반도체 집적도의 향상과 제한된 프로세서 설계 능력으로 인한 칩 멀티 프로세서의 도입은 최근 수 년 동안 급속히 이루어졌으나, 다수의 프로세싱 코어를 효율적으로 사용하기 위한 기법은 부족한 실정이다. 칩 멀티 프로세서 상에서 실제 작업을 수행하지 않는 유휴 코어의 발생은 불가피하며, 이 때 코어가 소유한 자원들은 낭비될 수 밖에 없다. 기존의 연구들은 이렇게 낭비되는 자원 중에서 캐시의 효율적 관리를 위해 공유 캐시 형태로 캐시를 구성하였으나, 전체 캐시 관리에 따른 많은 오버헤드를 수반하였다. 본 논문에서는 이러한 유휴 캐시의 발생이 불가피함을 인지하고 그것을 칩 내 메모리 공간으로써 활용하여 칩 멀티 프로세서 전체의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이를 위해 ARM 코어 기반의 칩 멀티프로세서 시뮬레이터 환경을 구성하여 제안된 기법을 검증한다. 실험 결과 본 논문에서 소개된 기법은 4-코어 및 16 코어 기반 칩 멀티 프로세서 환경에서 각각 17%와 8%의 IPC 향상을 가져왔다.
최근에 이르러, 범용 컴퓨터 뿐만이 아니라 임베디드 시스템 및 모바일 장치에서도 광범위하게 멀티코어 프로세서가 이용되어 그 성능이 증대되고 있다. 이러한 멀티코어 프로세서 시스템의 전력 소비량이 매우 중요하므로, 설계의 초기 단계에서 그 값을 정확하게 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티코어 프로세서에 대하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 모의실험기 기반의 전력 분석기를 개발하였다. 이 때, 각 코어를 구성하는 하드웨어 유닛별 소비전력을 계산하여 합산하였다. 또한, SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 모의실험을 수행하여 명령어 당평균 전력 소비량을 측정하였다.
모바일 GPU가 발전함에 따라 멀티코어 GPU를 효과적으로 최적화하는 것은 스마트폰의 성능을 높이는데 있어 중요한 문제가 되고 있다. 하지만 대부분의 모바일 GPU에 관한 연구는 싱글코어 모바일 GPU에 대해 다루고 있거나, GPU 공급자에 의한 제한적인 연구만을 다루고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 GPU의 작업 분배 패턴과 효율성 분석을 통해 성능향상의 가능성에 대한 분석을 수행하였다. 실험은 DS-5 Streamline을 사용하여 시스템 사용자 인터페이스를 조작하였을 때, GPU의 코어 수의 변화에 따른 그래픽 처리 소요 시간을 측정한 실험과 GPU의 코어 수에 따른 작업 분배 패턴에 대한 실험을 수행하였다. 프로파일링 결과, GPU의 코어수가 더 증가했음에도 불구하고 그래픽 애플리케이션을 실행하는데 요구되는 전체 소요시간이 증가하는 경우를 발견하였다. 또한 GPU가 그래픽을 처리할 때, 약 4ms의 오버헤드가 CPU와 GPU 사이의 통신에서 발생하고, GPU 내부 드라이버의 활동으로 인한 지연이 발생했음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 GPU 동작의 비효율성에 대한 분석결과는 앞으로의 모바일 멀티코어 GPU의 연구에 있어 참고가 될 수 있을 것이라 예상한다.
