분산된 컴퓨팅 환경은 프로세서의 개수를 적응적으로 활용하는 병렬 처리 환경으로 활용할 수 있다. 병렬 처리예 의한 수행 시간 단축 효과에 가장 많은 영향을 주는 것은 활용되는 프로세서의 개수와 병렬 처리 요소 상호 간의 통신 오버헤드이다. 분산된 컴퓨팅 환경으로 구성한 병렬 처리는 통신 오버헤드에 의한 단점과 프로세서의 개수를 자유롭게 활용할 수 있다는 장점이 상반되는 특성을 가지며 레이트레이싱에 의한 렌더링과 같이 계산량이 많고 병렬 처리 요소 상호 간의 통신량이 적은 응용 분야에 효과적이다. 분산된 컴퓨팅 환경을 병렬 처리에 활용하기 위하여 기존의 분산 처리 모델을 적웅용면 통신 오버헤드 이외에 부수적인 오버헤드(프로그래밍 및 확용 절차)로 인하여 실효성을 발휘하기 어렵다. 단일 컴퓨팅 환경을 위한 절차와 서비스를 그대로 적용하여 분산된 컴퓨팅 환경을 구성하는 여러 대의 컴퓨터를 통합하여 활용하는 방안은 이와 같은 부수적인 오버헤드를 해결할 수 있으며 본 연구팀에서 이미 발표한 TORB(Transparent Object Request Broker)는 프로그래밍 투명성의 제공을 통하여 분산된 컴퓨팅 환경을 활용하기 위한 프로그램을 단일 컴퓨팅 환경을 위한 프로그래밍 기법을 적응하여 작성할 수 있도록 지원한다. 지속적인 연구를 통하여 프로그래밍 투명성의 범위를 확장함과 동시에 활용 절차의 투명성을 지원하는 방안을 추가하였고 새로운 분산 처리 모델을 설계하여 이러한 절차와 서비스를 체계적으로 정립하였다. 인터넷에 연결된 컴퓨터는 적절한 수준의 컴퓨팅 능력을 갖추고 있고 상호 간의 정보 교환을 할 수 있는 상태이므로 "TORB"와 같이 잘 정의된 패러다임으로 이들을 통합하여 운영하면 병렬 처리에 참여하는 프로세서의 개수를 자유롭게 활용하여 수행시간 감소 효과(병렬 처리에 의한)를 극대화할 수 있다. 그러나 인터넷을 기반으로 하는 분산된 병렬 처리를 지원하기 위해서는 "TORB"가 이미 제공하는 투명성 외에 불특정한 타인이 작성한 프로그램 코드가 "TORB"를 통하여 자신의 컴퓨터에서 실행되어도 악의적인 동작을 수행하지 못하게 하는 보안 기능과 인터넷에 연결된 방대한 수의 컴퓨터를 "TORB"에 의해 구성되는 분산된 컴퓨팅 환경에 참여시키는 시나리오가 필요하다.
최근 응용과학 분야를 연구하는데 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하고 있다. 예로 미생물학 분야에서 분자 모사를 이용한 바이오-나노 연구는 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 그와 함께 대규모 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 많은 자본이 필요하지만, 대부분의 대학에서는 예산 부족 및 관리 능력 부족으로 인해 이러한 장비를 보유하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 컴퓨팅 자원을 제공하기 위해 기존의 대학 실습실의 컴퓨터들을 이용해서 대규모 병렬-분산 처리 시스템을 구현 모델로 제시하고 실제 직접 구현한 결과를 보여준다. 구현 결과로는 병렬-분산 처리 시스템인 PLinda 시스템과 애플리케이션인 Raytracing 병렬처리 프로그램을 보여 준다.
인터넷 기반 병렬 컴퓨팅은 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들을 이용하여 고성능 컴퓨팅 성능을 요구하는 병렬 연산을 수행할 수 있는 컴퓨팅 패러다임이다. 그러나, 자원제공자에 의해 제공된 자원들의 관리와 작업 할당 및 관리가 모든 중앙 관리 서버에 의해 수행됨으로 인해 서버의 부하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 연구들은 복수개의 중간 관리자를 두어 해결하려 했으나 연산에 대한 안정적인 수행을 보장하지 못한다. 중간 관리자들의 선정 및 구성 기법과 중간 관리자의 결합 포용에 대해서는 다루지 않았다. 이에, 본 논문에서는 인터넷 기반 병렬 컴퓨팅 환경에서 중앙 관리 서버의 부하를 줄이고 연산의 안정적 수행을 보장하는 결함 포용적 중간 관리자 구성 기법을 제안하고자 한다.
슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.
