소프트웨어기반의 네트워크 미들박스 시스템은 특정 하드웨어의 종속성을 탈피하고, 다양한 여러 기능을 유연하게 제공할 수 있는 장점이 있어 최근 큰 각광을 받고 있다. 더욱이 최근 멀티코어 및 매니코어 프로세서의 발전 및 큰 대역폭을 지원하는 네트워크 카드의 등장은 저렴한 범용 컴퓨팅 하드웨어 기반에서도 높은 성능의 미들박스 서비스를 소프트웨어만으로 쉽게 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 하지만 기존의 소프트웨어기반 네트워크 미들박스 시스템 개발에서 쓰이는 네트워킹 소프트웨어 스택은 여러 미들박스 서비스를 쉽게 만들고 유지하기에 불편한 점이 많이 있다. 첫째로, 리눅스(Linux)와 같은 범용 운영체제는 버클리 소켓(Berkeley socket)과 같이 엔드 노드를 위한 네트워킹 스택을 지원하는 반면 네트워크 미들박스 서비스 제작을 위한 전용 스택은 지원하지 않고 있다. 이로 인해 미들박스에서 많이 쓰는 플로 관리 같은 기능을 IP 패킷처리부터 새로 구현해야 하는 부담이 생긴다. 두번째로, 전용 스택의 부재는 같은 기능을 갖는 여러 미들박스 서비스가 공존할 때에도 그 구현을 공유하지 못하는 문제를 만들어 낸다. 또, 여러 미들박스 서비스가 하나의 물리적 하드웨어 위에서 수행될 경우에도 인터페이스가 일정하지 않아 같은 연산을 중복 수행해 자원 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 차세대 소프트웨어기반 미들박스 서비스 설계 및 제작을 용이하게 하기 위한 전용 소프트웨어 스택의 필요성을 알아보고, 이런 전용 스택이 만들어 낼 수 있는 여러 가능성을 짚어본다.
In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.
To meet the usage of discrete wavelet transform (DWT) on potable devices, this paper implements 2-level DWT using a reference many-core processor architecture and determine the optimal many-core processor. To explore the optimal many-core processor, we evaluate the impacts of a data-per-processing element ratio that is defined as the amount of data mapped directly to each processing element (PE) on system performance, energy efficiency, and area efficiency, respectively. This paper utilized five PE configurations (PEs=16, 64, 256, 1,024, and 4,096) that were implemented in 130nm CMOS technology with a 720MHz clock frequency. Experimental results indicated that maximum energy and area efficiencies were achieved at PEs=1,024. However, the system area must be limited 140mm2 and the power should not exceed 3 watts in order to implement 2-level DWT on portable devices. When we consider these restrictions, the most reasonable energy and area efficiencies were achieved at PEs=256.
In order to overcome the complexity and performance limit problems of superscalar processors, the multi-core architecture has been prevalent recently. Usually, the number of cores mostly used for the multi-core processor architecture ranges from 2 to 16. However in the near future, more than 32-cores are likely to be utilized, which is called as many-core processor architecture. Using SPEC 2000 benchmarks as input, the trace-driven simulation has been performed for the 32 to 1024 many-core architectures extensively. For 1024-cores, the average performance scores 15.7 IPC, but the performance increase rate is saturated.
In this paper, we implement and evaluate the performance of a vector-based rasterization algorithm for 3D graphics by using a SIMD (single instruction multiple data) many-core processor architecture. In addition, we evaluate the impact of a data-per-processing elements (DPE) ratio that is defined as the amount of data directly mapped to each processing element (PE) within many-core in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. For the experiment, we utilize seven different PE configurations by varying the DPE ratio (or the number PEs), which are implemented in the same 130 nm CMOS technology with a 500 MHz clock frequency. Experimental results indicate that the optimal PE configuration is achieved as the DPE ratio is in the range from 16,384 to 256 (or the number of PEs is in the range from 16 and 1,024), which meets the requirements of mobile devices in terms of the optimal performance and efficiency.