본 논문에서는 비행 운용 프로그램(Operational Flight Program, OFP)의 성능 향상을 위하여 멀티코어 기법을 적용한 임무 컴퓨터(Mission Computer, MC)와 OFP의 디자인에 대해 기술하였다. 우선 멀티 코어 환경에서 태스크로 지정된 영역의 프로그램을 병렬 프로그램의 표준인 오픈엠피(OpenMp)를 사용하여 지정된 코어에서 제어하는 기법을 설계하여, 이를 적용한 멀티 코어 프로그램(Mulit-Core Program, MCP)과 싱글 코어 프로그램(Single-Core Program, SCP)의 성능의 차이점에 대해 기술하였다. 항공기의 임무 컴퓨터 내에 멀티 코어를 지원하는 프로세서(General Processor Module, GPM)에 탑재되는 OFP중, 항법, 통신, 피아식별등의 비행 정보를 조종사에게 제공 및 제어하도록 설계된 전방 상향 제어 비행운용 프로그램(Integrated Up-Front Control OFP, IUFC OFP)의 성능 향상을 위한 멀티 코어 설계 기법을 제시 하였다.
DNN은 로봇 및 자율주행차 등의 임베디드 시스템에서 활용 분야가 넓어지고 있다. 최근 높은 인식 정확도를 위하여 연산 복잡도가 크게 증가되고 비주기적으로 다수의 DNN을 사용하는 형태가 증가되고 있다. 따라서 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 처리할 수 있는 능력은 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라 멀티코어 기반 플랫폼들이 출시되고 있다. 하지만 대부분의 DNN 모델들은 배치 프로세스로 운용되어, 여러 DNN이 함께 멀티코어에서 운용될 때 어떻게 코어에 할당되느냐에 따라 각 DNN 간 수행시간 편차가 클 수 있고 시스템 전체적인 DNN 수행 시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 각 DNN들을 배치 형태가 아닌 레이어별로 재구성한 후 글로벌 큐를 통하여 멀티코어에 분산시킬 수 있는 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 해결한다. 실험 결과 전체 DNN 수행 시간은 31% 감소하였고 다수의 동일 DNN을 운용 시 그 수행시간 편차는 최대 95.1% 감소하였다.
댐 및 제방 등의 수공구조물 붕괴에 의한 극한홍수 전파를 해석하기 위한 2차원 홍수 해석기법에는 현재까지 다양한 기법들이 개발되어 왔고 다양한 모형들이 상용화 또는 범용화 되고 있다. 그 중 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov형태의 유한체적기법은 충격파와 같은 불연속적인 해를 가지는 문제를 정확히 해석할 수 있고, 비구조적 격자 사용의 용이성 등의 장점 때문에 2차원 홍수파 전파 해석에 있어서 최근 십수년간 가장 활발하게 연구되어왔다. 하지만 이러한 기법은 양해법을 근간으로 하는 해석 기법으로써, 계산거리의 간격이나 계산시간의 간격, 격자망의 구성 등 엄격한 제한이 필요하다. 특히 방대한 계산시간을 요구하는 기법의 약점은 홍수예 경보 등을 위한 실시간 모형의 구동에 있어서 큰 제약이 되어 왔다. CPU의 성능이 지속적으로 발전하면서 이러한 문제는 점차 극복되어 왔으나, 발열 등의 문제와 이를 극복하기 위한 멀티코어의 등장으로 인해 단일 코어의 성능개발은 매우 더딘 것이 사실이다. 현재까지 연구되고 개발되어 온 모형들은 특별한 처리 없이는 단일 코어만을 사용하여 계산할 수 밖에 없기 때문에 멀티코어의 장점을 전혀 이용할 수 없다. 이러한 점을 극복하기 위해 프로그램을 병렬화하여 단일 문제에 대해 멀티코어를 사용할 수 있다면 계산시간 단축에 큰 효과를 거둘 수 있을 것이다. 현재까지 IT분야에서 다양한 병렬프로그래밍 기법들이 개발되고 소개되어 왔다. 본 연구에서는 병렬프로그래밍 기법중 가장 널리 사용되고 있는 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용함으로써 기 개발된 고정확도 유한체적모형을 병렬화 하여 계산시간을 단축하고자 하였다. 