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.
Parallel Approaches using Cray T3E which is NIPP (Massively Parallel Processors) machine are presented for the efficient computation of the finite element analysis of 3-D shape rolling processes. D omain decomposition method coupled with parallel linear equation solver is used. Domain decomposition is applied for obtaining element tangent stifffiess matrices and residual vectors. Direct and iterative parallel algorithms are used for solving the linear equations. Direct algorithm is_parallel version of direct banded matrix solver. For iterative algorithms, the well-known preconditioned conjugate gradient solver with Jacobi preconditioner is also employed. Moreover a new effective iterative scheme with block inverse matrix preconditioner, which is named by present authors, is presented and its results are compared with the one using Jacobi preconditioner. PVM and MPI are used for message passing and synchronization between processors. The performance and efficiency of each algorithm is discussed and comparisons are made among different algorithms.
웹의 다양한 자원을 이용하여 고성능 작업 처리를 요구하는 분산/병렬 시스템은 균형적인 작업 할당을 위해 각 호스트의 성능 평가가 중요하다. 하지만 성능 평가에 대한 지속적인 신뢰하기가 어려우며 뿐만 아니라, 작업 도중 호스트의 성능 변화를 예측하기가 어렵다. 성능 변화에 따른 효율적인 작업 스케줄링이 필요하며, 자원 관리자는 작업을 수행중인 호스트에 대한 모니터가 요구된다. 본 논문에서는 자원 관리자와 시스템 관리자에게 효율적인 자원 정책을 제안하기 위해 각 호스트의 자원을 모니터하고, 분산/병렬 시스템의 작업 할당 메커니즘에 의해 각 호스트의 성능 평가 기준을 정한다 또한 관리자에게 실시간으로 호스트의 성능 변화에 따른 자원 정보를 관리하도록 다양한 시각화를 제공한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.
분산 멀티미디어 시스템의 기본적인 요구 사항은 비디오와 오디오 같은 연속미디어의 생성 그리고 검색 시점에서 표현 시점까지의 엄격한 지연과 지터를 요구하는 인트라 미디어 동기화와 다수의 연속 미디어 스트림을 병렬로 표현할 때 트랙들간의 상대적 시간 관계에 관한 제한을 만족시키는 인터미디어 동기화를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 연속미디어를 이용하는 주문형 시스템 개발도구인 버클리 CMT를 텍스트, 이미지, 그래픽 등의 불연속 미디어와 비디오, 오디오 등의 연속 미디어 형태의 멀티미디어 동기화가 가능하도록 확장-CMT를 설계하고, 이를 분산 원격강의 응용에 구현하였다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.
하둡은 대표적인 빅데이터 처리 프레임워크로 널리 사용되고 있지만 하둡 어플리케이션은 고성능컴퓨팅 환경에서 하둡 분산파일시스템이 아닌 러스터 병렬 파일시스템 위에서도 수행될 수 있다. 그러나 이를 위해서 추가적으로 러스터 병렬파일시스템을 구축하고 관리하는 것은 시간 소모적인 업무가 될 수 있다. 본 연구는 러스터 병렬파일시스템의 오토 프로비저닝을 위한 암바리 서비스의 설계 방안에 대해서 제안한다. 암바리는 하둡 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링을 위한 운영 관리 프레임워크이며 운영자의 필요에 따라서 확장할 수 있는 서비스 프레임워크를 제공한다. 본 연구에서는 암바리를 통해서 러스터 병렬파일시스템을 오토 프로비저닝하고 관리하기 위한 확장 서비스를 설계하였으며 서비스를 위한 컴포넌트와 각 컴포넌트별 중요한 기능 사항에 대해서 논하였다.
다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.
현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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