최근 2, 3년 사이에 국내에서도 많은 병렬 머신이 도입되면서 병렬처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 고에서는 미국에서 최근 고성능 컴퓨팅 기술 개발 사업의 일환으로 추진하고 있는 Grand Challenge Problems에 속하지만 다른 과학계산 응용과는 특성이 다른 컴퓨터 비전 태스크를 병렬화 하는 여러 가지 방법에 대해 살펴본다. 먼저 컴퓨터 비전 태스크와 이를 병렬화 할 때 일반적인 특징에 대해서 설명한다. 그리고 하위 레벨(low-level), 중간 레벨(intermediate-level), 상위 레벨(high-level) 태스크 각각을 예로 들면서 병렬처리 방법에 대해 설명한 후, 여러 레벨의 비전 태스크를 종합적으로 병렬화 할 때 제기되는 문제로서 태스크 병렬성(task parallelism) 및 이질적 처리(heterogeneous processing)에 대해서 알아본다. 마지막으로 이러한 컴퓨터 비전 태스크에서의 여러가지 병렬처리에 대한 벤치마크에 대하여 살펴본다.
COncurrent Design Approach for Real-Time System(CODARTS) 방법론은 Gomaa에 의해 제안된 실시간 소프트웨어 설계 방법론으로서 분석 단계에서 CORBA 방법을 사용하여 시스템의 객체와 함수들을 식별하고 행동 모델을 개발한다. 그리고 설계 단계에서는 병렬 태스크 구조화 지침 및 정보 은닉 모듈 구조화 지침을 적용하여 해동 모델의 객체와 함수들을 병렬 태스크와 정보 은닉 모듈들로 구조화한다. 마지막으로 병렬 태스크와 저오 은닉 모듈을 결합하여 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행한다. 소프트웨어 구조를 개발하고 구현 단계를 수행하기 위해서는 병렬 태스크의 행동 특성이나 태스크간의 인터페이스가 정확히 명시되어야 한다. 이는 분석 단계에서 식별된 객체와 함수들에서 태스크에 대한 정보를 추출함으로써 이루어질수 있다. 본 논문에서는 행동 모델의 객체와 함수들로부터 병렬 태스크에 대한 행동 특성 정보 추출방법을 제안하고 태스크 사이의 인터페이스를 결정하는 방법을 보인다.
포트란 M 등의 태스크 병렬언어에서는 프로그래머가 태스크 병렬구조를 사용하여 프로그래밍한다. 그런데 응용 프로그램에서 프로시쥬어간에 종속성 관계가 존재하는 경우 프로그래머가 이 종속성을 고려하여 태스크 병렬 프로그램을 작성하기는 쉽지 않다. 그러므로 컴파일러 단계에서 묵시적 병렬성을 추출한 후, 태스크 병렬언어에서 제공하는 병렬구조로 변환하는 병렬화가 필요하다. 그러나 현재의 태스크 병렬언어 컴파일러에서는 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 종속성 관계에 따라 각 경우를 분석하여, 순차 수행되어야하는 루프 구조에 대해 컴파일러 단계에서 포트란 M의 태스크 병렬 구조인 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록구조로 병렬화하기 위해 묵시적 병렬성을 가지고 있는 경우를 추출하는 방안을 제안한다. 그리고 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록 구조 모두로 병렬화 가능한 경우, 조건에 따라 어느 구조로 변환하는 것이 효과적인가를 분석한다.
WWW에서 의뢰인- 병렬처리 서버- 작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시킨 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW 기반 자바병렬 시스템이 기존의 LAN상에서의 병렬 시스템보다 확장성 및 이용 용이성 면에서 크게 주목을 끌고 있다. 이러한 WWW 기반 자바 병렬 처리 시스템에서 서버가 주어진 태스크들을 작업자들에게 할당하는 효율적인 기법이 크게 요구된다. 본 논문에서는, 이미 구현된 WWW 기반 자바 병렬 시스템 원형(prototype)에서 효율적인 적응적 태스크 할당 기법을 제시한다. 제안하는 적응적 태스크 할당 기법이 WWW에서 여러 호스트들의 성능이 시간의 흐름에 따라 크게 변화하는 상황에 크게 이점이 있음을 성능 분석 및 평가를 통해 보여준다.
