• Title/Summary/Keyword: 성능 최적화

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Hybrid parallel programming for Heterogeneous Multi-core performance optimization (헤테로지니어스 멀티코어 성능 최적화를 위한 하이브리드 병렬 프로그래밍)

  • Lim, Ju-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06a
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    • pp.7-9
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    • 2012
  • CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.

Optimizing Both Cache and Disk Performance of R-Trees (R-Tree를 위한 캐시와 디스크 성능 최적화)

  • 박명선;이석호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.749-751
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    • 2003
  • R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.

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Prediction model of plasma deposition process using genetic algorithm and generalized regression neural network (유전자 알고리즘과 일반화된 회귀신경망을 이용한 플라즈마 증착공정 예측모델)

  • Lee, Duk-Woo;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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    • 2004.07b
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    • pp.1117-1120
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    • 2004
  • 경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.

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Optimum parameters of 3D integral imaging system (3차원 집적 영상 시스템의 최적 파라미터)

  • Cho, Myungjin;Lee, Byonggook
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.1019-1022
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    • 2012
  • Integral imaging is a promising technology for 3D imaging and display. Many parameters affect the performance of 3D integral imaging systems. Enhanced system performance is acquired by optimization of these system parameters with respect to defined performance metrics. In this paper, we present an approach to optimize the performance of 3D integral imaging system in terms of performance metrics under fixed resource constraints. In this analysis, system parameters such as lens numerical aperture, pitch between image sensors, the number of image sensors, the pixel size, and the number of pixels are determined to optimize performance metrics. Wave optics is utilized to describe the imaging process.

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Design Optimization of an Offshore Structure based on Approximation Techniques (근사화 기법 기반 해양구조물의 설계 최적화)

  • Shim, Chun-Sik;Song, Chang-Yong
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.689-692
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    • 2011
  • 본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역 장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계 최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계 최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계 최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교검토 하였다.

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Performance Comparison of Route Optimization Handover Methods in Proxy Mobile IPv6 Network (Proxy Mobile IPv6 네트워크에서 경로 최적화 핸드오버 기법들의 성능 비교)

  • Jang, Ji-Won;Jeon, Se-Il;Kim, Young-Han
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.47 no.7
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    • pp.59-66
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    • 2010
  • In this paper, we compare the performance of proposals for route optimization handover, which provides optimized communication to mobile node, presented in IETF (Internet Engineering Task Force). For comparison, we consider the architecture with two MAGs (Mobile Access Gateways) and single LMA (Local Mobility Anchor), and analyze the signaling cost, handover latency, and packet loss. Evaluation results show that they are changed depending on the involved component, the number of route optimization messages and performance factor that each proposal targets.

Intra Route Optimization Scheme in Multihoming NEMO (멀티호밍 이동네트워크 환경 내부 경로 최적화 기법)

  • Kim, KyungJoon;Song, JooSeok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.1311-1313
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    • 2009
  • 이동성을 가지는 네트워크 환경이 발생하면서 이를 지원하기 위한 이동 네트워크(NEtwork MObility) 프로토콜이 설계되었다. 하지만 표준 이동 네트워크 기술은 라우팅시에 최적화된 경로를 통하여 패킷이 전달되지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위한 이동 네트워크 경로 최적화 기법이 많이 연구되고 있는데 멀티호밍(multihoming) 환경을 고려하여 경로 최적화를 할 경우 더욱 좋은 성능을 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 멀티호밍 이동네트워크 환경에서 내부 경로 최적화를 통하여 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시한다.

Performance Optimization Strategies for Fully Utilizing Apache Spark (아파치 스파크 활용 극대화를 위한 성능 최적화 기법)

  • Myung, Rohyoung;Yu, Heonchang;Choi, Sukyong
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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    • v.7 no.1
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    • pp.9-18
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    • 2018
  • Enhancing performance of big data analytics in distributed environment has been issued because most of the big data related applications such as machine learning techniques and streaming services generally utilize distributed computing frameworks. Thus, optimizing performance of those applications at Spark has been actively researched. Since optimizing performance of the applications at distributed environment is challenging because it not only needs optimizing the applications themselves but also requires tuning of the distributed system configuration parameters. Although prior researches made a huge effort to improve execution performance, most of them only focused on one of three performance optimization aspect: application design, system tuning, hardware utilization. Thus, they couldn't handle an orchestration of those aspects. In this paper, we deeply analyze and model the application processing procedure of the Spark. Through the analyzed results, we propose performance optimization schemes for each step of the procedure: inner stage and outer stage. We also propose appropriate partitioning mechanism by analyzing relationship between partitioning parallelism and performance of the applications. We applied those three performance optimization schemes to WordCount, Pagerank, and Kmeans which are basic big data analytics and found nearly 50% performance improvement when all of those schemes are applied.

희소에레이를 이용한 적응 빔형성기

  • 이훈희
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06e
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    • pp.189-192
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    • 1998
  • 본 논문에서는 희소어레이 구조를 응용한 선형제약형 적응어레이 처리기를 제안하였다. 다경로 환경하에서 간섭신호의 제거에 효과적인 공간유화방법을 사용하여 제안된 어레이 처리기의 성능을 분석평가하였다. 선형어레이와 최적화된 센서간격으로 이루어진 선형어레이와 정상어레이 간의 성능을 비교하였다. 실험결과 최적화된 희소어레이를 이용한 선형제약형 적응어레이의 성능이 정상어레이의 성능에 버금가는 것으로 나타났다.

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최적설계의 개념

  • 이태희
    • CDE review
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    • v.10 no.1
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    • pp.29-38
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    • 2004
  • 최적화(optimization)는 “최선”이란 의미의 라틴어 “OPTIMUS”을부터 유래되었다. 공학에서 최적설계는 가능하면 짧은 시간에 최고성능을 갖는 제품을 값싸게 생산할 수 있는 설계로 정의한다. 2차 세계대전 이후 가볍고 성능이 우수한 항공기 구조물의 설계를 위하여 시작한 현대 최적설계 기법은 컴퓨터 계산능력의 발전과 함께 실용범위를 점차 확대하고 있다. 본 특집에서는 최적설계의 기본개념을 소개하기 위하여 최적설계의 정식화, 도해 최적화, 최적화의 수치적 기법, EXCEL을 이용한 최적설계 등을 간략하게 소개한다. (중략)

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