본 연구에서는 과학계산용 병렬 컴퓨터 시스팀의 구조를 설계하고, 설계된 컴퓨터 구조의 소프트웨어 시뮬레이터를 개발하였으며, 여러가지 시뮬레이션을 통하여 시스팀의 성능을 분석하였다. 설계된 시스팀은 H/V-bus 병렬 처리 시스팀 아키텍쳐에 기반을 둔것으로 각종 과학계산을 위한 고속의 프로세서간 통신 메카니즘이 확장 설계되었다. SLAM II 및 FORTRAN을 이용하여 개발된 시뮬레이터는 시스팀 변수들을 이용하여 프로세서의 수와 속도 및 통신 메카니즘의 속도를 쉽게 변화시킬 수 있게하여 여러 조건하에서의 시스팀 성능을 분석하는데 사용되었다. 또한 실제 프로그램이 수행되는 상황에서 프로세서 및 통신 메카니즘의 속도가 시스팀 전체 성능에 미치는 영향을 측정하고 분석하기 위하여 벤치마크를 시뮬레이터를 이용하여 풀었다.
기존 대부분의 회전형 3 자유도 메커니즘은 직렬 구조로서 해석은 비교적 용이하지만 처짐과 커다란 관성력은 주요한 약점으로 인지되고 있다. 이에 반하여 병렬 메커니즘은 여러 부속 체인을 가지는 구조로 인한 높은 강성과 무거운 엑츄에이터를 지면 가까이 설치할 수 있게 함으로서 상대적으로 적은 처짐과 적은 관성력을 가지는 반면에 상대적으로 기구학 및 동역학 해석은 매우 복잡한 것으로 알려져 있다.(중략)
공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 순차처리를 위한 구조를 가지고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 operation은 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O operation의 병렬처리는 공간 index structure의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PPR-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다.
일반 컴퓨터에서 중앙처리장치와 메모리 사이의 병목 현상인 "Von Neumann Bottleneck"을 보이는데 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하고 검색위주의 응용분야에서 우수한 성능을 보이는 확장 가능한 범용 Associative Processor(AP) 구조를 제안하였다. 본 연구에서는 Associative computing을 효율적으로 수행할 수 있는 명령어 세트를 제안하였으며 다양하고 대용량 응용분야에도 적용할 수 있도록 구조를 확장 가능하게 설계함으로써 유연한 구조를 갖는다. 12 가지의 명령어가 정의되었으며 프로그램이 효율적으로 수행될 수 있도록 명령어 셋을 구성하고 연속된 명령어를 하나의 명령어로 구현함으로써 처리시간을 단축하였다. 제안된 프로세서는 bit-serial, word-parallel로 동작하며 대용량 병렬 SIMD 구조를 갖는 32 비트 범용 병렬 프로세서로 동작한다. 포괄적인 검증을 위하여 명령어 단위의 검증 뿐 아니라 최대/최소 검색, 이상/이하 검색, 병렬 덧셈 등의 기본적인 병렬 알고리즘을 검증하였으며 알고리즘은 처리 데이터의 개수와는 무관한 상수의 복잡도 O(k)를 갖으며 데이터의 비트 수만큼의 이터레이션을 갖는다.