인간 유전체 지도 완성 후 NGS 기술의 발달로 대용량 유전체 데이터 분석에 대한 요구가 증대하였다. NGS 데이터는 대용량의 단편서열로 구성되므로 효과적인 분석을 위해 고성능 컴퓨팅 기술의 지원이 요구된다. 본 연구에서는 HPC 환경에서 NGS 데이터로부터 SNP를 탐색하는 유전체 분석 파이프라인을 구축하였다. 각 분석 단계의 CPU 이용률 분석을 통해 분석 단계 중 서열 정렬 단계가 연산 작업의 비율이 가장 높은 것을 확인하고, 공개된 병렬화 서열 정렬 도구들의 성능을 분석하여 유전체 분석를 위한 매니코어 프로세서의 활용 가능성을 확인하였다.
다양한 병렬 컴퓨팅 시스템을 지원하기 위해서는 LLVM IR을 벡터/행렬을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 확장하는 것과 LLVM IR을 machine code로 바꾸어 주는 부분을 새로운 알고리즘으로 설계하여 구현하면 된다. IR 예제에서 보았듯이 기본적으로 RISC 명령어로 구성되어 있기 때문에 RISC 명령어 생성은 자연스럽게 생성되며, 벡터 또한 현재 지원가능한데 행렬 명령어는 지원되지 못하고 있다. 벡터/행렬을 보다 강력하게 지원하기 위한 새로운 IR 구조, 명령어 생성 알고리즘 및 관련 부분의 확장이 필요하다. 이를 위해 LLVM IR의 각 명령어를 (벡터/행렬을 위한) target architecture의 적당한 명령어로 mapping을 해주는 부분 (instruction selection 알고리즘)이 중요하다. LLVM IR 명령어의 의미를 파악하고, target architecture의 각 명령어 의미와 syntax를 비교하여, 패턴이 일치하는 명령어를 선택하여 mapping을 효율적으로 해줘야 한다.
발열 때문에 더이상 회로 집적도를 높일 수 없기 때문에 단일 코어 프로세서의 성능 향상은 한계에 달했다. 그래서 코어를 여러 개 사용하는 멀티 코어, 매니 코어 형태의 프로세서가 등장했으며 병렬 프로그래밍이 중요해졌다. 이러한 상황에서 병렬 프로그래밍에 여러 장점이 있는 순수 함수형 언어 Haskell이 주목받고 있다. Haskell은 식 계산 방식에서 이미 병렬성이 내재되어 있으며 병렬 구조를 지원하는 모나드 도구를 제공한다. 그런데 Haskell 병렬 프로그램의 성능은 메모리 재사용 시스템을 포함한 실행시간 시스템에 큰 영향을 받는다. 이미 Haskell이 제공하는 메모리 프로파일링 도구로 GC-tune이 있지만, GC-tune은 가능한 모든 GC 옵션에 대해 프로그램 실행 시간을 반복 측정하기 때문에 GC 조정 시간이 너무 오래 걸린다. 그래서 본 연구에서는 기본적인 분할 정복법을 이용해서 GC-tune의 탐색 영역을 매 단계마다 4분의 1로 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 두 가지 병렬 프로그램(극대 독립 집합 프로그램과 K-평균 프로그램)에 적용한 결과, 평균 98%의 정확도로 실행 시간을 평균 7.78배 단축시켰다.
파형 역산 또는 역시간 구조 보정과 같은 3차원 탄성파 자료 처리를 위해서는 3차원 파동 전파 모델링과 그에 따른 대량의 수치 계산이 필요하다. 본 연구에서는 3차원 주파수 영역 파동 전파 모델링을 이용해 제온 파이 가속기와 서버용 고성능 CPU의 성능 및 정확성을 비교하였다. 시간 영역 유한 차분법 알고리즘에 제온 파이의 특징을 고려하여 OpenMP 병렬 프로그래밍을 적용하였다. 주파수 영역 파동장을 얻기 위해서는 시간 영역 모델링과 동시에 푸리에 변환을 수행하였다. 3차원 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 사용하여 주파수 영역 파동장을 생성한 결과, 제온 파이를 이용해 정확한 주파수 영역 파동장을 CPU 대비 1.44배 빠르게 얻을 수 있었다.
지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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