본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
컴퓨터 그래픽의 모델링에 있어서 메타볼은 인체를 모델링하기에 매우 적합한 모델링 요소로서 사용되어 왔다. 메타볼을 랜더링하는 방법으로서는 광추적기법(ray-tracing)이나, 메타볼을 다각형화하여 다각형랜더링가속기를 이용하는 것이 있는데, 전자는 높은 계산량으로 인해서 실시간으로 랜더링하기 어려운 문제가 있고, 후자인 경우에는 모델링 과정에서 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형들을 추출하여 이를 랜더링 시에는 랜더링 가속기를 이용해서 실시간으로 랜더링 할 수 있는 장점이 있지만, 다각형을 추출하는 과정이 높은 계산량과 많은 메모리를 필요로 하므로 랜더링 시 모델의 특성이 변화하는 경우마다 많은 계산량을 필요로 하는 다각형화를 재 수행해야 하므로 실시간 랜더링이 어려운 문제가 있다. 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형을 추출하는 방법으로 많은 연구가 진행되었지만, 이들 대부분이 많은 메모리와 높은 계산량을 요구하고, 다각형화를 가속화기위한 병렬화가 어려운 문제점이 있다. 이로 인해서, 본 논문에서는 다음과 같이 두 가지 특징이 잇는 메타볼 다각형화 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 기존의 방법에 비해서 적은 메모리를 사용한다. 둘째로 높은 병렬화로 하여금 계산량의 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 44.1KHz에서 48KHz로 표본화 주파수를 변환하는 알고리듬들의 성능을 비교한다. 비교 한 기법은 다위상 구조로 구현된 기본적인 기법, sinc 함수를 이용한 기법, 다위상 구조의 다단계 구현 기법, 그리고 B-spline을 이용한 기법 등이다. 먼저, 공정한 비교를 위해 이 4가지 기법을 이용한 표본화율 변환기들을 고품질 조건하에 재설계하고, 이들의 H/W 복잡도를 메모리 요구량과 계산량 측면에서 비교하였다. 그 결과, 메모리 요구량 측면에서는 B-spline을 이용한 기법이 가장 우수하였지만, 계산량 측면에서는 기본적인 기법과 sinc 함수를 이용한 기법이 가장 우수함을 확인할 수 있었다.
웹서버는 disk I/O 오버헤드를 줄이기 위해 웹 문서를 메모리 캐슁한다. 하지만 동시에 들어오는 connection들에 대해 처리 순서는 고려하지 않으므로 같은 문서를 요구하는 request들이 메모리 캐쉬의 working set내에 들어오지 않을 경우 disk I/O를 추가시킬 수 있다. 본 논문에서는 동시에 처리해야 할 같은 작업량을 요구하는 request는 연속적으로 처리함으로써 disk I/O 오버헤드를 줄이는 우선 순위 스케쥴링을 수행함으로써 정적 웹 환경서의 사용자 응답 시간을 줄였다.
최근 스마트폰을 통해 다양한 앱이 실행되면서 모바일 시스템의 메모리 요구량이 지속적으로 증가하고 있다. 메모리 공간이 소진될 경우 프로세스의 풋프린트를 스토리지의 스왑 영역에 백업하는 데스크탑과 달리, 스마트폰은 앱을 종료시켜 상당 부분의 문맥이 유실된다. 이는 스마트폰에서 스왑 지원 시 플래시메모리로의 대용량 I/O 작업이 심각한 지연을 초래하기 때문이다. 본 논문에서는 쓰기 연산이 플래시메모리에 비해 빠른 eMRAM을 모바일 시스템의 스왑 영역으로 사용할 경우 어떻게 효율적인 메모리 관리를 수행할 수 있는지에 대해 논의한다. 백업 스토리지가 플래시메모리인 파일시스템 영역과 eMRAM인 스왑 영역의 특성과, 해당 페이지의 참조 특성을 고려한 메모리 할당 및 회수를 통해 스마트폰의 I/O 성능을 평균 15% 개선할 수 있음을 보인다.