개발된 모형을 장애물이 존재하는 실험하도의 댐 붕괴 문제와 2002년 태풍 루사 시 큰 피해를 입은 강릉시 일원의 섬석천 유역에 위치한 장현저수지와 동막저수지의 붕괴사례에 대해 적용하였다. 모형을 코어 개수별로 다양하게 모의함으로써 기존모형과의 결과에 대한 일치성을 확인하였고, 기존 모형 대비 계산시간 단축의 효과를 입증할 수 있었다. 개발된 본 모형을 실시간 홍수범람해석을 위한 시스템으로 구축할 수 있다면, 실시간 홍수예 경보에 있어 주요지점에서의 수위해석 뿐만이 아닌 제내지 범람 예보 분야까지 확대 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
오늘날의 시스템은 프로세서 성능의 증가와 더불어 단일코어에서 멀티코어 환경으로 변화되었다. 이에 따라 자원 경쟁을 최소화하여 시스템의 성능을 향상시키기 위한 멀티코어 스케줄링 기법이 연구되고 있다. 기존의 기법에서는 메모리 지향적인 태스크들을 중점적으로 다루고 있으나, 실제 컴퓨팅환경에서는 다양한 워크로드가 존재한다. 따라서 각 태스크들의 특성을 반영한 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HPC 관련 툴을 이용한 실험을 통해 프로세서, 메모리, I/O지향적인 태스크들의 특성을 파악하였다. 메모리 지향적인 태스크는 매우 높은 캐시 미스율을 가지고 있으며, I/O 지향적인 태스크는 시스템 콜을 매우 빈번히 호출 한다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 이러한 태스크들의 특성을 스케줄러 설계에 적절히 반영한다면 보다 효율적인 스케줄링이 가능할 것으로 기대된다.
멀티코어 시스템에서는 서로 다른 코어들이 공통 데이터를 동시에 접근할 때 데이터의 일관성을 유지하기 위해서 스핀락 기법을 사용한다. 전통적인 스핀락을 이용한 잠금 기법에서는 잠금 변수가 실행 도중 삭제되지 않으므로 문제가 되지 않는다. 그러나 병렬성을 최대화하기 위해서는 개별 객체 잠금을 하여야 하고 이를 위해서는 객체내에 잠금 변수를 유지하여야 한다. 이 경우 객체는 도중에 언제든지 삭제가 가능하기 때문에 잠금을 하는 도중에는 잠금 변수가 절대 삭제되지 않도록 하여야 한다. 본 논문은 멀티코어상에서 발생하는 이 같은 문제를 해결하기 위해 잠금 변수를 객체 내에 유지할 때의 개별적인 객체 잠금을 위한 스핀락 구현 방법을 제시한다.
항공기 내에서 단일코어 기반의 임무컴퓨터를 포함하는 연합형 항공전자 모델은 항공기의 임무 요구도 증대와 전장 환경의 변화에 따라 기내 데이터 양이 급격히 증가하여 비행 운용 프로그램(OFP)의 실시간성 및 처리성능에 한계를 보인다. 또한 분산된 임무컴퓨터의 공간점유와 무게 및 높은 전력소비가 발생하므로, 본 연구에서는 실시간 운영체제 모듈을 적용한 멀티코어 기반의 통합 모듈형 시스템(IMA) 플랫폼을 제시하여 비용과 체적을 감소시킨 개발 환경을 제공한다.
최근 CPU의 코어 클럭을 높이는 대신 동일한 클럭의 코어 수를 늘림으로써 성능을 향상시키고 전력 소모도 줄이는 멀티코어가 등장하고 있다. 이러한 멀티코어 플랫폼의 등장으로 인해 해당 코어들의 자원을 효율적으로 사용하여 동시에 처리하는 병렬처리 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 병렬처리 기법의 종류 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 고속화 ME 방법론을 연구 및 제안하였다. 최소화 SAD를 구하고 정확한 모션벡터를 선정하기 위해 다양한 ME 방법 중 전역탐색기법을 NEON에 적용하여 동시에 128비트씩 연산을 수행하였다. 그 결과 영상의 크기에 따라 계산 성능이 최대 60% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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