• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.329-330
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• 2015

본 논문에선 최근 증가하는 모바일 디바이스 사용에 따른, 기존 모바일 클라우드 시스템의 문제점을 제시한다. 이러한 문제점을 고려하여 고성능 컴퓨팅 응용 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모바일 클라우드 시스템을 제안한다. 새로 제안하는 시스템을 서술하고, 실험 및 결과 분석을 통하여 이런 시스템이 서비스를 제공하는데 있어 적합성올 기존 모바일 클라우드 시스템과 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.802-805
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• 2012

오늘날 클라우드 서버 시스템 환경은 급속도로 증가하는 데이터를 효율적으로 처리 및 저장하기 위해 네트워크로 연결된 다수의 서버 머신들로 clustering 이나 분산 시스템 환경, 또는 SAN(Storage Area Network) 환경 등을 구성하여 보다 효율적인 서버시스템을 구현하고 있다. 이러한 서버시스템 환경에서의 병목현상은 주로 디스크기반의 스토리지에서 발생하며, 이를 극복하기 위해 고성능 스토리지에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나, 단순히 디바이스를 교체하는 것 만으로는 고성능 장비의 뛰어난 성능을 제대로 활용할 수 없으며 그에 맞는 최적화 작업이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 SAN Solution 의 문제를 분석하고, 고성능 스토리지의 성능을 잘 활용할 수 있는 설정 및 최적화 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.201-202
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• 2013

최근 기업들의 업무환경이 강력한 이동성을 가지는 모바일 환경으로 일부 이동함에 따라 적은 전력 소모량을 만으로도 기업 업무를 처리할 수 있을 만한 성능의 컴퓨팅 자원을 지원 가능토록 하는 Thin Client 모델이 주목을 받게 되었다. 또한 이는 사용자 별 독립 자원을 제공할 수 있는 클라우드 기술과 융합하여 단일 모바일 단말과 단일 가상 머신 간의 원격제어를 관리하는 모바일 클라우드라는 개념으로 발전되었다. 그러나 해당 방법으로 얻을 수 있는 작업 처리의 성능은 제공되는 가상 머신의 성능만큼의 제한이 있다. 또한 이종 클라우드 환경을 이용할 시 자원 간 이질성으로 인해 성능의 편차가 발생하기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 모바일 단말에서 이종 클라우드 자원을 이용하여 고성능 컴퓨팅 처리를 가능하도록 하는 위한 모바일 클라우드 환경에서의 고려사항 및 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.541-542
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• 2021

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 고성능 컴퓨팅을 지원하기 위해 사용자에게 GPU(Graphic Processing Unit)가 할당된 가상머신을 제공하여 사용자가 고성능 응용을 실행할 수 있도록 지원한다. 일반적인 컴퓨팅 환경에서 한 명의 사용자가 GPU를 독점해서 사용하기 때문에 자원 경쟁으로 인한 문제가 상대적으로 적게 발생하지만 독립적인 여러 사용자가 컴퓨팅 자원을 공유하는 클라우드 환경에서는 자원 경쟁으로 인해 서로 성능 영향을 미치는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 여러 개의 가상머신이 단일 GPU를 공유하는 RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU 가상화 환경에서 다수의 가상머신이 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행할 때 GPU 메모리 입력 경쟁으로 인해 발생하는 커널 함수의 실행 지연 문제를 분석한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.31 no.4
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• pp.70-75
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• 2013

• Korea Information Processing Society Review
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• v.27 no.1
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• pp.32-40
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• 2020

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.7
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• pp.93-100
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• 2017

Recently, demands for high-performance flash-based storage devices (i.e., flash SSD) have rapidly grown in social network services, cloud computing, super-computing, and enterprise storage systems. The industry and academic communities made the NVMe specification for high-performance storage devices, and NVMe-based flash SSDs can be now obtained in the market. In this article, we evaluate performance of NoSQL databases that social network services and cloud computing services heavily adopt by using NVMe-based flash SSDs. To this end, we use NVMe SSD that Samsung Electronics recently developed, and the SSD used in this study has performance up to 3.5GB/s for sequential read/write operations. We use WiredTiger for NoSQL databases, and it is a default storage engine for MongoDB. Our experimental results show that log processing in NoSQL databases is a major overhead when high-performance NVMe-based flash SSDs are used. Furthermore, we optimize components of log processing and optimized WiredTiger show up to 15 times better performance than original WiredTiger.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.9
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• pp.189-196
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• 2020

Recently, GPU cloud computing technology applying GPU(Graphics Processing Unit) devices to virtual machines is widely used in the cloud environment. In a cloud environment, GPU devices assigned to virtual machines can perform operations faster than CPUs through massively parallel processing, which can provide many benefits when operating high-performance computing services in a variety of fields in a cloud environment. In a cloud environment, a GPU device can help improve the performance of a virtual machine, but the virtual machine scheduler, which is based on the CPU usage time of a virtual machine, does not take into account GPU device usage time, affecting the performance of other virtual machines. In this paper, we test and analyze the performance degradation of other virtual machines due to the virtual machine that performs GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) task in the direct path based GPU virtualization environment, which is often used when assigning GPUs to virtual machines in cloud environments. Then to solve this problem, we propose a GPGPU task management method for a virtual machine.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 모바일 단말에 최적화원 VM(Virtual Machine)인 경량화된 PVI(Private Virtual Instance)를 프로비저닝하여 가상단발상의 Rich 앱에 고성능 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크를 제공하고 모바일 클라우드 서비스를 위한 개방형 개발 환경 및 서비스 환경을 제공하는 새로운 모바일 클라우드 모델을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.9-20
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• 2013

포레스터 리서치(Forrester Research)에 따르면 클라우드 시장은 2010년 400억 달러를 기점으로 2020년 2,400억 달러로 성장할 것이라고 예측하고 있다. 급격하게 성장하고 있는 클라우드의 pay-per-use는 그동안 시스템 활용의 한계를 느끼던 HPC(High Performance Computing) 사용자에게 상당한 매력으로 작용하고 있다. 그러나 현재 대부분의 클라우드는 HPC와 접목하기에는 한계들이 존재한다. 본고는 HPC가 클라우드로 이동하기 위해 해결해야 하는 도전과제와 장점을 알아보고, 현재 HPC 클라우드의 산업 현황에 대해 살펴본다. HPC와 클라우드 접목에 따른 HPC 위주의 성능 측정의 문제와 새로운 측정 지수 도입의 필요성 및 HPC가 클라우드로 서비스되기 위해 클라우드가 지원해야 할 요소들에 대해 기술하였다. 제기된 이슈들에 대한 접근이 해결된다면 HPC의 클라우드로의 전환도 머지 않을 것이다.