• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.77-82
• /
• 2024

최근 인공지능 기술의 발전으로 모바일 환경에서 AI 응용을 수행하는 사례가 늘고 있다. 하지만, 모바일 환경은 데스크탑이나 서버에 비해 자원이 제한적이므로 인공지능 워크로드를 모바일에서 효율적으로 수행하기 위한 연구가 최근 주목받고 있다. 대부분의 연구는 컴퓨팅 자원의 제약을 해소하기 위한 엣지 또는 클라우드로의 오프로딩에 초점이 맞추어져 있으며, 스토리지 접근과 관련한 파일 입출력 특성에 관한 연구는 아직까지 널리 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 딥러닝 애플리케이션의 실행 시 발생하는 파일 입출력 트레이스를 분석하고, 기존 모바일 워크로드와의 차이점에 대해 분석한다. 본 논문의 분석 결과가 딥러닝의 파일 접근 특성을 고려하여 미래의 스마트폰 시스템 소프트웨어를 효율적으로 설계하는 데에 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권5호
• /
• pp.1041-1048
• /
• 2004

데이타베이스 시스템의 로그는 데이타베이스에서 수행된 연산에 관한 다양한 정보를 기록하고 있으나, 주로 장애시의 시스템 복구용으로 사용되고 있다. 본 논문은 데이타베이스 튜닝에 도움이 되는 내용을 제공하는 로그 분석 도구를 제안한다. 본 도구는 사용자에게 로그 분석을 통해 데이타베이스에 수행되는 워크로드 구성, 데이타베이스 스키마 특징, 질의의 자원 사용 상태를 제공한다. 본 논문에서는 개발된 로그 분석 도구의 구조, 특징적 기능, 구현, 검증절차 등을 기술한다. 본 로그 분석 도구의 검증은 TPC-W 벤치마크를 이용하여 수행하였으며 주요 분석 결과를 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.165-170
• /
• 2017

GPGPU의 높은 연산 처리 능력을 활용하여 길고 복잡한 계산을 하려는 시도가 많이 있다. GPGPU 프로그램의 특성상 host와 device 사이에 메모리 복사가 필요하다. 해당 메모리 복사 latency가 길 경우 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 그래서 GPGPU를 활용한 프로그래밍은 최적화에 따른 성능 차이가 크다. 여러 개의 GPGPU 프로그램을 동시에 실행시키면 메모리 복사와 GPGPU 컴퓨팅이 중첩이 되어 메모리 복사 latency hiding 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 메모리 복사 latency hiding을 분석한다. 또 메모리 복사의 성능을 높이기 위해 pinned memory를 사용했을 경우의 제약 조건에 따른 성능 예측 모델링 및 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 실행할 워크로드를 선택하면 41%의 성능 향상을 보인다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.832-837
• /
• 2014

프로그램의 로딩 속도는 프로그램이 요청하는 디스크 블록을 미리 읽어 들임으로써(프리페칭) 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 프리페칭 관련 기법들은 특정 프로그램에 최적화된 경우를 제외하면 상당한 오버헤드를 보여주었다. 특히 요청블록을 정확히 추적하는데 어려움이 있었다. 어떤 블록들은 여러 시퀀스(단위시간 내에 추적된 블록들)에 나타날 수 있고 두 접근 시퀀스가 동일 하더라도 버퍼 캐시에 의해서 접근 시간과 수집되는 블록 정보가 다를 수 있기 때문에 분석이 까다롭다. 본 논문에서는 소프트웨어적 접근 방법으로 새로운 범용 워크로드 프리페칭 기법을 제안한다. 제안하는 프리페칭 기법은 브레이크 포인트를 프로그램의 적재 적소에 배치함으로써 요청 블록의 상관관계 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 프리페칭을 수행한다. 상용 하드디스크를 이용한 실험 결과, 불필요한 오버헤드가 감소되었으며 기동 시간은 평균 30%, 로딩은 평균 15% 단축되었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.147-149
• /
• 2022

PIM은 CPU와 메모리 간의 데이터 버스 오버헤드를 완화하기 위해서 메모리 내부에 프로세서를 가지며 낮은 데이터 재사용성을 가지는 데이터 집약형 워크로드에서 지연과 에너지 관점에서 장점을 가진다. 본 논문은 UPMEM사의 PIM을 이용하여 HPC분야에서 자주 사용되는 행렬 연산인 GEMV, SpMV의 벤치마크 구현을 분석하고 성능 분석을 통해 CPU 대비 가지는 장단점에 대해서 논하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.123-130
• /
• 2013

