매니코어 CPU 시스템에서의 병렬 I/O 는 현재의 리눅스 시스템의 LRU 관리 방법의 한계로 확장성에 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결했던 하기 위한 개선된 FinerLRU 를 제안한다. LRU 락을 최대 코어 개수만큼 증가시키고 세분화된 Lock 관리를 통해 버퍼 캐시를 사용하는 파일 시스템의 병렬 I/O 성능을 향상시킨다. 리눅스 5.18.11 에 제안한 방법을 구현하였으며, 64 개의 물리적 코어와 256 개의 논리적 코어를 가지는 Intel Knights Landing 프로세서를 이용한 실험을 통해 두 배 가량의 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
기존의 운영체제는 매니코어 시스템에서 코어 수의 증가에 따른 확장성 문제를 보였다. 특히 네트워크 I/O 관점에서 코어가 많아질수록 기존의 운영체제가 가지는 캐시 일관성 비용, lock 오버헤드 등의 문제들은 네트워크 성능을 저하시키는 주된 요인이 된다. 많은 연구들이 마이크로커널과 같은 새로운 운영체제 구조를 제안하거나 커널 수준의 변경을 통해 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 해결책들은 이미 구현된 수많은 응용을 지원할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 커널이나 응용 수준의 변경 없이 사용자 문맥과 시스템 호출 문맥을 분리시키고 코어 친화도를 적용하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 라이브러리를 제안한다. 구현된 시스템은 Apache를 통해 네트워크 처리량을 약 30% 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 단일 명령어, 다중 데이터 처리 기반의 매니코어 프로세서를 이용하여 높은 계산량이 요구되는 차감 클러스터링 알고리즘을 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한 차감 클러스터링 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로서서 구조를 선택하기 위해 다섯 가지의 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE) 구조 (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096)를 모델링하고, 각 PE구조에 대해 실행시간 및 에너지 효율을 측정한다. 두 가지 의료 영상 및 각 영상의 세 가지 해상도(($128{\times}128$, $256{\times}256$, $512{\times}512$)를 이용하여 모의 실험한 결과, 모든 경우에 대해 PEs=4,096구조에서 최고의 성능 및 에너지 효율을 보였다.
매니코어 구조의 고성능 컴퓨팅 시대가 시작되고 있다. 매니코어의 성능을 활용하기 위해서는 병렬 프로그래밍이 필수적인데, 이 방식은 기존 프로그래밍에 비해 훨씬 더 복잡하고 어렵다. 또한 컴퓨터의 성능이 높아짐에 따라 소프트웨어의 규모와 복잡도 또한 증가하게 되며, 소프트웨어를 에러 없이 안전하게 개발하는 것은 매우 어려운 문제가 되고 있다. 이 문제해결에 도움을 줄 수 있는 한 방법으로 기존의 명령형 프로그래밍 언어 대신 Haskell과 같은 순수 함수형 언어의 이용을 고려한다. Haskell은 지난 수십 년 동안 람다 계산법, 타입 이론, 의미론 등의 강력한 이론적 배경하에 최신 기술을 수용하면서 발전하고 있는 순수 함수형 언어이다. 함수의 순수성은 결정적(deterministic) 병렬 프로그래밍을 표현하는데 매우 유리하다. 최근 이와 관련된 매우 고무적인 연구결과가 발표되고 있으며 여러 응용프로그램들이 개발되고 있다. Haskell은 여러 강력한 이론 덕택으로 병렬 프로그래밍뿐만 아니라 소프트웨어의 생산성 및 안정성과 관련된 많은 문제에 도움을 줄 수 있는 다목적 언어로써 주목 받고 있다.
최신 HPC 시스템은 수십 개의 코어를 가진 매니코어 CPU를 탑재하고 있다. 이런 시스템에서 병렬 I/O를 수행할 경우 리눅스 시스템의 LRU락 관리 정책의 문제로 인해 확장성에 한계를 가지고 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위한 개선된 FinerLRU를 제안한다. LRU락을 최대 코어 개수만큼 증가시키는 것을 골자로 한 세분화된 Lock 관리를 통해 페이지 기반 버퍼 캐시를 사용하는 파일 시스템의 병렬 쓰기 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 리눅스 5.18.11에 제안한 방법을 구현하였으며, 서로 다른 특성을 가진 2종류의 CPU인 Intel Icelake Xeon과 Intel Knights landing에서 성능을 측정하였고 두 종류의 시스템 모두에서 두 배 전후의 성능 향상이 발생함을 확인하였다.
본 논문은 휴대용 초음파 진단기기에서 초음파 영상 크기 변화에 따라 요구되어지는 저전력 및 고성능을 만족시키기 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 매니코어 프로세서 코어의 구조를 데이터의 크기에 따라 최대 일곱 가지의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE) 모델에서 성능 변화 및 전력 소모를 측정하였다. 모의실험 결과, 에너지 효율은 $256{\times}256$, $320{\times}240$, $800{\times}480$ 해상도를 갖는 영상에서 PE 수가 각각 1,024개, 64개, 256개 일 때 가장 높았다. 또한 $256{\times}256$와 $800{\times}480$ 해상도의 영상에서는 PE 수가 256개, $320{\times}240$ 해상도의 영상에서는 64개에서 가장 높은 면적 효율을 보였다.
프로세서는 더 이상 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 멀티프로세서로 기술 발전이 이루어지고 있다. 최근 2, 4, 8개의 프로세서 코어를 넘어 64, 128개 이상의 프로세서를 집적한 대규모 데이터 처리용 고성능 프로세서들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기타의 음 합성을 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 기존의 연구에서는 하나의 기타 현에 하나의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)를 할당하여 음을 합성하였으나, 본 논문은 하나의 기타 현에 여러 개의 PE를 할당하고 각각의 경우에 대해 시스템 성능, 시스템 면적 효율 및 에너지 효율을 평가하였다. 샘플링율이 44.1kHz, 양자화 비트 16인 기타 음을 사용하여 모의 실험한 결과, 시스템 면적 효율은 PE 수가 24개, 에너지 효율은 PE 수가 96개일 때 각각 최적의 효율을 보였다. 또한, 최적의 매니코어 프로세서를 이용하여 합성한 결과 합성음은 원음과 스펙트럼에서 매우 유사하였다. 더불어, 음 합성에 가장 많이 사용되는 TI TMS320C6416보다 시스템 면적에서 1,235배, 에너지 효율에서 22배의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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