changed to PGI Fortran Compiler. To this end, we reconfigure system environment variables, reset compilation options, install dependencies SW and library, and modify source code. In addition, we proposed and applied the 'PGI Compile with OpenACC' method. As a result, when the compiler was changed from intel to PGI, it led to an improvement of 6.08% in running time and when the openACC method was applied, it led to an improvement of 43.05% in running time. This demonstrates that the PGI Compile with OpenACC method proposed in this paper leads to excellent performance.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.5
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pp.123-136
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2021
RPC (Remote Procedure Call)-based Graphics Processing Unit (GPU) virtualization technology is one of the technologies for sharing GPUs with multiple user virtual machines. However, in a cloud environment, unlike CPU or memory, general GPUs do not provide a resource isolation technology that can limit the resource usage of virtual machines. In particular, in an RPC-based virtualization environment, since GPU tasks executed in each virtual machine are performed in the form of multi-process, the lack of resource isolation technology causes performance degradation due to resource competition. In addition, the GPU memory competition accelerates the performance degradation as the resource demand of the virtual machines increases, and the fairness decreases because it cannot guarantee equal performance between virtual machines. This paper, in the RPC-based GPU virtualization environment, analyzes the performance degradation problem caused by resource contention when the GPU memory requirement of virtual machines exceeds the available GPU memory capacity and proposes a GPU memory management technique to solve this problem. Also, experiments show that the GPU memory management technique proposed in this paper can improve the performance of GPGPU tasks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.1-11
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2011
Many researchers have studied on the methods to improve the processor performance. However, high integrated semiconductor technology for improving the processor performance causes many problems such as battery life, high power density, hotspot, etc. Especially, as hotspot has critical impact on the reliability of chip, thermal problems should be considered together with performance and power consumption when designing high-performance processors. To alleviate the thermal problems of processors, there have been various researches. In the past, mechanical cooling methods have been used to control the temperature of processors. However, up-to-date microprocessors causes severe thermal problems, resulting in increased cooling cost. Therefore, recent studies have focused on architecture-level thermal-aware design techniques than mechanical cooling methods. Even though architecture-level thermal-aware design techniques are efficient for reducing the temperature of processors, they cause performance degradation inevitably. Therefore, if the mechanical cooling methods can manage the thermal problems of processors efficiently, the performance can be improved by reducing the performance degradation due to architecture-level thermal-aware design techniques such as dynamic thermal management. In this paper, we analyze the cooling efficiency of high-performance multicore processors according to mechanical cooling methods. According to our experiments using air cooler and liquid cooler, the liquid cooler consumes more power than the air cooler whereas it reduces the temperature more efficiently. Especially, the cost for reducing $1^{\circ}C$ is varied by the environments. Therefore, if the mechanical cooling methods can be used appropriately, the temperature of high-performance processors can be managed more efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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