최근 유전체 데이터의 급격한 증가로 인해 이를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 시스템이 필요로 하게 되었으며 대량의 유전체 데이터를 저장 관리할 수 있는 고성능 저장 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 대략 5억 개 정도의 시퀀스 리드 데이터를 분석하는 유전체 분석 파이프라인의 I/O워크로드를 수집 및 분석하였다. 실험은 86시간 동안 수행되었다. 1031.7 GByte 크기의 630개 파일이 생성되었으며 91.4 GByte 크기의 535개의 파일이 삭제되었다. 전체 654개의 파일 중 0.3%인 2개의 파일이 전체 접근 빈도의 80%를 차지하여 전체 파일 중 일부분의 파일이 대부분의 I/O를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 요청 크기 단위로는 읽기에서 주로 512 KByte 크기 이상의 요청이 발생했고 쓰기에서 주로 1 MByte 크기 이상의 요청이 발생했다. 파일이 열려있는 동안의 접근 패턴은 읽기와 쓰기 연산에서 각각 임의와 순차패턴을 보였다. IOPS와 대역폭은 각 단계마다 고유한 패턴을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.198-208
• /
• 2021

ArangoDB는 대용량 데이터 저장을 위해 많은 응용에서 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 시스템이다. ArangoDB와 같은 새로운 NoSQL 데이터베이스 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해서 성능을 평가해 줄 수 있는 벤치마킹 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층에서의 성능이 측정 가능한 ArangoDB 기반 벤치마킹 시스템을 설계하고 구현한다. 클러스터 환경에서의 NoSQL 데이터베이스 시스템 성능을 측정하기 위해서 YCSB를 일부 수정한다. 또한, 기존 자료 분석을 통해 실세계에서 발생하는 세가지 워크로드 유형을 정의한다. 세 가지 워크로드 유형의 벤치마킹을 통해 ArangoDB에서 활용 가능한 워크로드를 도출하였고, 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층의 성능이 가시화될 수 있음을 입증하였다. 기존 데이터베이스에서 ArangoDB로 데이터 이전 작업이 필요한 환경에서는 본 시스템의 벤치마킹을 통해 적용 가능성과 리스크 검토가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.32-35
• /
• 2021

단일 가상화 서비스 플랫폼은 메모리 및 컴퓨팅 집약적 워크로드를 수행하기 위한 고성능 시스템 환경의 신속한 구축을 지원하는 클라우드 기반의 소프트웨어 정의 서버를 위한 핵심 기술이다. 본 연구는 다수의 물리 노드를 통합하여 하나의 고성능 단일가상서버로 구성하기 위해 개발된 HCC 단일 가상화 서비스 플랫폼에서 대용량 데이터 처리 및 대규모 연산이 필요한 NGS 기반 농생명유전체 조립 프로그램과 이상 기상의 탐지 분석을 위한 GOES 위성자료 전처리 프로그램을 시험하여 활용 적합성을 검증하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.93-100
• /
• 2013

2012년 시스코가 발간한 '시스코 글로벌 클라우드 인덱스 2011-2016'에 따르면 전 세계 데이터 센터 트래픽은 2016년까지 4배 가량 증가하고, 클라우드 트래픽은 6배 가량 증가할 것이라고 전망했다. 이처럼 급증하는 데이터 센터의 트래픽 대부분은 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 워크로드로 인해 발생된다. 국방부는 지난 2010년, '2012 정보화사업계획'의 일환으로 2014년까지 클라우드 컴퓨팅 기술이 포함된 국방통합정보관리소를 구축하기로 결정하였고, 현재 추진 중에 있다. 국방통합정보관리소(메가 센터) 구축 시 반드시 고려해야 할 요소 중 하나가 클라우드 컴퓨팅 트래픽이다. 국방 클라우드 컴퓨팅 시스템이 구축되고 난 이후 국방 클라우드 트래픽은 꾸준히 증가할 것이다. 본 논문에서는 국방 클라우드 컴퓨팅 시범체계를 모델로 CloudAnalyst 시뮬레이션 툴을 이용하여 클라우드 트래픽 증가에 따른 서비스 가용성을 분석하였다. 3개 시나리오를 구성하여 시뮬레이션 수행 결과, 현재 시점에서 2016년까지 예측되는 클라우드 트래픽 성장률만큼 클라우드 워크로드가 증가하여도 국방 클라우드 시범체계는 서비스 가용성을 충족한다는 결론을 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.1-10
• /
• 2023

최근, 낸드 플래시 메모리는 비휘발성, 높은 집적도, 높은 내구성으로 인하여 다양한 컴퓨터 시스템에서 자기 디스크를 대체하고 있지만 연산 처리 속도 불균형 및 수명 제한과 같은 한계를 가진다. 따라서 낸드 플래시 메모리의 단점을 극복하고자 디스크 버퍼 관리정책들이 연구되고 있다. 비록 이러한 관리정책들이 다양한 작업 환경과 응용 프로그램의 실행 특성을 반영하는 것은 명확하나, 이들을 위한 기초 관리 정책 결정 방식에 대한 연구는 그에 비하면 미흡하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 기초 관리정책 제안 모델인 FRM을 소개한다. FRM은 워크로드를 다양한 특성에 따라 분석하고 낸드 플래시 메모리가 가지는 특성들과 조합하는 모델로, 이를 통해 작업 환경에 가장 알맞은 기초 관리 정책을 제시한다. 결과적으로 제안하는 모델은 학습 데이터와 검증 데이터에 대해 Accuracy와 Weighted Average 측면에서 각각 92.85%와 88.97%의 기초 관리정책 예측 정확도를 보여주었다.