Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.640-642
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2005
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.367-369
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2003
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.643-645
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2003
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.64-65
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2016
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.
Recently, there have been active researches about the VPCS (Virtual Parallel Computing System) based on multiple agents. The PVCS uses personal computers or workstations that are dispersed all over the internet, rather than a high-cost supercomputer, to solve complex problems that require a huge number of calculations. It can be made up with either homogeneous or heterogeneous computers, depending on resources available on the internet. In this paper, we propose a new method in order to distribute worker agents and work packages efficiently on the VPCS based on the IBM Aglets. The previous methods use mainly the master-slave pattern for distributing worker agents and work packages. However, in these methods the workload increases dramatically at the central master as the number of agents increases. As a solution to this problem, our method appoints worker agents to distribute worker agents and workload packages. The proposed method is evaluated in several ways on the VPCS, and its results are improved to be worthy of close attention as compared with the previous ones.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.111-118
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2010
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.
World Wide Web has potential possibility of infrastructure for parallel computing environment connecting massive computing resources, not just platform to provide and share information via browser. The approach of Web-based parallel computing has many advantages of the ease of accessibility, scalability, cost-effectiveness, and utilization of existing networks. Applet has the possibility of decomposing the independent/parallel task, moving over network, and executing in computers connected in Web, but it lacks in the flexibility due to strict security semantic model. Therefore, in this paper, Web-based parallel computing environment using mobile agent, Aglet (Agile applet) was designed and possible implementation technologies and architecture were analyzed. And simple simulation and analysis was done compared with applet-based approach.
Kim, Heegon;Lee, Sungju;Chung, Yongwha;Park, Daihee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.111-114
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2013
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.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.37-38
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2017
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.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.5
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pp.545-556
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2018
The purpose of this study is to suggest the knowledge elements for HPC education in computational science. For this purpose, the survey for HPC experts was conducted to verify the content validity and reliability, and the 20 candidate knowledge elements was extracted. And the second survey for HPC users was conducted to apply the t test, Borich requirement, and The Locus for Focus model. And 10 knowledge elements for HPC education were derived. As a result, the first group was 'Parallelism Fundamentals', 'Parallelism', 'Parallel communication and coordination', 'Parallel Decomposition', 'Parallel Algorithms, Analysis, and Programming' and 'Introduction to Modeling and Simulation', 'Fundamental Programming Concepts', 'Fundamental Data Structures', 'Memory Management', 'Algorithms and Design' were second group for HPC education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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