이 논문은 ITU-T Recommendation J.83 Annex B에서 패킷 동기화와 에러 검출을 위해 사용된 패리티 체크섬 생성기의 병렬 구조를 제안한다. 제안된 병렬 처리 구조는 기존의 직렬 처리 구조에서 일어나는 병목현상을 제거하여 패리티 체크섬을 생성하는데 필요한 처리 시간을 상당히 줄여준다. 실험 결과는 제안된 병렬 처리 구조가 16%의 면적증가로 처리 속도를 83.1%나 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
현재 대부분의 상용 마이크로프로세서는 슈퍼스칼라 구조를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼 스칼라 구조를 대신할 새로운 마이크로프로세서 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 최근 새로운 마이크로프로세서 구조로 급부상하고 있는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 차세대 블록 암호화 알고리즘에 적합한지를 분석한다. 즉, 차세대 블록 암호화 알고리즘인 RC6와 Rijndael에서의 병렬성을 분석하기 위하여 프로그램 구동방식의 시뮬레이션을 수행한 결과, 명령어 수준 병렬성만으로는 성능의 한계를 갖지만 쓰레드 수준 병렬성을 동시에 활용함으로써 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다
본 논문은 유한요소 구조해석의 선형해법으로 널리 사용되는 다중프론트 해법의 공유메모리 환경하의 병렬화 방법을 논의한다. 다중프론트 해법은 병렬성이 내재되어 있어서 여타 해법보다 상대적으로 병렬화가 용이한 방법이다. 다중프론트 해법의 공유메모리 컴퓨터에서 최적의 성능을 내도록 병렬 계산을 수행하기 위한 기법들이 제시되었다. 주로 독립적인 계산 작업 시에 필요한 주 메모리 용량을 줄이는 데 초점을 맞춘 방법들로서 프론트 행렬 연성화와 행렬 분리로 명명된 두 기법에 대해 자세히 설명한다. 개발된 방법으로 기존의 알고리즘과의 성능 비교를 수행하여 본지에 제안한 방법이 현대의 다중코어 컴퓨터에서 훨씬 더 효율적인 기법임을 입증하였다.
통합형셰이더 코어 구조 개발 이후 GPU는 그래픽스 전용 연산장치에서 범용 연산장치로 발달하고 있다. 특히, 병렬 응용 프로그램들은 병렬화된 하드웨어 구조를 효과적으로 활용할 수 있기 때문에, GPU를 활용하여 병렬 응용프로그램들을 실행시키는 기법이 주목을 받고 있다. 하지만, 현재의 GPU 구조는 비그래픽스 응용프로그램을 실행하는데 있어서 병렬성을 충분히 확보하지 못하다는 한계를 가지고 있기 때문에, 이를 해결하기 위해 GPU 구조는 빠르게 변화하고 있다. 본 논문에서는 GPU 구조의 개발 방향을 살펴보기 위해, 비그래픽스 병렬 응용프로그램들을 수행하는 경우에 코어 개수 및 동작 주파수 등의 하드웨어구조에 따른 GPU의 성능을 상세히 분석하고자 한다. 실험 결과, 코어 개수가 30에서 192로 늘어나고 동작주파수가 325MHz에서 450MHz로 증가함에 따라 GPU 성능은 28.9%에서 125.8%, 4.4%에서 16.2% 각각 향상되는 반면 성능 향상 효율성은 감소하는 것을 볼 수 있다. 성능 향상 효율성 감소의 주된 원인은 향상된 연산 능력에 맞추어 증가된 데이터 요구를 메모리가 적절하게 처리하지 못하기 때문이다. 결과적으로 GPU의 성능 향상 효율성을 더욱 높이기 위해서는 연산 능력 향상과 더불어 시스템 자원들 또한 GPU 구조에 맞게 변경되어야 함을 구체적인 실험을 통해 알 수 있다.
병렬 시스템에서 순차 자바 프로그램을 재 사용할 수 있기 위해서는 자바 프로그램 내에 존재하는 병렬성을 찾아내는 것이 중요하다. 자바 프로그램을 병렬 시스템에서 실행할 경우 루프는 전체 수행 시간 중 많은 부분을 차지하므로 병렬성 검출의 기본이 되지만 데이터 종속으로 인하여 완전한 병렬 수행을 쉽게 이룰 수 없다. 따라서, 본 논문은 기존의 중첩 루프 구조를 갖는 자바 프로그래밍에서 데이터 종속성 분석에 의한 종속 그래프를 구성하여 묵시적 병렬성을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 재구성 컴파일러에 의하여 자바 원시 프로그램을 자바 프로그래밍 언어 자체에서 지원하는 다중스레드 기법으로 변환하여 병렬 시스템에서 실행하는 방법을 제안한다. 스레드 문장으로 변환된 프로그램에 대해 루프의 반복계수와 스레드 수를 매개변수로 하여 성능 분석을 하였다. 재구성 컴파일러에 의한 장점은 사용자의 병렬성 검출에 대한 오버해드를 줄이고, 순차 자바 프로그램에 대한 효과적인 병렬성 검출을 가능하게 하여 병렬 시스템에서 실행 시간을 단축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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