이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.
웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.
본 논문에서는 방대한 지형 데이터의 효과적 가시화를 위한 클라이언스-서버 기반의 분산/병렬 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반으로 수행되는 클라이언트 GUI 프로그램과 복수의 PC 클러스터에서 구동되는 분산/병렬 서버 프로그램으로 구성된다. PC 뿐만 아니라 모바일 기기에서도 클라이언트 프로그램이 수행될 수 있도록 자바 기반의 OpenGL 그래픽스 라이브러리인 JOGL을 사용하여 GUI를 설계하였으며, 사용하는 기기의 현재 사용 가능한 메모리 크기와 화면의 최대 해상도 정보를 서버에게 전달하여 서버의 작업을 최소화하였다. 서버로 사용된 PC 클러스터는 분산된 지형 데이터를 액세스하고 이를 클라이언트로부터 받은 정보에 따라 적절히 리샘플링 한 후 이를 다시 전송하는 작업을 담당한다. 서버의 각 노드들뿐만 아니라 클라이언트까지 캐시 자료구조를 유지함으로써 분산된 방대한 지형 데이터의 반복 접근 시 발생되는 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다.
본 논문에서는 분산메모리를 가진 병렬 컴퓨터에서 밀집 행렬 연산을 위한 PoLAPACK 패키지를 소개한다. PoLAPACK은 새로운 연산 기법을 적용한 LU, QR, Cholesky 인수분해 알고리즘들을 포함하고 있다. 블록순환분산법으로 분산되어 있는 행렬에 알고리즘적인 블록 기법(algorithimic blocking)을 적용하여, 실제 행렬의 분산에 사용된 블록의 크기와 다른, 최대의 성능을 보일 수 있는 최적의 블록 크기로 연산을 수행할 수 있다. 이러한 연산 방식은 분산되어 있는 원래의 행렬 A의 순서를 따르지 않으며, 따라서 최적의 블록 크기로 연산을 수행한 후에 얻어진 해 x를 원래 행렬 분산법을 따라서 재배치하여야 한다. 본 연구는 Cray T3E 컴퓨터에서 구현하였으며 ScaLAPACK의 인수분해 루틴들과 그 성능을 비교.분석하였다.
본 연구에서는 분산 메모리시스템에서의 압력 방정식의 병렬해법을 위하여 MPI(Message Passing Interface)와 하이브리드 병렬기법을 사용하였다. 두 모델은 영역분할 기법을 활용하며, 하이브리드 기법은 성능이 양호한 두 가지 영역분할에 대해 수행하였다. 두 병렬기법의 성능을 비교하기 위해서 다양한 문제 크기에 대해 최대 96개의 쓰레드를 사용하여 속도향상을 측정하였다. 병렬 성능은 캐쉬 메모리에 따른 문제의 크기 및 MPI 통신, OpenMP 지시어의 부하에 대해 영향을 받음을 확인하였다. 문제의 크기가 작은 경우에는 쓰레드가 증가할수록 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 상대적으로 크기 때문에 병렬 성능이 좋지 않으며, MPI 통신 부하보다는 OpenMP 지시어 부하가 상대적으로 크므로 MPI 병렬 기법의 병렬 성능이 더 우수하다. 문제의 크기가 큰 경우에는 캐쉬 메모리의 활용도가 높고 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 낮아 병렬 성능이 좋으며, OpenMP 지시어보다 MPI 통신에 의한 부하가 더 지배적이어서 하이브리드 병렬 성능이 MPI 병렬 성능보다 더 양호하다.
고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 가동중인 188개의 계산 노드, 3008개 CPU 자원을 보유한 대규모 클러스터 시스템에서 병렬 분산 파일 시스템에 대한 워크로드를 분석하였다.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.
마이크로그리드 계통 연계 운전시 분산 발전은 main grid와 함께 연계되어 부하의 수요를 담당한다. 하지만 계통사고나 의도적인 제어 전략으로 인해 분산 발전은 계통과 분리되어 단독으로 부하의 수요를 담당하게 된다. 이때 분산발전을 기반으로 한 인버터는 계통 연계 운전 시 하나의 전류원으로서의 역할을 하다가 시스템이 단독 운전 모드로 전환시 전압원으로 가정되게 된다. 이러한 특성으로 인해 단독운전 모드시의 인버터 병렬 운전은 시스템 파라미터와 라인 임피던스에 매우 민감해진다. 따라서 본 논문에서는 단독운전 모드시 불평형 저전압 마이크로그리드에서 대두되는 문제들에 대해 분석하고 가상 인덕터와 기준 전압 조정을 활용한 개선된 드룹 방식의 적용을 통해 이를 해결하고자 하였다. 제안된 이론은 PSIM 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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