네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.
This study presents a noble scheme for distributed and parallel simulations with optimized agent placement for simulation instances. The traditional parallel simulation has some limitations in that it does not provide sufficient performance even though using multiple resources. The main reason for this discrepancy is that supporting parallelism inevitably requires additional costs in addition to the base simulation cost. We present a comprehensive study of parallel simulation architectures, execution flows, and characteristics. Then, we identify critical challenges for optimizing large simulations for parallel instances. Based on our cost-benefit analysis, we propose a novel approach to overcome the performance constraints of agent-based parallel simulations. We also propose a solution for eliminating the synchronizing cost among local instances. Our method ensures balanced performance through optimal deployment of agents to local instances and an adaptive agent placement scheme according to the simulation load. Additionally, our empirical evaluation reveals that the proposed model achieves better performance than conventional methods under several conditions.
We study parallel processing techniques for the R programming language of high performance computing technology. In this study, we used massively parallel computing system which has 25,408 cpu cores. We conducted a performance evaluation of a distributed memory system using MPI and of a the shared memory system using OpenMP. Our findings are summarized as follows. First, For some particular algorithms, parallel processing is about 150 times faster than serial processing in R. Second, the distributed memory system gets faster as the number of nodes increases while shared memory system is limited in the improvement of performance, due to the limit of the number of cpus in a single system.
Data mining is an effective method of the discovery of useful information such as rules and previously unknown patterns existing in large databases. The discovery of association rules is an important data mining problem. We have developed a new parallel mining called Distributed Frequent Pattern Tree (abbreviated by DFPT) algorithm on a distributed shared nothing parallel system to detect association rules. DFPT algorithm is devised for parallel execution of the FP-growth algorithm. It needs only two full disk data scanning of the database by eliminating the need for generating the candidate items. We have achieved good workload balancing throughout the mining process by distributing the work equally to all processors. We implemented the algorithm on a PC cluster system, and observed that the algorithm outperformed the Improved Count Distribution scheme.
In this research, the feasibility of distributed finite element analysis system with STEP and CORBA has been investigated. The enabling technologies such as CORBA and Java play key roles in the development of integrated and geographically distributed application software. In addition to the distribution of analysis modules, numerical solution process itself is again divided into parallel processes using multi-frontal method for computational efficiency. In contrast to the specially designed parallel process for specific hardware, CORBA-based parallel process is well suited for heterogeneous platforms over the network. The idea of Web-based distributed analysis system may be applied to the engineering ASP for design and analysis in the product development processes. We believe that the proposed approach for the analysis can be extended to the entire product development process for sharing and utilizing common product data in the distributed engineering environment, thus eventually provide basis for virtual enterprise.
The DEVS(discrete event system specificaition) formalism specifies a discrete event system in a hierarchical, modular form. DEVSIM++ is a C++based general purpose DEVS abstract simulator which can simulate systems modeled by the DEVS formalism in a sequential environment. This paper describes P-DEVSIM++which is a parallel version of DEVSIM++ . In P-DEVSIM++, the external and internal event of DEVS models can by processed in parallel. For such processing, we propose a parallel, distributed optimistic simulation algorithm based on the Time Warp approach. However, the proposed algorithm localizes the rollback of a model within itself, not possible in the standard Time Warp approach. An advantage of such localization is that the simulation time may be reduced. To evaluate its performance, we simulate a single bus multiprocessor architecture system with an external common memory. Simulation result shows that significant speedup is made possible with our algorithm in a parallel environment.
자바의 쓰레드는 다중 처리 환경에서 하나의 프로그램 공간 내의 독립적인 프로세스로 취급되는 객체 요소이므로 병렬처리를 위한 독립적인 프로세스로 활용할 수 있다. 또한, 자바의 동기화 메커니즘과 쓰레드를 활용하면 병렬 처리를 수행하는 응용프로그램을 쉽게 작성할 수 있다. 이에 따라, 자바의 병렬 처리 지원 기능을 분산된 컴퓨팅 환경에 적용하기 위한 많은 연구 결과가 있다. 본 논문에서는 레거시 자바 프로그램에 포함된 쓰레드를 분산된 컴퓨팅 환경에서 병렬 수행 하도록 지원하는 시스템 환경을 제안한다. TORB(Transparent Object Request Broker)라고 명명된 본 시스템은 프로그래밍 투명성을 지원하므로 이미 작성된 레거시 자바 프로그램을 간단한 변환 과정을 거친 후 병렬 수행 하도록 지원한다. TORB는 본 연구팀에서 이미 발표한 분산 프로그래밍 도구의 기능을 확장한 것이며, 이는 지정된 기능을 지정된 컴퓨터에서 수행하도록 지원하는 전형적인 분산처리 기능만을 보유하고 있었다.
An operationally secure power system is one low probability of blackout or equipment damage. The power system is needed to maintain a designated security level at minimum operating cost. The inclusions of security make power system problem complex. But, because security and optimality are normally conflicting requirement, the separate treatments of both are inappropriate. So, a unified hierarchical formulation is needed. In this paper, the overview of security constrained optimal power flow (SCOPF) is presented and an introduction of parallel distributed formulation to SCOPF is also presented.
고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.
웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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