KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1845-1865
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2019
Current Internet is designed by lots of service providers with different objects and policies which make the direct deployment of radically new architecture and protocols on Internet nearly impossible without reaching a consensus among almost all of them. Network virtualization is proposed to fend off this ossification of Internet architecture and add diversity to the future Internet. As an important part of network virtualization, virtual network embedding (VNE) problem has received more and more attention. In order to solve the problems of large embedding cost, low acceptance ratio (AR) and environmental adaptability in VNE algorithms, cognitive method is introduced to improve the adaptability to the changing environment and a cognitive virtual network embedding algorithm based on weighted relative entropy (WRE-CVNE) is proposed in this paper. At first, the weighted relative entropy (WRE) method is proposed to select the suitable substrate nodes and paths in VNE. In WRE method, the ranking indicators and their weighting coefficients are selected to calculate the node importance and path importance. It is the basic of the WRE-CVNE. In virtual node embedding stage, the WRE method and breadth first search (BFS) algorithm are both used, and the node proximity is introduced into substrate node ranking to achieve the joint topology awareness. Finally, in virtual link embedding stage, the CPU resource balance degree, bandwidth resource balance degree and path hop counts are taken into account. The path importance is calculated based on the WRE method and the suitable substrate path is selected to reduce the resource fragmentation. Simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve AR and the long-term average revenue to cost ratio (LTAR/CR) by adjusting the weighting coefficients in VNE stage according to the network environment. We also analyze the impact of weighting coefficient on the performance of the WRE-CVNE. In addition, the adaptability of the WRE-CVNE is researched in three different scenarios and the effectiveness and efficiency of the WRE-CVNE are demonstrated.
HPC(High Performance Computer)은 다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성된 시스템이다. 이러한 HPC 시스템에서 사용하는 계산 노드 간의 연결 네트워크 기술로는 Infiniband, Ethernet 등의 기술이 많이 사용된다. 최근 PCIe 표준의 발전으로 인해서 컴퓨터 호스트는 고속의 주변 장치 디바이스를 주로 PCIe Bridge 인터페이스에 연결하여 사용한다. PCIe 표준 기술 중 컴퓨터 노드 간의 직접 연결하는 방식으로 Non-Transparent Bridge(NTB) 기반의 인터콘넥션 표준이 존재한다. 그러나 NTB의 기본 표준은 두 노드 간에 분리된 메모리를 제공하는 방식이기 때문에 다중 노드를 직접 연결하기 위해서는 추가된 구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들 간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe NTB 기반 무스위치 네트워크를 통해서 기존의 인터커넥트 네트워크에 비해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.
Yoo, Won Jae;Kim, Lawoo;Lee, Yu Dam;Lee, Taek Geun;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권4호
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pp.315-333
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2021
Due to the Global Navigation Satellite System (GNSS) modernization, recently launched GNSS satellites transmit signals at various frequency bands such as L1, L2 and L5. Considering the Korean Positioning System (KPS) signal and other GNSS augmentation signals in the future, there is a high probability of applying more complex communication techniques to the new GNSS signals. For the reason, GNSS receivers based on flexible Software Defined Radio (SDR) concept needs to be developed to evaluate various experimental communication techniques by accessing each signal processing module in detail. This paper proposes a novel SDR-based A-GNSS receiver capable of processing multi-GNSS/RNSS signals at multi-frequency bands. Due to the modular structure, the proposed receiver has high flexibility and expandability. For real-time implementation, A-GNSS server software is designed to provide immediate delivery of satellite ephemeris data on demand. Due to the sampling bandwidth limitation of RF front-ends, multiple SDRs are considered to process the multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals simultaneously. To avoid the overflow problem of sampled RF data, an efficient memory buffer management strategy was considered. To collect and process the multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals in real-time, the proposed SDR A-GNSS receiver utilizes multiple threads implemented on a CPU and multiple NVIDIA CUDA GPGPUs for parallel processing. To evaluate the performance of the proposed SDR A-GNSS receiver, several experiments were performed with field collected data. By the experiments, it was shown that A-GNSS requirements can be satisfied sufficiently utilizing only milliseconds samples. The continuous signal tracking performance was also confirmed with the hundreds of milliseconds data for multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals and with the ten-seconds data for multi-GNSS/RNSS single-frequency signals.
