• 제목/요약/키워드: 컴퓨터 CPU

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The Performance Analysis of CPU scheduling Algorithms in Operating Systems

  • Thangakumar Jeyaprakash;Ranjana P;Sambath M
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권7호
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    • pp.165-170
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    • 2023
  • Scheduling algorithms plays a significant role in optimizing the CPU in operating system. Each scheduling algorithms schedules the processes in the ready queue with its own algorithm design and its properties. In this paper, the performance analysis of First come First serve scheduling, Non preemptive scheduling, Preemptive scheduling, Shortest Job scheduling and Round Robin algorithm has been discussed with an example and the results has been analyzed with the performance parameters such as minimum waiting time, minimum turnaround time and Response time.

CUDA와 OPenMP를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 (Fast and Efficient Implementation of Neural Networks using CUDA and OpenMP)

  • 박안진;장홍훈;정기철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권4호
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    • pp.253-260
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    • 2009
  • 컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 이용되고 있는 많은 알고리즘들이 최근 빠른 수행시간을 위해 GPU에서 구현되고 있지만, GPU를 이용하여 알고리즘을 구현할 경우 크게 두 가지 문제점을 고려해야 한다. 첫째, 컴퓨터 그래픽스 분야의 지식이 필요한 쉐이딩(shading) 언어를 알아야 한다. 둘째, GPU를 효율적으로 활용하기 위해 CPU와 GPU간의 데이터 교환을 최소화해야 한다. 이를 위해 CPU는 GPU에서 처리할 수 있는 최대 용량의 데이터를 생성하여 GPU에 전송해야 하기 때문에 CPU에서 많은 처리시간을 소모하며, 이로 인해 CPU와 GPU 사이에 많은 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 멀티코어(multi-core) CPU를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 방법을 제안한다. 기존 GPU의 첫 번째 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 복잡한 쉐이팅 언어 대신 그래픽스적인 기본지식 없이도 GPU를 이용하여 응용프로그램 개발이 가능한 CUDA를 이용하였다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해 멀티코어 CPU에서 공유 메모리 환경의 병렬화를 수행할 수 있는 OpenMP를 이용하였으며, 이의 처리시간을 줄여 CPU와 GPU 환경에서 오버 헤드를 최소화할 수 있다. 실험에서 제안된 CUDA와 OpenMP기반의 구현 방법을 신경망을 이용한 문자영역 검출 알고리즘에 적용하였으며, CPU에서의 수행시간과 비교하여 약 15배, GPU만을 이용한 수행시간과 비교하여 약 4배정도 빠른 수행시간을 보였다.

소켓 인터페이스의 바이너리 호환성을 제공하는 TCP/IP Offload Engine 용 Linux 커널 모듈 (Linux Kernel Module for TCP/IP Offload Engine Supporting Binary Compatibility of Socket Interface)

  • 오수철;김성운
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1195-1198
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    • 2006
  • 기존의 컴퓨터 시스템에서는 인터넷의 대표적인 통신 프로토콜인 TCP/IP 가 호스트 CPU 에서 처리되는데, 이는 호스트 CPU 에 많은 부하(load)를 발생시켜 전체 시스템의 성능을 저하시키는 문제를 야기한다. 최근 이러한 문제점을 해결하는 방안으로서 네트워크 어댑터에서 TCP/IP 를 처리하는 TOE(TCP/IP Offload Engine)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 TOE 가 성공적으로 컴퓨터 시스템에 적용되는 위해서는 이를 지원하는 운영체제용 커널 모듈의 개발이 필요하며, 커널 모듈은 기존의 TCP/IP 를 위한 소켓 인터페이스를 바이너리 수준에서 호환성을 제공해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 Linux 시스템에서 소켓 인터페이스에 대한 바이너리 수준의 호환성을 제공하는 TOE 용 커널 모듈을 제안하고 개발하였다. 또한, 실험의 통하여 TOE 커널 모듈이 CPU 에 부하를 거의 발생시키지 않음을 확인하였다.

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컴퓨터용 라디에이터의 열전달 및 유동특성 평가 (Heat Transfer and Fluid Flow Evaluation of Radiator for Computer Cooling)

  • 차동안;권오경;윤재호;오명도
    • 대한설비공학회:학술대회논문집
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    • 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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    • pp.1153-1158
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    • 2009
  • The performance of louver-finned flat-tube and fin & tube radiators for computer CPU liquid cooling were experimentally investigated. In this study, 7 samples of radiators with different shape and pass number (1, 2, 10) were tested in a wind tunnel. The experiments were conducted under the different air velocity range from 1 to 4 m/s. The water flow rate through a pass was 1.2 LPM. Inlet temperatures of air and water were $20^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ respectively. It was found that the best performance was observed in the louver-finned flat-tube sample considering pressure drop and heat transfer coefficient.

