• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.21 no.4
• /
• pp.213-219
• /
• 2018

In this study, we simulated 3D wave propagation modeling using a Xeon Phi x200 processor and compared the parallel computation performance with that using a Xeon CPU. Unlike the 1st generation Xeon Phi coprocessor codenamed Knights Corner, the 2nd generation x200 Xeon Phi processor requires no additional communication between the internal memory and the main memory since it can run an operating system directly. The Xeon Phi x200 processor can run large-scale computation independently, with the large main memory and the high-bandwidth memory. For comparison of parallel computation, we performed the modeling using the MPI (Message Passing Interface) and OpenMP (Open Multi-Processing) libraries. Numerical examples using the SEG/EAGE salt model demonstrated that we can achieve 2.69 to 3.24 times faster modeling performance using the Xeon Phi with a large number of computational cores and high-bandwidth memory compared to that using the 12-core CPU.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.178-180
• /
• 2015

코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.7 no.5
• /
• pp.15-21
• /
• 2016

Recently the degree of integration of processor and developed rapidly. However, clock speed is not increased, a situation that increases the number of cores in the processor. In this paper, we analyze the performance of a typical Intel Xeon Phi of many core process used for the current operation accelerate. Utilizing the Quantum ESPRESSO, which was calculated using the FFTW library. By varying the number of ranks in MPI when running the benchmarks the performance Xeon Phi. The result shows a good performance in the handling of four job on one physical core. However, four or more to expand the number of MPI Rank is degraded. Through this convergence it was found to improve the performance of Quantum ESPRESSO. It is possible to check the hardware characteristics of the Xeon Phi.

• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.129-136
• /
• 2017

3D seismic data processing methods such as full waveform inversion or reverse-time migration require 3D wave propagation modeling and heavy calculations. We compared efficiency and accuracy of a Xeon Phi coprocessor to those of a high-end server CPU using 3D frequency-domain wave propagation modeling. We adopted the OpenMP parallel programming to the time-domain finite difference algorithm by considering the characteristics of the Xeon Phi coprocessors. We applied the Fourier transform using a running-integration to obtain the frequency-domain wavefield. A numerical test on frequency-domain wavefield modeling was performed using the 3D SEG/EAGE salt velocity model. Consequently, we could obtain an accurate frequency-domain wavefield and attain a 1.44x speedup using the Xeon Phi coprocessor compared to the CPU.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2014.07a
• /
• pp.1-4
• /
• 2014

인텔 Many Integrated Core (MIC) 아키텍쳐는 61개의 코어가 하나의 칩에 결합되어 있다. Xeon Phi 로 명명된 인텔 MIC는 인텔 E5 Xeon CPU 보다 2배의 single precision GFLOPs 성능을 제공한다. 인텔 MIC 는 수치연산에 최적화 되어 있는 아키텍쳐이다. 우리는 Xeon Phi 7120P를 가지고 벤치마킹을 하였고 클락스피드 1.238GHz, 61Core 이고 한 개의 코어당 4쓰레드를 사용하며 이론상 최고 성능은 Peak Double Precision(GFLOP)는 약 2-TFlops 이다. 이에 우리는 인텔 X86 아키텍쳐에서 openMP 와 인텔 MKL(Math kernel library) 라이브러리를 이용한 병렬프로그램을 작성하여 쓰레드 수를 증가 시키면서 인텔 Xeon Phi 와 E5 Xeon CPU에서 single precision 성능을 벤치마킹 하여, Xeon Phi 와 Xeon E5 의 이론적인 성능을 비교해 보고자 한다. 또한 openMP와 인텔 MKL라이브러리를 사용한 병렬환경에서 CPU의 성능 지표인 클락스피드와 코어수 외에 Vector unit size 의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.184-186
• /
• 2015

본 논문에서는 PTAM을 위한 새로운 분산 스트림 프로세싱 시스템을 제안한다. PTAM은 하나의 시스템에서 동작하도록 설계되었다. 이는 PTAM이 가지고 있는 한계점을 말해주는 부분인데, PTAM은 Bundle Adjustment의 계산 부하가 커지는 경우에 map을 구축하는데 있어 많은 시간과 리소스가 필요하다. 이에 하둡을 통해 계산 부하를 분산하고, PE(Processing Element)를 Xeon phi 시스템을 통해 동작되는 시스템을 제안한다.