• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.21-31
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• 2014

특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권6호
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• pp.265-274
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• 2010

공정기술 발달로 인해 칩 내부 집적도가 크게 증가하면서 내부 연결망이 멀티코어 프로세서의 성능 향상을 제약하는 주된 원인이 되고 있다. 내부 연결망에서의 지연시간으로 인한 프로세서 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 3차원 적층 구조 설계 기법이 최신 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 큰 주목을 받고 있다. 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 코어들이 수직으로 쌓이고 각기 다른 층의 코어들은 TSV(Through-Silicon Via)를 통해 상호 연결되는 구성으로 설계된다. 2차원 구조 멀티코어 프로세서에 비해 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 내부 연결망의 길이를 감소시킴으로 인해 성능 향상과 전력소모 감소라는 장점을 가진다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 3차원 적층 구조 설계 기술은 증가된 전력 밀도로 인해 발생하는 프로세서 내부 온도 상승에 대한 적절한 해결책이 마련되지 않는다면 실제로는 멀티코어 프로세서 설계에 적용되기 어렵다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 온도 상승 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나인 플로어플랜 기법을 다양하게 적용해 보고, 기법 적용에 따른 프로세서의 성능, 전력효율성, 온도에 대한 상세한 분석 결과를 알아보고자 한다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안하는 온도를 고려한 3가지 플로어플랜 기법들은 3차원 멀티코어 프로세서의 온도 상승 문제를 효과적으로 해결함과 동시에, 플로어플랜 변경으로 데이터 패스가 바뀌면서 성능이 저하될 것이라는 당초 예상과는 달리, 온도 하락으로 인해 동적 온도 제어 기법의 적용 시간이 줄어들면서 성능 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이와 함께, 온도 하락과 실행 시간 감소로 인해 시스템에서의 전력 소모 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.171-177
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• 2013

최근에 이르러, 고속의 3차원 그래픽 렌더링, 비디오 화일 포맷의 변환, 압축, 암호화 및 암호해독 처리를 위한 디지털 신호처리 시스템의 성능이 고도화가 요구된다. 현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으므로, 디지털 신호처리 프로세서 역시 멀티코어 프로세서 구조를 채택하여 디지털 신호처리 시스템에서 높은 성능을 얻을 수가 있다. 본 논문에서는 코어의 유형 및 개수가 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 2 개에서 16 개로 구성되는 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서에 대하여, UTDSP 벤치마크를 입력으로 하는 모의실험을 수행하였다. 이 때, 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서를 구성하는 단위 코어로서, 단순한 RISC형부터 다양한 명령어 윈도우의 크기를 갖는 순차 및 비순차 실행 수퍼스칼라 코어에 걸쳐 광범위한 모의실험을 수행하여 그 성능을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2012

댐 및 제방 등의 수공구조물 붕괴에 의한 극한홍수 전파를 해석하기 위한 2차원 홍수 해석기법에는 현재까지 다양한 기법들이 개발되어 왔고 다양한 모형들이 상용화 또는 범용화 되고 있다. 그 중 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov형태의 유한체적기법은 충격파와 같은 불연속적인 해를 가지는 문제를 정확히 해석할 수 있고, 비구조적 격자 사용의 용이성 등의 장점 때문에 2차원 홍수파 전파 해석에 있어서 최근 십수년간 가장 활발하게 연구되어왔다. 하지만 이러한 기법은 양해법을 근간으로 하는 해석 기법으로써, 계산거리의 간격이나 계산시간의 간격, 격자망의 구성 등 엄격한 제한이 필요하다. 특히 방대한 계산시간을 요구하는 기법의 약점은 홍수예 경보 등을 위한 실시간 모형의 구동에 있어서 큰 제약이 되어 왔다. CPU의 성능이 지속적으로 발전하면서 이러한 문제는 점차 극복되어 왔으나, 발열 등의 문제와 이를 극복하기 위한 멀티코어의 등장으로 인해 단일 코어의 성능개발은 매우 더딘 것이 사실이다. 현재까지 연구되고 개발되어 온 모형들은 특별한 처리 없이는 단일 코어만을 사용하여 계산할 수 밖에 없기 때문에 멀티코어의 장점을 전혀 이용할 수 없다. 이러한 점을 극복하기 위해 프로그램을 병렬화하여 단일 문제에 대해 멀티코어를 사용할 수 있다면 계산시간 단축에 큰 효과를 거둘 수 있을 것이다. 현재까지 IT분야에서 다양한 병렬프로그래밍 기법들이 개발되고 소개되어 왔다. 본 연구에서는 병렬프로그래밍 기법중 가장 널리 사용되고 있는 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용함으로써 기 개발된 고정확도 유한체적모형을 병렬화 하여 계산시간을 단축하고자 하였다. 개발된 모형을 장애물이 존재하는 실험하도의 댐 붕괴 문제와 2002년 태풍 루사 시 큰 피해를 입은 강릉시 일원의 섬석천 유역에 위치한 장현저수지와 동막저수지의 붕괴사례에 대해 적용하였다. 모형을 코어 개수별로 다양하게 모의함으로써 기존모형과의 결과에 대한 일치성을 확인하였고, 기존 모형 대비 계산시간 단축의 효과를 입증할 수 있었다. 개발된 본 모형을 실시간 홍수범람해석을 위한 시스템으로 구축할 수 있다면, 실시간 홍수예 경보에 있어 주요지점에서의 수위해석 뿐만이 아닌 제내지 범람 예보 분야까지 확대 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.