최근에 다중 에이전트를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에 관한 적극적인 연구가 이루어지고 있다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 많은 계산을 요구하는 복잡한 문제들을 해결하기 위해 고비용수퍼 컴퓨터를 사용하는 대신에, 인터넷상에 산재되어 있는 개인용 컴퓨터 혹은 워크스테이션을 사용한다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 인터넷상에 이용 가능한 자원에 의존하여 동질 혹은 이질형의 컴퓨터들로 구성될 수 있다. 본 논문에서는 IBM Aglets를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 환경에서 작업자 에이전트와 작업 패키지를 효율적으로 분산하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 작업자 에이전트와 작업 패키지를 분산하기 위해서 주로 마스터/슬레이브 유형을 사용한다. 그러나 이러한 방법에서 에이전트의 수가 증가하게되면 중앙 마스터에서 작업부하가 급속하게 증가된다. 이러한 문제에 대한 해결로서 본 논문에서는 작업자 에이전트와 작업 패키지의 분산을 작업자 에이전트에게 위임하는 방법을 사용한다. 제안된 방법은 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에서 다양한 방식으로 평가되었으며, 그 결과는 기존의 방법에 비해서 괄목할 만한 수준으로 개선되었다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.
웹은 브라우저를 통한 단순한 정보의 전달과 정보의 공유수단으로서가 아니라, 수많은 컴퓨터 자원이 연결되어 있는 병렬 컴퓨팅을 위한 기반구조로서 이용될 수 있는 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 웹을 기반으로 한 병렬컴퓨팅의 접근방법은 기존의 다른 방법들에 비하여 일반 사용자들의 접근에 대한 용이성, 확장성, 비용대비 효과적인 병렬시스템 구축의 용이성, 기존의 네트워크를 활용할 수 있다는 측면에서 많은 장점을 가진다. 자바언어에서의 이동코드(mobile code)의 개념을 가지고 있는 applet은 많은 계산을 필요로 하는 프로그램이 독립된 병렬작업으로 분할되어 웹 상의 여러 노드들로 이동되어 실행이 되어질 수 있는 가능성을 제시하여 주고 있다. 그러나 자바 applet은 보안에 대한 모델상의 제약으로 인하여 제한된 범위 내에서만 실행이 가능하며 클라이언트가 applet을 포함하고 있는 호스트들에 접속을 해야 한다는 점에서 유연성이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 applet의 개념에 자치적으로 작업을 처리할 수 있는 기능을 추가하여 이동형 에이전트라 할 수 있는 Aglet(Agile applet)을 이용하여 웹 기반 병렬 컴퓨팅 환경을 설계하였으며, 웹 기반 병렬컴퓨팅 환경을 구축할 때 필요한 기술과 구조가 분석되었다. 또한 applet 기반의 방식과 비교하여 간단한 시뮬레이션과 분석이 이루어졌다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 GPU 등의 성능가속기 사용이 증가함에 따라 성능가속기를 사용한 다양한 병렬처리 방법이 소개되고 있다. 그러나 성능 가속기를 처음 접하거나 성능가속기를 사용한 병렬처리 경험이 적은 사용자의 경우, 이러한 성능가속기를 이용하여 효과적인 병렬처리를 하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능가속기와 마이크로프로세서를 동시에 사용하여 단순히 성능가속기만을 사용한 병렬처리보다 효율적인 병렬처리 방법을 제안하고, 성능가속기만을 사용하여 얻은 성능과 제안한 방법의 성능을 비교한다. 실험결과, 제안방법은 순차처리와 비교하여 약 40배의 성능 향상을 얻을 수 있었고, 성능가속기만을 사용한 병렬처리 방법보다도 25%의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
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.
본 연구는 계산과학분야의 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식요소들을 제안하고자 한다. 이를 위해 고성능컴퓨팅 전문가들을 대상으로 1차 설문을 통해 내용타당도와 신뢰도를 조사하여 20개의 후보지식요소들을 도출하였다. 고성능컴퓨팅 사용자들을 대상으로 2차 설문을 통해 후보지식요소들에 대해 t-test, Borich 요구도, The Locus for Focus모델을 적용하여 고성능컴퓨팅 교육을 위한 10개의 지식요소들을 도출하였다. 그 결과 고성능컴퓨팅 교육을 위한 '기본 병렬성', '병렬성', '병렬통신 및 조정', '병렬분할', '병렬 알고리즘 분석 및 프로그래밍', '모델링 및 시뮬레이션 소개' 6개의 1순위 지식요소들과 '기본 프로그래밍 개념', '기본 자료구조', '메모리 관리', '알고리즘 및 설계' 4개의 2순위 지식요소들을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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