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
NGI나 Internet2와 같은 프로젝트로 인해 인터넷 백본 속도가 상당히 높아졌음에도 불구하고, 분산된 응용 프로그램들은 고성능의 네트워크를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이러한 현상이 발생하는 원인으로 표준 전송 프로토콜(TCP)을 들 수 있다. TCP는 안전성/신뢰성을 보장하기 위해 설계되어 있으나, 이로 인해 발생될 수 있는 성능 저하에 관한 문제는 고려되지 않았다. 이러한 문제를 해결하고자 여러 기술들이 연구되고 있으며, 그 중 병렬 전송 기술은 응용레벨에서 다중 스트림을 이용하여 데이타를 전송하는 기술로써, 호환성 문제까지 해결하고 있다. 최근 병렬 전송 기술을 연구하는 연구자들은 최적의 병렬연결 개수의 범위를 찾는데 연구의 초점을 맞추고 있다. 그러나 이러한 연구들에서는 최적의 병렬연결 개수를 실험을 통해 경험적으로 결정하고 있으며, 데이타를 전송하는 호스트의 성능이나 전송 거리는 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 호스트의 성능과 병렬 전송과의 관계, 전송 거리와 병렬 전송 관계를 분석하고, 그 결과를 토대로 효율적이면서 최대 전송 성능을 확보할 수 있는 최적의 병렬연결 개수 결정 메커니즘을 논의하고자 한다.
컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전으로 그래픽 프로세서 유닛(Graphics Processor Units : GPUs)은 굉장한 메모리 대역폭과 산술 능역을 보유하게 되어 범용 계산에 많이 활용되고 있으며, 특히 계산 집약적인 물리 기반 시뮬레이션(physics based simulation)의 GPU 구현이 활발하게 연구되고 있다. 물리 기반 시뮬레이션의 기본이 되는 미분방정식 풀이 과정에서 삼중대각행렬(tridiagonal matrix) 시스템은 유한차분(finite-difference) 근사에 의해서 자주 나타나는 선형시스템으로 물리 기반 시뮬레이션 관점에서 삼중대각행렬 시스템의 빠른 풀이는 중요한 연구 분야이다. 본 논문에서는 GPU에서 삼중대각행렬 시스템 풀이를 빠르게 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 벡터 프로세서(vector processor) 계산에서 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 널리 사용되는 cyclic reduction 또는 odd-even reduction 알고리즘을 GPU에서 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 잘 알려져 있는 Thomas 방법과 GPU를 이용한 선형시스템 풀이에서 좋은 성과를 보이고 있는 conjugate gradient 방법과 비교할 때 상당한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한, 열전도(heat conduction) 방정식, 이류 확산(advection-diffusion) 방정식, 얕은 물(shallow water) 방정식에 의한 물리 기반 시뮬레이션의 GPU 구현에 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 1024x1024 격자의 계산 영역에서 초당 35프레임 이상의 놀라운 성능을 보여주었다.
CPU, 네트웍 대역폭, 디스크 속도등 컴퓨터와 통신 기반을 이루는 기반기술의 급진적인 발달에 따라, 컴퓨터 또는 단말기로 멀티미디어 데이터 서비스를 받는 것이 이제는 우리 생활의 일부분이 되었다. 이러한 급속한 서비스 저변의 확대에도 불구하고 아직도 고화질 멀티미디어 서비스를 제공하는 데 있어서 많은 기술적인 문제가 존재하는 것이 현실이라고 할 수 있겠다. 그 중의 하나로 멀티미디어 정보를 디스크로부터 읽어들여 실시간 상영하는 경우, 과도한 주기억 장치 버퍼의 요구가 문제점으로 등장한다. 주기억 장치 버퍼가 필요한 이유는 디스크는 자료를 비동기적으로 읽는데 반해 멀티미디어 데이터(프레임)를 상영하는 방법은 동기적으로 행해지므로 두 가지 특성이 다른 작업간에 비동기성을 해결하기 위함이다. 사용자에게 스트리밍 데이터를 전송하는 방법에는 두 가지 (디스크에서 읽어들이는 방법 : 디스크 모드와 기존에 메모리에 탑재된 데이터를 재 전송하는 방법 : 메모리 모드)가 있는데, 각 방법에 따라 필요로 하는 주기억 장치 버퍼의 양이 다르다. 본 연구에서는 각 방법에 따른 주기억 장치 요구량을 계산하는 모델을 개발하고, 전체 버퍼양을 최소화하도록 자료 전송방법을 가변적으로 변환시키는 기법을 소개한다. 본 기법의 가장 큰 장점은 각 비디오 세션의 데이터 전송하는 방법이 서버의 상태에 따라서 가변적으로 변환된다는 사실이다. 본 기법은 대용량 비디오 서버에서 다수의 멀티미디어 세션을 상영하는 데 필요한 버퍼 양을 효과적으로 감소 시킬수 있으며, 특히 사용자들의 주문이 소수의 화일들에게 집중되어 있는 경우 더욱 효과적으로 작동하고 있다. 제안된 기법의 근간이 되는 이론들의 구체적인 모델링이 제공되었으며, 본 기법이 항상 최적의 해를 구한다는 사실은 증명을 통해 보여진다. 주창되는 기법의 효율성과 성능을 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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