우리 주변에는 다양한 '무선 통신 기술'이 존재한다. 하지만 무선 통신 기술의 발달로 인해 주파수 자원을 필요로 하는 기술이 늘어나면서 주파수 부족 현상이 심각하게 대두되었다. 최근 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르는 통신기술로 '가시광 통신'이 주목받고 있다. '가시광 통신'은 직렬데이터 송수신을 기반으로 하는 통신 방법으로 발신부의 한계 및 포토다이오드를 이용하는 수신단의 문제 때문에 병렬데이터 송수신에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 가시광 통신의 병렬데이터 처리에 대하여 연구했다. 가시광 통신 시스템에 영상처리를 적용한 병렬데이터 분석을 통해 병렬데이터 분석 방법을 구현하였다. 제안 시스템에서 입출력 데이터 매칭 비교를 통해 병렬 통신 성능을 확인할 수 있었으며 병렬데이터 분석에 다양성을 제시할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.
공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 구현한 리눅스 기반의 병렬 미디어 스트림 서버를 기술하고, 최대 성능을 실현하기 위한 저장 파일들의 스트라이핑 정책을 제시하였다. 구현된 병렬 미디어 스트림 서버는 한계사용자 서비스 상황을 예측하고 이를 기반으로 시스템 RAID라는 저장장치 클러스터링 기법을 도입하여 최적의 스트라이핑 정책과 이를 위한 시스템 구성 요건을 제시함으로써 타 시스템에 비하여 성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 시스템은 하나의 컨트롤 노드와 여러 대의 저장노드들로 구성되는데, 저장노드의 수는 성능요구에 따라 유연한 확장이 가능하다. 시스템의 성능은 저장노드의 성능과 수에 따라 결정되며, 저장노드들은 각 클라이언트에 대하여 균일한 부하분산을 통하여 서비스를 제공한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일의 특성에 따라 쪼개고자 하는 최적의 스트라이핑 크기를 제시하여, 각 서비스 종류별, 저장노드들의 수에 따른 시스템 최적화를 이룬다.
대부분 병렬처리 시스템에서 성능 파라미터는 복잡하고 프로그램의 수행 시 예견할 수 없게 변하기 때문에 컴파일러가 프로그램 수행에 대한 최적의 성능 파라미터들을 컴파일 시에 결정하기가 힘들다. 본 논문은 병렬 처리 시스템의 프로그램 수행 시, 변화하는 시스템 성능 상태에 따라 전체 성능이 최적화로 적응하는 적응 수행 방식을 제안한다. 본 논문에서는 이 적응 수행 방식 중에 적응 프로그램 수행을 위한 이론적인 방법론 및 구현 방법에 대해 제안하고 적응 제어 수행을 위해 프로그램의 데이타 공유 단위에 대한 적응방식(적응 입도 방식)을 사용한다. 적응 프로그램 수행 방식은 프로그램 수행 시 하드웨어와 컴파일러의 도움으로 프로그램 자신이 최적의 성능을 얻을 수 있도록 적응하는 방식이다. 적응 제어 수행을 위해 수행 시에 병렬 분산 공유 메모리 시스템에서 프로세서 간 공유될 수 있은 데이타의 공유 상태에 따라 공유 데이타의 크기를 변화시키는 적응 입도 방식을 적용했다. 적응 입도 방식은 기존의 공유 메모리 시스템의 공유 데이타 단위의 통신 방식에 대단위 데이타의 전송 방식을 사용자의 입장에 투명하게 통합한 방식이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 적응 입도 방식에 의해서 하드웨어 분산 공유 메모리 시스템보다 43%까지 성능이 개선되었다. Abstract On parallel machines, in which performance parameters change dynamically in complex and unpredictable ways, it is difficult for compilers to predict the optimal values of the parameters at compile time. Furthermore, these optimal values may change as the program executes. This paper addresses this problem by proposing adaptive execution that makes the program or control execution adapt in response to changes in machine conditions. Adaptive program execution makes it possible for programs to adapt themselves through the collaboration of the hardware and the compiler. For adaptive control execution, we applied the adaptive scheme to the granularity of sharing adaptive granularity. Adaptive granularity is a communication scheme that effectively and transparently integrates bulk transfer into the shared memory paradigm, with a varying granularity depending on the sharing behavior. Simulation results show that adaptive granularity improves performance up to 43% over the hardware implementation of distributed shared memory systems.
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 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안하고 성능을 분석한다. 병렬 디지털 신호처리시스템의 성능분석은 FFT를 대상으로 하여 FFT의 알고리즘에 기반한 성능분석, FFT 소스코드에 기반한 성능분석, 그리고 확률적 분석에 의한 성능분석 등 세 가지의 서로 다른 분석방법을 사용하였다. 성능분석 결과, FFT를 대상으로 한 버스 기반의 시스템에서는 네 개의 프로세서로 구성된 단일 보드 시스템이 가장 우수한 성능을 보였다. 이것은 FFT처럼 프로세서간 또는 보드간에 데이터 교환이 많은 응용 프로그램에서는 통신부담이 증가하여 시스템의 전체 성능을 저하시키기 때문이다. 그러나 보드간 연결에 사용하는 버스의 수가 늘어남에 따라 시스템의 성능도 선형적으로 증가함을 알 수 있었다.
고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 Z-소스 네트워크를 갖는 능동전력필터 시스템을 제안하였다. 제안된 방식의 동작원리는 종전의 V-소스 능동전력필터와 동일하나, 고조파 보상 전류가 Z-소스 인버터에 의하여 발생된다는 점이 차이가 있다. 또 제안된 시스템을 서로 병렬 운전하는 경우와 종전의 능동전력필터와 병렬 운전하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 PSIM 시뮬레이션에 의하여 타당성이 입증되었다.
대칭형 다중프로세서 (SMP: Symmetric Multiprocessors) 시스템은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. SMP에서 태스크 클러스터링과 스케줄링 기법은 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 버스 기반의 SMP에서 사용할 수 있는 태스크 중복 기반의 클러스터링과 스케줄링 기법을 소개한다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법에서는 휴리스틱을 사용하여 중복할 태스크를 선택한 후 프로세서에 할당하고, 스케줄링 기법에서는 잠재하는 통신 충돌을 방지하기 위하여 네트워크 통신 자원을 사전에 할당한다. 새로운 클러스터링과 스케줄링 기법의 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션에서는 통신비용의 변화에 대한 병렬연산시간을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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