Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm(QEA)은 알고리즘 자체에 충분한 data-level parallelism이 내재되어 있어 GPU를 이용한 가속에 용이하다. 그러나 효과적인 실행시간의 단축을 위해서는 CPU와 GPU에의 적절한 task-mapping이 필요하다. 이때 단순히 함수 자체의 병렬성만을 고려하는 것이 아니라 CPU와 GPU간의 데이터 전송도 고려하여 task-mapping을 할 필요가 있다. 또한 추가적인 성능향상을 위하여 zero-copy host memory와 적절한 execution configuration의 사용, 그리고 memory coalescing 등을 이용할 수 있다. 그 결과 30,000개의 item수를 가진 0-1 knapsack problem에 대한 QEA의 수행을 multi-threading CPU에 비해 평균 3.69배 빠르게 할 수 있었다.
컴퓨터 시스템 분야의 대표적인 문제 중 하나는 메모리의 처리 속도가 CPU의 처리 속도보다 매우 느리기 때문에 생기는 CPU 휴면 시간의 증가, 즉 메모리 장벽 문제이다. CPU와 메모리의 속도 차이를 줄이기 위해서는 레지스터, 캐시 메모리, 메인 메모리, 디스크로 대표되는 메모리 계층을 이용하여 자주 쓰이는 데이터를 메모리 계층 상위, 즉 CPU 가까이 위치시켜야 한다. 본 논문에서는 On-Chip SRAM을 이용한 임베디드 시스템 메모리 계층 최적화 기법을 리눅스 기반 시스템에서 최초로 제안한다. 본 기법은 시스템의 가상 메모리를 이용하여 프로그래머가 원하는 코드나 데이터를 On-Chip SRAM에 적재한다. 제안된 기법의 실험 결과 총 9개의 어플리케이션에 대하여 최대 35%, 평균 14%의 시스템 성능 향상과 최대 40% 평균 15%의 에너지 소비 감소를 보였다.
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.
본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)를 매니코어 프로세서를 이용하여 병렬 구현하고, 이를 실행 시간, 시스템 이용률, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율 측면에서 분석하였다. 또한 기존의 고성능 CPU와 GPU(Graphics Processing Unit)와의 성능 비교를 통해 제안하는 매니코어의 잠재가능성을 입증하였다. 모의실험 결과, 매니코어를 이용한 SIFT 알고리즘 구현 결과는 기존의 OpenCV 구현 결과와 정확도면에서 동일하였고, 매니코어 구현은 고성능 CPU 및 GPU 구현보다 실행시간 측면에서 우수하였다. 또한 본 논문에서는 SIFT알고리즘의 옥타브 크기에 따른 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 분석하여 최적의 모델을 제시하였다.
데이터 중복제거 파일시스템인 LessFS와 SDFS의 성능을 비교하면, LessFS는 CPU 점유율과 수행 시간에서 성능이 우수하고, SDFS는 중복제거 이후 저장소 사용량이 다른 파일시스템보다 1/8 정도의 이점을 가지고 있다. 본 논문은 SDFS의 장점인 중복제거 이후 저장소 사용량 감소와 LessFS의 장점인 낮은 CPU 점유율과 수행 시간 감소의 장점을 지니는 새로운 방식을 제안한다. SDFS의 Dedup File Engines (DFE) n개를 이용하되, Dedup Storage Engines (이하 DSE) 1개를 두어 중복제거 데이터의 정합성과 일관성을 유지하는 방식이다. 제안하는 방식을 2개의 DFE와 1개의 DSE를 가진 시험환경에 구현하고 성능 비교를 수행한다.
최근 비디오 시스템은 초고해상도 영상의 사용으로 병렬처리의 필요성이 대두되고 있고, 시스템은 ARM big.LITTLE 같은 비대칭 처리능력을 지닌 컴퓨팅 시스템이 도입되고 있다. 따라서, 이 같은 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화된 초고해상도 UHD 비디오 병렬처리 기법이 필요한 시점이다. 본 논문은 인코딩/디코딩 시에 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화 된 HEVC 타일(Tile) 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 (1) 비대칭 CPU 코어들의 처리능력과 (2) 비디오 크기별 연산 복잡도 분석 모델을 분석하여, (3) 각 코어에 최적화된 크기의 타일을 할당함으로써, 처리속도가 빠른 CPU 코어와 느린 코어의 인코딩/디코딩 시간차를 최소화한다. 이를 ARM기반의 비대칭 멀티코어 플랫폼에서 4K UHD 표준 영상을 대상으로 실험하였을 때, 평균 약 20%의 디코딩 시간 개선이 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 에너지 절감을 위한 동적 전원관리 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자에게 할당된 가상 머신 운용을 위한 키보드와 마우스의 움직임을 감지하고, 가용메모리와 CPU 활용률을 모니터링하게 된다. 만약 시스템이 일정 시간동안 키보드와 마우스의 움직임을 감지하지 못하거나, CPU와 가용 메모리가 미리 정의된 임계값에 도달하게 되면 가상머신 관리자 프로그램은 클라이언트에게 종료 명령을 내리게 되어 상당한 전력절감이 가능하다. 개발된 시스템은 대학 내 실제 컴퓨터 실습실에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
국산 마이크로서버인 KOSMOS의 활용을 위해 클라우드 컴퓨팅 분야의 실제 응용 서비스 기반 벤치마크 프로그램인 CloudSuite로 성능 평가 결과를 제시한다. CloudSuite는 오프라인 응용과 온라인 응용의 두 가지 부분에서 클라우드 서비스로 제공되는 몇 가지의 구분되는 응용 프로그램을 컨테이너 기반으로 제공하고 있다. KOSMOS의 유사 스펙의 비교군인 다른 마이크로서버와의 성능 비교에서 전 부분에 걸처 KOSMOS가 우수하였으며, 인텔 Xeon CPU 기반 서버와의 비교에서도 일부 오프라인 응용에서는 성능이 더 우수하였다. CloudSuite 오프라인 응용 벤치마크 프로그램인 Graph Analytics 수행 시 KOSMOS의 다수의 노드들을 분산 실행시킨 형상에서 인텔 Xeon CPU 기반 2개의 서버 비교군과 비교하였을 때, 각각 30.3%, 72.3%만큼의 수행시간을 감소시켰다.
본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.
본 논문은 RISC CPU인 Intel StrongARM SA-1100을 기반으로 하는 실시간(Real-Time) 운영체제를 설계한 내용을 설명하고 있다. 본 논문에서 구현된 운영체제는 태스크들이 우선순위 기반으로 저리되는 선점형 스케줄링 방식을 채택함으로써 실기간 운영체제의 주요 특징인 시간 결정성(determinism)을 보장하도록 하였다. Intel StrongARM SA-1100은 고성능(High Performance), 저전력(Low Power)의 장점 때문에 모바일(Mobil) 환경에서 많이 사용되고 있다. 본 논문은 Intel StrongARM SA-1100 CPU를 타겟으로 시간 결정성이 보장되도록 멀티 태스킹(Multitasking)과 ITC(InterTasking Communication)를 설계하고 구현한 내용에 대해 설명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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