데이타 병렬 모델은 대규모 병렬성을 용이하게 얻을 수 있는 장점이 있지만, 데이타 분산으로 인한 통신 지연시간은 상당한 부담이 된다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에 내재되어 있는 태스크 병렬성을 추출하여 이러한 통신 지연시간을 감추는데 이용할 수 있음을 보인다. 기존의 태스크 병렬성 추출은 데이타 병렬성을 고려하지 않았지만, 여기서는 데이타 병렬성을 그대로 유지하면서 태스크 병렬성을 활용하는 방법에 대해 설명한다. 데이타 병렬 루프를 포함할 수 있는 다수의 태스크 스레드들로 구성된 다중스레드 프로그램을 표현하기 위해 본 논문에서는 PCFG(Parallel Control Flow Graph)라는 표현 형태를 제안한다. PCFG는 단일 스레드인 원시 데이타 병렬 프로그램으로부터 HDG(Hierarchical Dependence Graph)를 통해 생성될 수 있으며, 또한 PCFG로부터 다중스레드 코드를 쉽게 생성할 수 있다.
돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 multicore-CPU와 manycore-GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL로 작성된 병렬 프로그램을 deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다른 응용을 병렬화하는데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행 한 경우가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 방법에 비교하여 각각 2배, 11배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
최근 병렬 시스템을 이용하여 공간 조인의 성능 방안에 연구가 진행되고 있다. 그렇지만 프로세서의 수가 증가할수록 병렬 처리에 의한 프로세서의 효율성은 급격히 떨어진다. 이것은 병렬 공간 조인을 수행할 경우 순차 공간 조인 보다 디스크 병목 현상과 메시지 전송 오버헤드가 심하게 발행하기 때문이다. 이 논문에서는 공유 디스크 구조에서 다중 프로세서의 디스크 동시 접근으로 인한 병목 현상을 환화하고, 메시지 전송을 최소화하기 위한 태스크 할당 기법을 제안하였다. 제안한 태스크 할당 기법을 두 가지 공간 조인 방법에 각각 적용하여 디스크 접근 횟수와 메시지 전송 횟수의 감소 효과를 실험으로 평가하였다. MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 병렬 시스템에서의 다양한 실험에서 이 논문에서 제안한 준동적 태스크 할당 기법이 정적 할당과 동적 할당 기법에 비해 우수함을 보였다.
병렬 그래프 감축 모델에 있어서 투기적 연산(speculative evaluation)모델은 병렬성을 증가시키지만 불필요한 연산으로 인해 자원을 낭비할 수 있다. 투기적 태스크가 람다 연산식을 WHNF(Weak Head Normal Form)로 감축할 때, 대치과정은 그래프를 증가시킬 수 있고, 많은 복사과정을 요구할 수 있다. 이러한 투기적 태스크는 나중에 불필요한 연산이 될 수있고 이 경우 이러한 투기적 태스크에서 발생한 다른 모든 투기적 태스크들을 종료해야 하는 부담이 있다. 또한 불필요하게 된 복사과정으로 인한 기억 공간을 재사용이 가능한 상태로 만들어 주어야 한다. 본 논문은 WHNF 또는 HNF 로 감축할 대 발생할수 있는 불필요한 대치과정으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태 (DSF : Deferred Substitution Form)를 제안한다. 이 형태는 대치과정을 필수적 태스크(mandatory task)가 수행될 때 까지 지연시키기 위한 람다 연산식 형태이다. 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축을 수행하는 투기적 태스크에서 , 대치과정이 존재하지 않기 때문에 그래프의 크기가 증가하지 않고 또한 복사과정을 요구하지 않는다. 따라서 연산식에 대한 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축이 불필요하게 된 경우 부담이 줄어들게 된다. 아울러 병렬성을 증가시키기 위한 연산모델을 제안한다.
워크스테이션 네트워크 (NOW: Network of Workstations)은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. NOW 환경에서 통신과 동기화 비용은 다중프로세서 시스템보다 상대적으로 매우 크다. NOW에서 병렬 태스크와 통신을 위한 스케줄링 기법의 선택은 시스템의 활용도와 성능에 큰 영향을 미치므로 효과적으로 스케줄링 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 기반의 NOW에서 병렬 태스크를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 통신비용의 변화에 따른 시스템의 성능을 비교한다. 알고리즘은 태스크 중복을 기반으로 하며 통신에 따른 스케줄링 길이를 줄이기 위하여 휴리스틱을 사용한다.
본 논문에서는 태스크 스케줄링 기법을 PC 클러스터에 구현하여 스케줄링 기법의 성능을 분석한다. 구현된 스케줄링 기법은 태스크 그래프를 입력으로 받아 PC 클러스터로 스케줄링하며, 휴리스틱을 사용하여 태스크를 선택적으로 중복함으로써 병렬연산시간을 단축한다. 실험을 한 결과 본 논문에서 소개한 스케줄링 기법이 비교 기법보다 병렬연산시간 측면에서 성능이 우수함이 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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