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GPU와 CPU의 병렬처리를 이용한 실시간 3D 모델링 (Real-time 3D Modeling using GPU and CPU in parallel processing)

  • 백운혁;경동욱;한은정;양종렬;정기철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.557-561
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    • 2006
  • 3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.

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임베디드 시스템에서 CPU 선호도를 고려한 Pfair 실시간 멀티코어 스케줄러의 오버헤드 분석 (An Overhead Analysis of Pfair Real-Time Multi-Core Scheduler with CPU Affinity on Embedded Systems)

  • 이정인;박상수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.66-68
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    • 2011
  • 낮은 오버헤드를 갖는 실시간 스케줄링 알고리즘은 멀티코어 프로세서가 임베디드 시스템에서 사용되기 위한 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 멀티코어 환경에서 스케줄링 오버헤드는 주로 메모리 성능을 저해시키는 코어간 태스크 이동에 의해 발생한다. 본 논문에서는 시스템 이용률 면에서 최적으로 알려진 Pfair 스케줄링 알고리즘을 스케줄링 시에 태스크의 CPU 코어 할당 방식에 대해 스케줄링 오버헤드를 측정하였다. 실험 결과 동일 코어 기반 태스크 할당 방식을 도입함으로 인해서 태스크 이동 횟수를 크게 줄일 수 있음을 보여주었다.

CPU 사용량 기반의 KI Cloud 과금 시스템 구현 (Implementation of Billing System for KI Cloud based CPU usage)

  • 정기문;조혜영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.126-128
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    • 2022
  • 초고성능컴퓨터를 활용하여 전통적인 병렬처리 기반의 계산과학을 비롯하여 AI, 빅데이터 등의 ICT 기반 연구를 수행할 수 있어야 한다는 수요가 증가하고 있다. 계산과학 연구의 다양성에 맞춰 컴퓨팅 연구환경을 제공하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 초고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 HPC 클라우드인 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 과금을 위한 기능의 설계 및 구현 현황을 기술하였다. 가상서버(VM) 기반의 서비스와 컨테이너 기반의 서비스의 사용량을 측정하기 위하여 Prometheus로 CPU의 사용량을 수집하여 과금 정책을 적용하고 있는 KI Cloud의 과금 기능에 대해서 살펴보도록 한다.

질량스프링 시뮬레이션을 위한 병렬 구조 설계 방법 (Parallel Structure Design Method for Mass Spring Simulation)

  • 성낙준;최유주;홍민
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.55-63
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    • 2019
  • 최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.

멀티 코어 환경에서 병렬 정렬 알고리즘 성능 평가 (A Performance Evaluation on Parallel Sorting Algorithm in Multicore Environment)

  • 원종민;주영현;엄영익
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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    • pp.33-35
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    • 2012
  • 개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.

CPU와 GPU를 이용한 암호화 효율성 연구 (A Study on Efficiency of Cryptography Used by CPU and GPU)

  • 변진영;이기영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.678-680
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    • 2012
  • 1970년대 라디오 주파수를 사용하여 컴퓨터 통신 네트워크가 구축된 이후 눈부신 발전을 거듭하여 Personal Computer 뿐만 아니라 Mobile이나 Tablet PC등에서도 인터넷이 가능하다. 이렇게 다양한 매체를 통해 인터넷을 사용함에 따라 보안에 대한 중요성이 높아지고 있다. 하지만 최근 현대 캐피탈이나 농협, 네이트와 같은 해킹 사례를 보면 평문 데이터 사용에 의해 피해가 더욱 확대 되었다. 평문 데이터 사용함에 따라 보안 위협이 커지는데 평문 데이터를 사용하는 이유를 암호화를 사용했을 때보다 QoS 하락 때문이라고 볼 수있다. 이를 해결하기 위해 고정된 인프라에서 잉여 자원인 GPU를 사용하여 암호화를 할 때 QoS 하락을 줄일 수 있을 것이다. 또한 CPU보다는 멀티코어를 사용한 병렬 처리를 활용하여 CPU보다 상대적으로 효율적인 암호화가 가능하다고 생각한다. 본 논문에서는 CPU를 이용한 암호화 처리 속도와 GPU를 이용한 암호화 처리 속도를 비교하여 GPU를 이용한 암호화 처리 가능성을 검토하였다.

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