최근에, 그린 컴퓨팅은 모든 산업 분야에서 가장 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라, 에너지 효율성의 강조는 아무리 강조해도 과하지 않다. 상용 프로세서 제조업체인 인텔의 경우도 성능 뿐 아니라, 에너지 효율성을 매우 강조하고 있다. 그럼에도 불구하고, 컴퓨터를 사용하는 많은 일반 사용자들은 추가비용 임이 컴퓨터의 성능만을 높이기 위해 CPU 오버클럭킹을사용한다. CPU 오버클럭킹을 통한 성능 향상에 따른 파워 소모는 필요악으로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 CPU 공급전압은 그대로 유지하고 CPU 클럭 주파수만 증가시키는 에너지 효율을 고려한 효과적인 CPU 오버클럭킹 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 에너지 감소와 성능 향상이라는 두가지 목적을 동시에 달성하였다. 실험결과, 실행시간 17% 단축, 전체 컴퓨터 시스템 에너지 소모 5% 감소를 보여주었다. 더불어, 전체 컴퓨터 시스템 Energy Delay Product (EDP)가 22% 감소되는 결과를 보여주었다.
전력 소모 증가와 칩 내부 온도 증가라는 문제점들로 인해 동작 주파수 증대를 통해 CPU의 성능을 향상시키는 기법은 점차 한계에 다다르고 있다. 이와 같은 상황에서, CPU의 작업량을 줄여주는 GPU를 활용하는 것은 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 방안 중 하나이다. GPU는 그래픽 작업을 위해 개발된 프로세서로 기존에는 그래픽 작업들만을 전담으로 처리하여 왔지만, CUDA와 같이 GPU 자원을 쉽게 활용할 수 있는 기술이 점차 개발됨에 따라서 GPU를 범용 연산에 활용함으로써 고성능 컴퓨터 시스템을 구현하는 기법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용프로그램들을 수행하는 경우에 CPU와 GPU가 동시에 활용되는 고성능 컴퓨터 시스템을 목표로, 시스템에서 발생하는 온도와 에너지 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 이를 통해, CPU와 GPU가 동시에 활용되는 컴퓨터 시스템에서 향후 발생 가능한 온도와 에너지 소비 측면에서의 문제점들을 제시하고자 한다. 온도 분석 결과를 살펴보면, GPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 CPU와 GPU의 온도가 동시에 모두 상승하는 것을 할 수 있다. 이와 달리, CPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 GPU의 온도는 거의 변화가 없이 유지되고, CPU의 온도만이 지속적으로 상승한다. 에너지 효율성 측면에서 살펴보면, GPU를 이용하는 것이 CPU를 이용하는 것과 비교하여 동일한 응용프로그램을 수행하는데 있어서 더 적은 에너지를 소비한다. 하지만, GPU는 CPU에 비해 더 많은 전력을 소모하기 때문에 1Wh의 에너지당 발생하는 온도는 CPU에 비해 GPU에서 훨씬 높게 나타난다.
소형 컴퓨터의 구조를 공부하고 체계적 설계방법을 응용해서 소형 컴퓨터를 설계한다. 컴퓨터의 3소자는 중앙처리장치(CPU)와 momory와 입력/출력 interface이며 컴퓨터 operation은 instruction을 써서 시행하는 것을 설명한다. 소형 CPU 구조와 설계를 공부하기 위해서 주어진 16 Assembly Language Instruction을 시행할 수 있는 CPU 설계에 체계적인 설계 방법을 응용한다.
본 논문에서는 컴퓨팅 시스템에서 발생 할 수 있는, CPU와 GPU 간의 병목현상을 개선방안으로 통신 방식에 대해 비교 분석하였다. CPU와 GPU 간에 발생할 수 있는 병목현상의 해결방법으로, 두 구성 요소 간의 성능 구성 외의 통신방식을 개선 방법으로 PCIe와 NVLink를 비교하고, 성능 극대화 방안을 모색한다. NVLink 연결 방식의 통신 방식을 변경하였을 때 성능을 비교해 봄으로써 병목현상 해소 및 성능 향상에 우수한 결과를 낼 수 있다.
