분산 공유 메모리 상에서 클라이언트들은 네트워크를 통해 원격 공유 메모리 상으로 접근하게 된다. 접근 시에 클라이언트들은 접근 정보를 자신의 지역 캐쉬에 저장해 두었다가 필요시에 인출해서 사용한다. 그러나 시간이 경과함에 따라 다른 클라이언트들에 의해서 데이터 갱신이 이루어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 원격 데이터 정보를 객체로 설정하여 이 객체를 관리하여 분산 공유 메모리 상에서 데이터 일관성을 유지하고자 한다. 객체 중복을 통해서 분산 객체 시스템을 구성하였을 때 기존의 중복 기법에서 사용하는 일관성 비용 이외에 별도의 추가 비용이 없이도 제한적으로 병렬 수행의 효과를 볼 수 있다. 또한 중복 기법에 있어서 가장 큰 오버헤드로 알려진 일관성 유지비용을 최소화시키기 위하여 이 비용을 결정하는 가장 핵심저인 요소인 객체의 복사본의 수를 동시적으로 변화시키면서 관리함으로써 전체 수행 시간의 측면에서 많은 향상을 가져왔다.
공유 메모리 다중 프로세서상에서 많은 동적 객체를 생성하는 언어가 실행될 때, 동적 객체에 대한 메모리 관리 알고리즘은 프로그램의 실행 속도에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 프로그램의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 메모리 관리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 힘 영역의 할당 및 회수 작업을 병렬 타스크 중심으로 행한다. 또한 동적 객체를 병렬 타스크사이에 공유 되는 객체(shared data) 와 비공유 객체(mon-shared data)로 구분하고, 힘 영역을 공동 영역과 전용 영역으로 분리 한다. 이는 병렬 타스크가 동적으로 스케줄링되는 것을 자유롭게 하고 창조 지역성 을 높이는 효과가 있으며, 전용 영역에 대한 메모리 재사용으로 인하여 볼용 셀수집기의 수행 횟수를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 고효율 멀티미디어 프로세서 아키텍쳐에 대해 논의하였다. 제안한 멀티미디어 프로세서 아케텍쳐는 제안한 방법은 기존의 멀티미디어 프로세서의 단점들인 각종 텍스트, 사운드, 비디오 등의 미디어 들을 1개의 칩 속에서 처리할 수 있도록 하였으며, 또한 멀티미디어의 특성인 상호대화식 처리도 가능하게 하였다. 특히, 완전한 그래프에 기반을 둔 네트워크를 지향하므로 소프트웨어 없이 메모리 맵의 노드어드레싱을 가능하게 하였으며, 데이터 형태에 의존하는 완전한 재구성이 가능하며 동기/비동기를 갖는 시간 공유와 공간 공유 처리가 가능하다. 또한, 연속적임과 동적인 매체 데이터의 버스 충돌을 방지할 수 있으며 지역적임과 전반적인 공유 메모리 구조로부터의 버스 충돌도 방지할 수 있으며, 또한 가상현실과 흔합현실에도 적용할 수 있으리라 사료된다.
데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로, 각 노드들은 디스크 계층에서 데이터베이스를 공유한다. DSS에서 각 노드는 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 최근에 액세스한 데이터 페이지와 인덱스 페이지들을 자신의 지역 메모리 버퍼에 캐싱한다. 이때 노드가 항상 최신의 페이지를 사용할 수 있기 위해서는 지역 버퍼에 캐싱된 페이지들의 일관성을 지원하여야 한다. 본 논문에서는 데이터 페이지에 비해 빈번히 엑세스되는 인덱스 페이지의 정확성을 보장할 수 있는 캐쉬 일관성 제어 기법을 제안한다.
분산 메모리에 기반한 다중 프로세서 시스템은 기존의 중앙 집중형 메모리 구조의 단점인 메모리 접근의 병목현상을 극복하고 프로세서와 메모리의 부가에 따라 메모리 대역폭을 확장시킬 수 있는 구조로써 최근의 다중 프로세서 시스템 구조의 주류로 대두되고 있다. 다중 프로세서 시스템의 성능은 메모리 접근 지연에 의하여 제한 받고 있는데 이러한 이유는 프로세서의 동작 주파수 속도에 비하여 메모리의 접근 지연이 수십 배 이상이 되기 때문이다. 특히 분산 메모리 다중 프로세서 시스템에 있어서 메모리 접근은 지역 메모리 접근과 원격 메모리 접근의 두 가지 유형으로 나눌 수 있는데 이 중 원격 메모리 접근 지연은 시스템의 상호 접속망 구조에 따라 지역 메모리 접근 지연에 비하여 수 배 내지 수십 배에 이르고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 다중 프로세서 시스템에서 상호 접속 망의 구조에 따라 원격 메모리 접근 간에도 시간 지연의 차이가 있음에 착안하여 원격 메모리 접근 시간 지연에 따른 최적화 된 원격 캐시 관리 정책을 제시하며 각 상호 접속 망의 구조에 따라 이러한 캐시 관리 정책에 의한 성능 향상의 정도를 측정한다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
경기도사이버도서관은 경기도 지역의 문화자원 기록을 광범위하게 수집, 디지털화하여 누구나 접근하여 활용할 수 있도록 지역 디지털 아카이브인 '경기도메모리'를 구축하여 운영하고 있다. 2014년부터 도서관의 디지털 정보서비스를 확장하면서 '경기도메모리'를 시작하였으며 도내 각종 문화기관들과 협력을 기반으로 자료를 수집하고 디지털 아카이브를 구축하였다. 경기도 안에서 생산하거나 경기도를 다루고 있는 기록을 보존하는 저장소이자, 연구자와 시민들과 함께 공유하는 플랫폼으로 자리매김하길 기대한다.
지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory) 시스템에서 데이타 참조의 지역성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 데이타 참조의 지역성을 고려하여 적절하게 데이타를 배치할 경우 전체적인 시스템 성능 향상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 데이타 배치 방식을 효과적으로 적용할 수 있는 동적제한 디렉터리 기법에서 성능을 평가한다. 데이타 배치 방식 정보는 동적 제한 디렉터리 기법에서 존재 비트를 효과적으로 이용할 수 있다. 그리고 적절한 존재 비트의 사용은 메모리 오버헤드를 줄이고 디렉터리 풀을 효율적으로 사용하므로 성능을 향상시킬 수 있다. 성능 평가를 위해 서로 다른 공유 특성을 가진 3개의 응용 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 최적 배치 방식은 3.6 배의 성능을 향상시킬 수 있다.
4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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