Power consumed by modern computer systems, particularly servers in data centers has almost reached an unacceptable level. However, their energy consumption is often not justifiable when their utilization is considered; that is, they tend to consume more energy than needed for their computing related jobs. Task scheduling in distributed computing systems (DCSs) can play a crucial role in increasing utilization; this will lead to the reduction in energy consumption. In this paper, we address the problem of scheduling precedence-constrained parallel applications in DCSs, and present two energy- conscious scheduling algorithms. Our scheduling algorithms adopt dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) to minimize energy consumption. DVFS, as an efficient power management technology, has been increasingly integrated into many recent commodity processors. DVFS enables these processors to operate with different voltage supply levels at the expense of sacrificing clock frequencies. In the context of scheduling, this multiple voltage facility implies that there is a trade-off between the quality of schedules and energy consumption. Our algorithms effectively balance these two performance goals using a novel objective function and its variant, which take into account both goals; this claim is verified by the results obtained from our extensive comparative evaluation study.
본 논문에서는 초소형 정밀 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해 Java 멀티스레드를 이용한 병렬 프로그래밍 기법을 도입하여 센서 모듈의 성능 분석과 개선이 가능한 병렬처리형 설계 툴을 개발하였다. 연산에 따른 기본 성능을 측정하기 위하여 열운송 방정식에 지배되는 포텐셜 문제를 두 개의 실험모델로 나누어 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 네트워크 PC의 수를 증가시키면 이와 비례하는 속도향상 특성이 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안하는 병렬화 방안은 대규모 연산모델에도 적용 가능함을 확인하였다.
The past several years have witnessed an ever-increasing acceptance and adoption of parallel processing, both for high performance scientific computing as well as for more general purpose applications. Furthermore with increasing needs to perform the complex flow calculations in an efficient manner, the use of the message passing model on distributed networks has emerged as an important alternative to the expensive supercomputers. This work attempts to provide a generic framework to enable the parallelization of all CFD-related works using the master-slave model. This framework consists of (1) input geometry, (2) domain decomposition, (3) grid generation, (4) flow computations, (5) flow visualization, and (6) output display as the sequential components, but performs computations for (2) to (5) in parallel on the workstation clustering. The flow computations are parallized by having multiple copies of the flow-code to solve a PDE on different spatial regions on different processors, while their flow data are exchanged across the region boundaries, and the solution is time-stepped. The Parallel Virtual Machine (PVM) is used for distributed communication in this work.
비동기 반복 알고리즘은 부하 불균형 및 컴퓨터 노드 간의 전송 지연에 의한 병렬 알고리즘의 성능 저하를 완화하는 하나의 방법인데, 이는 노드들 간의 비대칭적 데이터 전송을 필요로 한다 본 논문에서는 분산 메모리 시스템 상에서 MPMD 방식으로 노드당 별도의 서버 프로세스를 추가로 생성하여 비대칭적 전송을 구현하고, 노드당 하나의 프로세스를 생성하는 SPMD 방식과 비교하며 그 장단점에 대해 논의한다.
본 연구에서는 분산된 시스템 안에서 네트워크를 이용하여 다량의 자료와 데이터를 동시에 공유할 수 있을 뿐만 아니라 원격지에서도 실시간으로 실험이 가능한 건설실험시설의 분산공유에 따른 실질적인 연구현황과 이에 따른 문제점을 그리드컴퓨팅을 이용하여 분석하였다. 이로써, 향후 건설실험시설의 인프라 구축에 있어 분산공유에 대한 데이터의 처리와 공유를 가능하게 하는 시스템구축의 실질적인 방향을 제시하고자 하며, 분산된 다양한 데이터를 다수의 사용자에게 동시에 공유할 수 있는 건설실험시설의 인프라를 구축하는데 기여하고자 한다.
Based on the requirements and characteristics of multi-zone autonomous decision-making in modern power system, fully distributed computing methods are needed to optimize the economic dispatch (ED) problem coordination of multi-regional power system on the basis of constructing decomposition and interaction mechanism. In this paper, four fully distributed methods based on alternating direction method of multipliers (ADMM) are used for solving the ED problem in distributed manner. By duplicating variables, the 2-block classical ADMM can be directly used to solve ED problem fully distributed. The second method is employing ADMM to solve the dual problem of ED in fully distributed manner. N-block methods based on ADMM including Alternating Direction Method with Gaussian back substitution (ADM_G) and Exchange ADMM (E_ADMM) are employed also. These two methods all can solve ED problem in distributed manner. However, the former one cannot be carried out in parallel. In this paper, four fully distributed methods solve the ED problem in distributed collaborative manner. And we also discussed the difference of four algorithms from the aspects of algorithm convergence, calculation speed and parameter change. Some simulation results are reported to test the performance of these distributed algorithms in serial and parallel.
Workflow is an ordered sequence of interdependent component data activities each of which can be executed on an integrated information system by accessing a remote information system. In our previous research [4], we proposed a distributed CIM Workflow system which consists of a workflow execution model called DAF-Net and an agent-based information systems called AIMIS. Given a component data activity, there needs an interaction protocol among agents which allocates the component data activity to a relevant information systems exist. The objective of this research is to propose and test two protocols: ARR(Asynchronous Request and Response)protocol and NCL(Negotiation with Case based Learning) protocol. To test the effectiveness of the protocols, we applied the PVM(Parallel Virtual Machine) software to simulate the distributed CIM Workflow system. PVM provides a distributed computing environment in which users can run different software processes in different computers while allowing communication among the processes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4063-4086
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2016
Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1649-1665
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2021
In view of the low accuracy of the traditional FunkSVD algorithm, and in order to improve the computational efficiency of the algorithm, this paper proposes a parallel algorithm of improved FunkSVD based on Spark (SP-FD). Using RMSProp algorithm to improve the traditional FunkSVD algorithm. The improved FunkSVD algorithm can not only solve the problem of decreased accuracy caused by iterative oscillations but also alleviate the impact of data sparseness on the accuracy of the algorithm, thereby achieving the effect of improving the accuracy of the algorithm. And using the Spark big data computing framework to realize the parallelization of the improved algorithm, to use RDD for iterative calculation, and to store calculation data in the iterative process in distributed memory to speed up the iteration. The Cartesian product operation in the improved FunkSVD algorithm is divided into blocks to realize parallel calculation, thereby improving the calculation speed of the algorithm. Experiments on three standard data sets in terms of accuracy, execution time, and speedup show that the SP-FD algorithm not only improves the recommendation accuracy, shortens the calculation interval compared to the traditional FunkSVD and several other algorithms but also shows good parallel performance in a cluster environment with multiple nodes. The analysis of experimental results shows that the SP-FD algorithm improves the accuracy and parallel computing capability of the algorithm, which is better than the traditional FunkSVD algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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