우리협회는 정보통신사업 관련 4개 유관기관과 공동으로 "정보화촉진 및 정보산업 진흥을 위한 건의"를 재정경제원에 제출했다. 이번 우리 협회가 참여한 건의의 주제는 "컴퓨터 중앙처리장치(CPU)수입관세 인하를 통한 정보화촉진 및 정보산업 진흥"으로, 현재 컴퓨터 핵심부품인 CPU가 고관세 제도에 묶여 있어 국내 HW업계 가격 경쟁력이 저하되고, 밀수, 통상압력 등의 문제가 발생하고 있어 시정이 시급하다는 것을 골자로 하고 있다. 다음은 그 전문이다.
최근의 인텔의 새로운 CPU 아키텍처의 도입으로 Singularity 컨테이너 내에서 cgroup 설정으로 인해 특정 작업의 성능에 영향을 초래할 수 있다. 특히 Singularity 컨테이너에서 HPC(고성능 컴퓨팅) 작업은 cgroup 정책에 의해 작업 효율이 달라질 수 있고 아직 새로운 CPU 환경에서의 HPC 작업에 대한 연구가 충분치 않다. 따라서, 본 논문은 Singularity 컨테이너 생성 시 새로운 CPU 아키텍처에 설계된 CPU 코어 유형별 cgroup 지정이 HPC 응용을 포함하여 다양한 유형의 작업 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였고, 이를 통해 HPC 사용자에게 가이드라인을 제공하는 것이 목적이다.
초음속 전투기급 비행제어 컴퓨터(FLCC)의 성능향상을 위해 프로세서(CPU) 및 CPU 보드의 형상이 변경되었으며, 하드웨어형상 확정 단계에서 정확한 실시간 처리량 예측이 필요하였다. 본 연구에서는 실시간 처리량 예측을 위한 실험적 방법이 시도되었다. 기존 FLCC를 정상 동작시키며 한 Sampling Time 동안 CPU(SMJ320C40) Address Bus 데이터를 획득 및 디코드하여 메모리별 접근 및 분기 횟수를 측정하였다. 측정된 데이터를 통해, 신규 FLCC CPU(SMJ320C601) Demo Board를 제작하여 정확한 실시간 처리량 예측시험을 수행하였으며, 시험결과를 통해 CPU-Memory Architecture를 조기에 변경할 수 있었다. 특히 설계 변경에 따른 문제점들 중의 하나인 Power- Interruption에 대한 비행 안정성 저하여부를 판단하기 위하여 HILS (Hardware-In-the Loop Simulator)를 통한 비행검증시험이 수행되었다.
본 연구에서는 Parwan CPU를 VHDL을 이용하여 Behavioral Leve에서 기술하고 Dataflow LEVEL에서 상호 연결하여 기술하였고, Test-bench 방식을 이용하여 프로세서의 동작을 확인하기 위해 시뮬레이션 하였다. 제시된 방식은 설계의 정보교환이 용이하고 동작의 표현이 정확하고 간결하였으며, 설계의 문서화가 용이하며, 구성된 프로세서의 동작을 확인하기가 용이하였다. VHD교의 Behavioral 기술은 설계자에게 설계된 시스템을 확인할 때 많은 도움을 주었으며. Dataflow 기술은 설계의 버스연결과 레지스터 구조를 확인할 때 유용하게 사용할 수 있었다.
88년 9월중에 한국과학기술연구원 시스템공학연구소가 당시의 슈퍼컴퓨터 중 최상위 성능을 가진 Cray-2S(4 CPU, 1GB)를 설치함에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터 시대가 열리게 되었으며, 90년 10월에 산업계에서는 최초로 기아자동차에서 Cray Y/MP(1CPU)를 설치한 이래 최근에 국방과학연구소, 삼성그룹에서도 Cray Y/MP계열의 슈퍼컴퓨터를 설치하여 과학기술 계산 및 공학해석에 폭넓게 활용할 전망이다. 따라서 본 고에서는 슈퍼컴퓨터의 정의 및 분류, 특징과 보급현황에 대하여 알아보고 슈퍼컴퓨터 및 병렬처리기술을 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.
이미지 생성 인공지능 모델을 활용한 사진, 삽화 등의 이미지 생성에서 WebUI는 저사양 AMD 그래픽 카드용 설치파일과 사용 방법을 제공하고 있다. 이 논문은 CUDA toolkit이 작동하지 않는 컴퓨터에서 CPU를 활용하여 사용할 수 있도록 한 것이다. 이는 학생들이나 개인 연구자들에게 좋은 기회를 제공하고 있다고 생각한다. 설치 과정이 복잡할 수는 있으나, WebUI에서 구동하는 다양한 이미지 모델을 시험하는 용도로 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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