네트워크 기술의 발전으로 저비용으로 고성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data) 형태의 병렬 프로그램을 사용한 클러스터 시스템의 주된 성능 장애는 부하 불균등 현상이다 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 노드가 정보를 모으는 횟수와 주기를 시뮬레이션을 통해 최적의 값으로 결정하고 그 주기 동안에 각 노드의 태스크 당 평균 수행시간을 계산한다. 통신비용의 오버헤드를 고려한 시스템의 실행시간을 평균 수행시간으로 예측하여 각 노드가 이동할 태스크의 수를 결정하는 동적 부하 균등 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘의 클러스터 시스템을 모델링하고 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 한다.
본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
분산 이기종 시스템에서 병렬 응용프로그램의 성능은 태스크를 스케줄링하는 방법에 따라 크게 영향을 받는다. 따라서 병렬 응용프로그램의 성능에 영향을 미치는 요소들을 태스크 스케줄링에 반영함으로써 주어진 환경 내에서 최적의 결과를 도출할 수 있도록 해야 한다. 일반적으로 병렬 응용프로그램의 전체 처리시간에 영향을 미치는 결정적 요소는 입력 그래프의 임계경로이다. 본 논문에서는 임계 경로 상의 임계노드를 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘인 CLTS를 제안한다. CLTS는 우선순위 결정 단계에서 계층화를 통해 노드의 병렬처리 효율을 향상시키고 임계노드 처리에 의한 지연시간을 단축시킬 수 있도록 우선순위를 결정한다. 또 프로세서 할당 단계에서는 조건적으로 복제 기반 정책, 혹은 삽입 기반 정책을 사용하여 노드를 프로세서에 할당함으로써 전체 처리시간을 단축시킨다. 제안한 CLTS의 성능 평가를 위해 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HCFPD, DCPD와 함께 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션을 통해 CLTS는 평균 SLR을 기준으로 HCPFD 대비 7.29%, DCPD 대비 8.93% 향상되었고, Speedup을 기준으로 HCPFD 대비 9.21%, DCPD 대비 7.66% 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.
본 논문에서는 프로그램을 루프 구조에 근거하여 계층적으로 표현한 HTG (Hierarchical Task Graph)의 복합 노드 태스크들을 공유 메모리 다중처리기 환경에서의 효율적 수행을 위한 새로운 스케쥴링 기법을 제안한다. 단일처리기의 멀티스레드 구조를 비롯한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 자바의 스레드를 사용하여 구현하였으며, 기존의 HTG의 함수 병렬성을 위한 비티 벡터 알고리즘과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서 보듯이, 제안된 기법이 비트 벡트 방법에 비해 수행 시간 측면에서 효율적임을 알 수 있으며 또한, 좋은 부하 균형을 유지하였다.
본 연구팀에서는 YARN 기반의 하둡 플랫폼에서 대규모의 태스크들로 구성된 Many-Task Computing(MTC) 응용들을 효율적으로 지원할 수 있는 신규 프레임워크로서 MOHA(Mtc On HAdoop)를 연구/개발해왔다. MTC 응용들은 수십만 개에서 수백만 개 이상의 대규모 태스크들로 구성되고 각 응용별로 자원의 사용 패턴이 다를 수 있기 때문에, 전체적인 시스템 성능 향상을 위해 MOHA-TaskExecutor(MTC 응용 태스크를 실행하는 주체)의 Adaptive Parallel Computability 기술 연구를 수행하였다. 이는 한 번에 하나의 태스크를 실행하던 기존의 처리 모델을 고도화하여 하나의 TaskExecutor가 동시에 여러 개의 태스크들을 실행함으로써 YARN Container의 병렬 컴퓨팅 능력을 극대화하기 위함이다. 이를 위해 각각의 TaskExecutor들이 "독립적이고, 동적으로" 동시에 실행시키는 MTC 응용 태스크들을 조정할 수 있도록 하였으며, 최적의 동시 실행 태스크 숫자를 찾기 위해서 Hill-Climbing 알고리즘을 활용하였다.
임베디드 시스템에서 멀티코어 프로세스의 채택이 늘어나고 있다. 멀티코어 시스템이 태스크들을 효율적으로 병렬화하여 성능을 극대화하였는지 살펴보기 위해서는 태스크들의 스케줄링 결과를 분석하고 시각화 해주는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티코어 임베디드 시스템을 위한 태스크 스케줄링 결과 시각화 도구를 소개한다. 자원 제약이 있는 임베디드 타켓 디바이스의 부하를 줄이기 위해 스케줄링 결과는 호스트 컴퓨터에 전달되어 분석 및 시각화된다. 시각화 형태는 시스템의 전체 동작을 한 눈에 파악할 수 있게 해주는 그래프 형태와 정밀한 분석을 가능하게 해 주는 리스트 형태로 제공된다. 제시된 도구는 멀티코어 임베디드 시스템의 태스크들의 스케줄링 결과를 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 해 주어 시스템의 성능 향상에 도움을 준다.
최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어환경에서 고성능 H.264/AVC 코덱을 구현하기 위한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 이러한 기법들은 병렬화 기법 적용 방식에 따라 태스크 레벨 병렬화 기법과 데이터 레벨 병렬화 기법으로 구분된다. 태스크 레벨 병렬화 기법을 이용한 파이프라인 병렬화 기법은 H.264 알고리즘을 파이프라인 단계로 나누어 구현하며, 일반적으로 화면 사이즈가 작고 복잡도가 낮은 비트스트림에 유리하다. 그러나 프로세싱 모듈별 수행시간 차이가 커서 로드밸런싱이 좋지 않고, 파이프라인 단계의 수가 제한적이라 성능 확장성에 제한이 있어 HD 비디오같이 해상도가 큰 비트스트림 처리에는 적합하지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 로드밸런싱 및 성능 확장성을 고려하여 매크로블록 라인 단위로 쓰레드를 할당하는 수평적 데이터 레벨 병렬화 기법을 제안하고, 이에 대한 성능 예측 수식 모델을 통하여 성능을 예상한다. 또한 성능 예측의 정확성을 검증하기 위해 JM 13.2 레퍼런스 디코더에 대한 데이터 레벨 병렬화 기법을 ARM11 MPCore 환경에서 구현하고 이에 대한 성능 검증을 수행하였다. SoCDesigner를 이용한 사이클 단위의 성능 측정 결과, 본 논문에서 제시하는 쓰레드 증가에 대한 병렬화 기법의 성능 변화를 비교적 높은 수준의 정확도로 예측 가능하였다.
본 논문은 기존의 소프트웨어가 멀티코어기반의 모바일 디바이스를 인지할 수 있도록 태스크 병렬화 시스템(BioMP)을 제안한다. 애플리케이션 개발자가 기존의 소프트웨어에 병렬화 규약의 코드를 추가하였을 때, 제안 시스템은 호환성 뿐만 아니라 병렬 쓰레드의 수행을 지원한다. BioMP는 기존의 대용량 애플리케이션 소스코드를 단시일에 멀티코어를 인지하는 소프트웨어로 개선한다. 실험 결과, 우리의 아이디어는 쿼드 코어기반의 멀티코어 환경에서 기존의 시스템 대비 애플리케이션 실행속도를 약 64%까지 개선하였다. 또한, BioMP는 독립적인 컴포넌트이기 때문에 어떠한 플랫폼의 추가적인 수정도 필요로 하지 않는다. 그 결과, 애플리케이션 개발자는 멀티코어향 소프트웨어를 애플리케이션 스토어에 배포하였을 때, 사용자는 모바일 디바이스의 어떠한 수정도 없이 즉시 실행을 할 수 있다.
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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