CoAP을 사용하는 IoT 기기는 핸드오버를 시행하는 동안 주기적으로 보내야 하는 메시지를 보내지 않고 메모리에 저장한다. 그로 인한 경량 IoT 기기의 메모리 요구량의 감소를 위한 핸드오버 절차를 제안한다. 제안하는 절차에서는 센서 노드가 핸드오버 이전에 현재 기지국에 미리 핸드오버 요청을 보낸다. 따라서 센서 노드가 이웃한 기지국에게 핸드오버 요청을 했을 때, 이웃한 기지국은 현재 기지국에게 핸드오버 알림을 주지 않는다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 핸드오버 절차로 인한 observe 메시지의 메모리 점유율을 50%가량 줄인다.
컴퓨터와 네트워크 환경의 발달에 힘입어 고화질의 미디어 데이터를 실시간으로 전송하는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 스트리밍 서비스는 서버의 많은 자원을 필요로 한다. 서버의 자원 중에서 메인 메모리는 대용량의 미디어 데이터를 다루는 미디어 스트리밍 서버 성능에 중요한 역할을 한다. 그러므로 제한된 메인 메모리를 효과적으로 이용할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 미디어 스트리밍 서비스를 위한 동적 버퍼 관리 기법과 버퍼 히트율을 높일 수 있는 대체 정책을 제안하고 평가한다.
음성 인식 분야에서는 화자 적응을 통해 화자 독립 시스템의 성능을 화자 종속 시스템에 근접시키려는 여러 가지 노력이 시도되고 있다. 특히 30 초미만의 매우 적은 양의 적응 자료를 이용하는 고속 화자 적응에 대한 관심이 증가하고 있다. 고속 화자 적응에 적합한 eigenvoice 를 이용한 적응 방법은 eigenvoice 를 구성하기 위해 너무 많은 계산량과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 각각 따로 계산된 eigenvoice 들을 한 번에 구성한 eigenvoice 들과 거의 같은 정확도를 갖도록 병합하여 고속 화자 적응에 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 훈련 자료의 추가시 처음부터 새롭게 eigenvoice 를 구하는 대신 추가된 자료에 대한 eigenvoice 를 구하고 병합함으로써 계산량과 메모리양을 현저히 줄일 수 있다. 실험 결과, 메모리와 계산량은 추가되는 화자 종속 모델의 수에 따라 감소하며 성능 저하는 거의 없었다.
본 논문에서는 FMM(Fast Multipole Method)을 적용하여 평면형 다층 구조인 마이크로스트립 프랙탈 안테나 구조에 대한 고속 해석을 구현하였다. 우선 FMM 알고리즘에 이용되는 적분식인 MPIE(Mixed Potential Integral Equation)을 풀기 위해서 실수축 적 분 방법(RAIM: Real-Axis Integration Method)으로부터 정확한 공간 영역 그린함수를 구한다. 구해진 그린함수를 MoM(Method of Moment)을 이용하여 계산할 경우, 연산과 메모리 요구량 $O(N^2)$이 소요되는데, 이를 거대 구조의 해석에 대해 적용할 때나 높은 정확성을 위한 셀(미지수 N) 수의 증가하는 경우 계산량이 기하급수적으로 증가하여 구조 해석에 문제가 된다. FMM은 이와 같은 연산과 메모리 요구량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. FMM은 그린함수의 가법 정리(addition theorem)를 이용하여 행렬-벡터 곱의 복잡성을 줄여 연산과 메모리 요구량을 $O(N^{1.5})$으로 줄인다. 시어핀스키(Sierpinski) 프랙탈 안테나의 구조에 대해 MoM과 FMM를 적용, 상용 툴과 계산 결과의 정확성, 계산 시 메모리 크기, 해석 시간 등을 비교하여 효율성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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