금속으로 이루어진 긴 선이나 구에 대한 전자파 산란 특성을 계산할 때, 산란 계산 속도를 개선하기 위해 사용하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 기반 병렬 처리 특성을 제시한다. 산란 행렬 생성, 가우스 소거법, 산란파 계산 등으로 이루어진 전자파 산란 문제는 병렬 처리를 통해 계산 속도를 높일 수 있다. 산란 문제의 계산 절차를 분석하여 병렬화에 유리한 계산 작업을 분류한 후 OpenMP 기반 병렬화를 적용한다.
고속 계산을 요구하는 분야에서는 여러개의 프로세싱 소자를 사용하여 속도를 증가시키는 병렬 처리의 필요성이 점점 증대되고 있다. 특히 암호처리에서 이산대수 문제나 factorization문제는 많은 시간이 걸리므로 고속계산을 위한 병렬처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Pohlig-Hellman에 의한 이산대수 알고리즘을 SIMD구조의 병렬 컴퓨터상에서 고속으로 처리할 수 있는 두가지 병렬 이산대수 알고리즘을 제시하며, 이를16개의 트랜스퓨터로 구성된 병렬 컴퓨터인 KOPS(Korea Parallel System)상에서 구현한 성능평가를 제시한다.
광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.
고성능 네트워크와 분산처리구조가 병렬처리와 함께 결합되면, 전체적인 디지털 신호처리 시스템의 계산능력, 신뢰도, 다양성을 향상시킨다. 본 논문에서는, 발전된 형태의 수중레이더 (sonar) 알고리즘인 수중정합장처리 (Matched-Field Processing MFP)를 위한 병렬처리 알고리즘을 디자인하고 다중 DSP 프로세서 기반의 병렬처리 시스템 상에서 성능분석과 함께 최적의 병렬처리 솔루션을 제안한다. 각각의 병렬 알고리즘은 특정한 도메인에서 주어진 계산량을 분산시키며 이를 통한 속도향상을 추구한다. 필요한 연산량과 형태에 따라서 병렬 알고리즘은 각기 다른 성능향상을 보여준다. 또한, 알고리즘의 계산량 분산방식 프로세서간의 통신방식, 알고리즘의 복잡도, 프로세서의 속도, 목적하는 시스템의 구성에 따라서 다양한 성능지표를 보여준다. 제안하는 주파수와 출력값 기반의 병렬 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하는 수중정합처리 알고리즘을 적절히 다중 프로세서에 균형 있게 분산시켜 프로세서의 개수와 비례하는 성능향상을 보여주고 있다.
최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.
최근 기술이 발달함으로 인해 더 짧은시간에 더 많은 계산량이 필요해진 시대가 왔다. 본 연구에서는 CPU와 GPU의 구조를 파악하고 계산속도를 비교한다. 직렬 방식의 알고리즘에서의 병렬 방식의 알고리즘 및 현재 GPU 병렬처리 적용 사례 및 추후 적합한 모델 찾기에 대해 연구한다.
본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU를 CPU와 동시에 병렬로 사용한 계산 성능을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 원주율(${\pi}$)을 적분으로 계산하는 CUDA 프로그램을 사용하였으며, 전체 계산을 GPU 대비 CPU 계산 부분으로 할당하여 성능을 분석하였다.
근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
본 연구에서는 워크스테이션 상에서 최적조류계산의 효율적인 분산병렬처리 기법을 개발하였다. 본 연구의 결과를 실제로 2587개의 송전선을 포함하는 미국 ERCOT 계통에 대하여 사례 연구한 결과 성능이 뛰어남을 알 수 있었다. 본 연구는 최적 조류계산을 병렬 처리하는 일반적인 방식을 제시해 줄 수 있을 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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