일반 병렬처리 시스템(General Purpose Multiprocessors) 과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction)처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전체 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션 처리 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석 내용을 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력 노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷을 크리에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력노드내의 상호연결망의 접속을 제공하는 XNIF 의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 전혀 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로는 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션시스템의 설계에 있어서 매우 중요하다는 점을 보여준다.
일반 병렬 처리 시스템(General Purpose Multiprocessors)과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction) 처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전제 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션처리 시스템의 미치는 성능의 평가 및 분석에 대한 연구 내용 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷의 크기에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력 노드내의 상호연결망의 접속(Interface)을 제공하는 XNIF의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션 시스템의 설계에 있어서 매우 중요함을 보여준다.
슈퍼컴퓨터의 범주에 속하는 다양한 병렬 처리기에 대한 병렬 알고리즘이 지니는 기본적 의미와 특성 및 알고리즘 디자인시의 고려사항 등을 소개하였다. 또한 많은 병렬처리 모델에서의 개발된 알고리즘들을 간단하게 소개하고 앞으로의 연구분야를 정리해 보았다. 이러한 병렬알고리즘은 본지에서 소개된 하드웨어 기술이나 컴퓨터 구조에 관한 연구와 병행하여 연구되어져 그 현실성을 지니는 것이 중요하다 하겠다.
최근 수년간의 슈퍼컴퓨터의 성향은 확실히 변화하고 있다. 괄목할 만한 것은 초대형의 엄청난 고가의 슈퍼컴퓨터에서나 가능하였던 고해상도의 실시간 화상처리를 이제는 Desk-top 형태의 그래픽 슈퍼컴퓨터에서도 가능해졌다는 점이다. 소위 "visualization"라 불리우는 그래픽 처리를 일반화 하고 있는 것이다. 두말 할 것 없이 초고속의 저렴한 그래픽전용 프로세서의 개발과 벡터프로세싱의 구조를 적용한 초강도의 병렬성의 덕택이라 해도 과언이 아닐듯 싶다. 이렇듯 어느 한정된 응용에서의 최적화된 병렬구조가 가져다준 기술혁신은 인류문명의 찬란한 한페이지를 막 열려하고 있다 하겠다. 물론 아직도 풀리려하지 않는 근본적인 문제가 있기는 하지만 주어진 특수 분야에 국한되지 않고 어느 범용분야에도 병렬처리를 하는 궁극적인 병렬성을 수행하는 슈퍼슈퍼 컴퓨터의 제작이 가능할 것인가 하고 의문점이 생긴다. 의문점이 생긴다.
본 논문에서는 SIMD (Single Instruction stream and Multiple Data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 병렬 고속화하였다. 먼저 NTGST의 화소 및 영상 영역간의 계산 독립성을 이용하여 영상을 분할하여 P개의 프로세서에 할당하고, 이들 각각을 N개의 데이터를 한번에 처리하는 SIMD 구조로 병렬화하여 NP에 비례하는 속도 향상을 얻었다. 실험에서 MMX 기술의 펜티엄 Ⅲ 프로세서를 2개 사용하여 제안한 알고리즘이 기존의 NTGST 보다 8배 가까이 고속으로 처리됨을 확인하였다.
본 연구에서는 영상 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 병렬처리기 및 병렬 기억장치 구조를 제안하였으며, 많은 영상 데이터 중에서 문화재 영상을 대상으로 하였다. 기존의 영상 인식 및 검색 알고리즘은 병렬화하기에 적합하지 않아서 병렬화 가능한 알고리즘을 제안하였고, 제안된 알고리즘을 부분적으로 병렬화하고, 적합한 병렬 기억장치 및 병렬처리기 구조를 제안한 다음 CADENCE사의 모의실험 패키지인 Verilog-XL을 이용해서 모의실험 하였다. 그 결과 81배의 속도향상을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 코덱을 고속으로 처리하기 위하여 전용하드웨어가 아닌 병렬 어레이 프로세서 기반의 U-Chip(Universal-Chip) 구조를 제안하고 TSMC 80nm 공정을 사용하여 11,865,090개의 게이트 수를 가지는 칩으로 개발하였다. U-Chip은 역양자화(IQ), 역변환(IT), 움직임 보상(MC) 연산을 위한 $4{\times}16$ 개의 프로세싱 유닛으로 구성된 병렬 어레이 프로세서와 문맥적응적 가변길이디코딩(CAVLC)을 위한 비트스트림 프로세서와 인트라 예측(IP), 디블록킹필터(DF) 연산을 위한 순차 프로세서와 DMAC의 데이터 전송 및 각 프로세서를 제어하여 병렬 파이프라인 스케쥴링을 처리하는 시퀀서 프로세서 등으로 구성된다. 1개의 프로세싱 유닛에 1개의 매크로블록 데이터를 맵핑하여 총 64개의 매크로블록을 병렬처리 하였다. 64개 매크로블록의 대용량 데이터 전송 시간과 각 프로세서들의 연산을 동시에 병렬 파이프라인 함으로서 전체 연산 성능을 높일 수 있는 이점이 있다. 병렬 파이프라인 구조의 H.264 디코더 프로그램을 개발하였고 제작된 U-Chip을 통해 $720{\times}480$ 크기의 베이스라인 프로파일 영상에 대하여 코어 192MHz 동작, DDR 메모리 96MHz 동작에서 30fps의 처리율을 가짐을 확인하였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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