멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으며, 멀티코어 프로세서의 구조는 크게 대칭적 구조와 비대칭적 구조로 나뉜다. 비대칭적 멀티코어 프로세서는 크고 복잡한 고성능의 코어와, 작고 간단한 저성능의 프로세서들로 구성되며, 대칭적 멀티코어 프로세서에 비하여 더욱 성능과 효율이 높은 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 구성을 갖는 비대칭적 쿼드코어 및 옥타코어 프로세서에 대하여 SPEC 2000 벤치마크를 통하여 모의실험을 수행하여 그 성능을 측정하고, 대칭적 쿼드코어 및 옥타코어 프로세서와 그 성능을 비교하였다.
성능 / 에너지를 강조하는 현재의 멀티코어 추세에서 임베디드 시스템에 사용되는 대부분의 프로세서들은 단일 프로세서와 메모리를 버스 형태로 연결하여 구현하였다. 하지만 칩 내부의 프로세서 코어 수가 증가 하게 되면, 기존 버스 형태의 구조는 제한된 대역폭으로 인하여 확장성이 제약된다. 본 논문에서는 멀티코어 프로세서에서 사용 가능한 기존 연결 망 구조들을 분석하고, 기존 계층적 링 구조에서의 지연 시간 문제를 극복하여 성능을 개선할 수 있는 새로운 이중 광역 계층 링 구조를 제안한다.
최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어를 이용한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 모바일 환경에서도 멀티코어 구조를 적용한 프로세서들이 등장하면서 병렬화 기법들이 연구되고 있다. 하지만, 아직까지 모바일 환경에서의 CPU의 성능은 한계가 있다. 이를 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GPGPU(General-Purpose computing in Graphics Processing Units)를 멀티코어 구조로 설계함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 멀티코어 GPGPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. 멀티코어 GPGPU를 이용한 H.264 전체 시스템 동작 시 50%의 성능 향상이 있었다.
최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.
오늘날 네트워크 환경은 응용 프로그램 및 서비스의 변화가 많아 응용탐지에 있어 기존의 단일 분석 알고리즘으로는 모든 트래픽의 응용을 정확하게 탐지하기 어렵다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 개별 알고리즘을 통합한 멀티 레벨의 트래픽 탐지 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 멀티 레벨 탐지 알고리즘은 단일 알고리즘 구조에 비해 계산 복잡도가 높은 단점이 있다. 또한, 고속 네트워크에서 실시간으로 트래픽을 분류하기 위해서는 멀티코어 CPU의 장점인 병렬처리를 이용하여 높은 계산 복잡도를 해결해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 요즘 일반화된 멀티 코어 CPU환경에 적합한 실시간 응용 트래픽 탐지 시스템 구조를 제안한다. 먼저 멀티 레벨 트래픽 탐지 알고리즘이 멀티 코어 환경에서 실시간으로 동작하기 위한 고려 사항들을 살펴보고, 이를 통해 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 캠퍼스 네트워크와 기숙사 네트워크를 대상으로 구축하여 그 실효성을 검증하였다.
본 논문에서는 DVFS 기능을 제공하는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 비디오 태스크의 에너지 소모량을 최소화하는 최적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 스케쥴링 기법은 멀티코어의 병렬처리 기법을 활용하도록 적절한 수의 멀티코어들을 태스크의 수행에 할당하고, 사용되지 않는 코어들의 전원을 끄며, 실시간 태스크의 데드라인을 만족하는 최저 클락 주파수를 배정한다. 단일 코어에서 태스크를 실행하는 기존 방법과 그리고 모든 코어들에서 태스크를 실행하는 기존 방법을 제안된 스케쥴링 기법과 비교하는 실험 결과에서, 제안된 스케쥴링 기법이 기존 방법들의 에너지 소모량을 각각 최대 67%, 89% 감소시킴을 확인하였다.
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.
최근 멀티코어 프로세서의 활용이 대중화되고 있다. 멀티코어 시스템에서는 소프트웨어가 동시에 여러 코어를 사용하여 동작을 수행 할 때 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 즉, 하나의 소프트웨어가 여러 코어를 동시에 사용할 수 있는 멀티스레드 프로그래밍 기법을 사용할 때 성능을 높일 수 있다. 이러한 환경에서 효율적인 메모리 할당은 데스크톱, 서버 및 과학 등과 같은 응용에 매우 중요하다. 하지만, 동적으로 메모리를 할당하는 것은 메모리 할당 연산과 반환 연산 및 어떤 스레드가 다른 스레드의 힙 영역에 접근하는 것을 처리하기 위한 동기화 문제로 인한 오버헤드가 발생하여 성능에 영향을 끼치는 문제가 발생하게 된다. 따라서 이와 같은 환경에서 실제로 성능에 어느 정도 영향을 끼칠 것인가를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 이에 멀티코어 환경에서 멀티스레드 기법을 사용하여 메모리 할당 연산이 성능에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정 및 평가할 수 있는 시뮬레이터인 MAES(Memory Allocation Evaluation Simulator)를 설계하고 구현한다.
특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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