서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
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.
Tagred A. Alkasmy;Rehab K. Qarout;Kaouther Laabidi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.44-48
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2023
Augmented Reality (AR) is an emerging technology and a vibrant field, it has become common in application development, especially in smartphone applications (mobile phones). The AR technology has grown increasingly during the past decade in many fields. Therefore, it is necessary to determine the optimal approach to building the final product by evaluating the performance of each of them separately at a specific task. In this work we evaluated overall CPU and RAM performance for several types of Markerless Augmented Reality applications by using a multiple-objects in mobile development. The results obtained are show that the objects with fewer number of vertices performs steady and not oscillating. Object was superior to the rest of the others is sphere, which is performs better values when processed, its values closer to the minimum CPU and RAM usage.
최근 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 개발자 친화적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)기술의 발전으로 인해 그래픽 처리 장치를 활용한 병렬 컴퓨팅의 사용이 확대되고 있다. 이를 통해 과학, 의학, 공학 등 많은 분야에 걸쳐 기존 CPU 컴퓨팅 환경보다 더 빠른 처리속도로 결과 값을 얻어 낼 수 있게 되었다. 본 논문은 CPU 기반 컴퓨팅과 GPU 기반 컴퓨팅의 연산처리 속도의 차이의 비교를 위해 기존 CPU 기반으로 구현된 영상 품질 측정 프로그램을 NVIDIA사의 GPGPU기술을 사용할 수 있도록 프로그램을 포팅한다. 포팅한 프로그램을 바탕으로 GPGPU기술을 통한 프로그램의 가속화에 대하여 연구한다. 가속화된 프로그램은 CPU 기반의 프로그램보다 약 1.83배 정도의 실행 속도를 가진다. 또한 CPU 기반의 프로그램을 GPU 기반으로 수정할 때 생기는 제약과 문제점에 대해서도 기술한다.
다양한 분야에 서비스 로봇이 적용됨에 따라 각 임무에 적합한 영상처리 알고리즘을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 영상처리 프로세서에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 로봇에 적용 가능한 영상처리 프로세서 설계방법을 소개한다. 제안한 프로세서는 CPU, GPU, FPGA가 융합된 형태로 AGX 보드, FPGA 보드, LiDAR-Vision 보드, Backplane 보드로 구성된다. 제안한 방법은 시뮬레이션 실험을 통해 검증한다.
본 논문에서는 타원 곡선 암호의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 최적 확장체 연산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CPU에서 제공되는 정수 곱셈 명령 1회 실행에 두 개의 하위체 연산을 병렬적으로 수행하도록 함으로써 최적 확장체에서의 곱셈, 제곱, 역원 연산의 속도를 향상시킨다.
가상화 환경에서는 여러 개의 게스트 운영체제가 자원을 공유하고 있는데 특히 CPU는 시간 분할 방식에 의해 분배 된다. 따라서 각 가상 머신은 모든 물리 시간을 점유하지 못하고, 이는 CPU를 점유하지 못한 시간에 동작해야 하는 태스크 실행이 보장되지 못하는 결과를 야기시킨다. 이와 같은 응답성의 저하는 기존의 서버 가상화에서 치명적인 문제가 되지 않으나 임베디드 시스템에서 동작하는 실시간 태스크 측면에서는 중요하게 다루어 져야 하는 요구사항이 된다. 본 논문에서 우리는 실시간성과 관련된 타이머를 가상 머신 모니터에 등록할 수 있는 하이퍼콜을 제안한다. 이 하이퍼콜을 통하여 등록된 타이머는 만료된 시점에 해당 가상 머신이 실행되게 한다. 따라서 실시간성을 요하는 태스크들이 의도된 시간에 실행 가능하게 하며 다른 가상 머신의 기아 현상을 완화시켜 준다. 이어지는 실험에서는 Xen-Arm에 이를 구현하여 게스트 운영체제인 리눅스에서의 실시간성을 평가한다. 특히 테스트 응용과 Mplayer의 응답성 및 초당 프레임 수를 측정하여 한 개의 게스트 운영체제만이 동작하는 환경에서와 비슷한 실시간성이 지원될 수 있음을 보인다.
Pattern matching algorithm is widely used in many application fields such as bio-informatics, intrusion detection, etc. Among many string matching algorithms, KMP (Knuth-Morris-Pratt) algorithm is commonly used because of its fast execution time when using large texts. However, the processing speed of KMP algorithm is also limited when the text size increases significantly. In this paper, we propose a high throughput parallel KMP algorithm considering CPU-GPU memory hierarchy based on OpenCL in GPGPU (General Purpose computing on Graphic Processing Unit). We focus on the optimization for the allocation of work-times and work-groups, the local memory copy of the pattern data and the failure table, and the overlapping of the data transfer with the string matching operations. The experimental results show that the execution time of the optimized parallel KMP algorithm is about 3.6 times faster than that of the non-optimized parallel KMP algorithm.
전자장 이론에서 적분 방정식은 산란 문제에 적용할 수 있다. 산란체 표면에서 전류 분포를 얻어 방사 전력, 산란장 등 산란체의 여러 특성을 얻을 있다. 본 논문에서는 다각주 표면의 전류 분포를 2차원 단면에서 적분 방정식으로 유도하였다. 수치해석으로는 펄스 함수를 기저 함수로 한 모멘트법을 이용하고 적분식은 외삽법을 사용하였다. 이는 cpu time을 매우 감소시킬 수 있었다.
The Internet has been expanded constantly and greatly such that we are having vast number of web pages with dynamic changes. Especially, the fast development of wireless communication technology and the wide spread of various smart devices enable information being created at speed and changed anywhere, anytime. In this situation, web crawling, also known as web scraping, which is an organized, automated computer system for systematically navigating web pages residing on the web and for automatically searching and indexing information, has been inevitably used broadly in many fields today. This paper aims to implement a prototype web crawler with Python and to improve the execution speed using threads on multicore CPU. The results of the implementation confirmed the operation with crawling reference web sites and the performance improvement by evaluating the execution speed on the different thread configurations on multicore CPU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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