본 논문에서는 분산 공유 메모리(distributed shared memory) 시스템에서 데이터의 일치성(consistency)을 마감시간(deadline) 이내에 완료하기 위해서 새로운 실시간 프로토콜을 제안한다. 분산 공유 메모리 시스템에서 사용되는 공유 데이터는 여러 시스템에 복제를 할 수 있기 때문에 이들간 일치성을 효과적으로 유지시키기 위한 여러 방법이 연구되어 왔다. 기존의 방법들은 평균 액세스 비용을 단축시키기 위한 것이고 프로토콜에 따라 서로 다른 복사본의 개수를 갖게 되며 일치성 유지를 위한 비용은 시스템이 갖고 있는 복사본의 개수에 따라 증가한다. 각 노드가 서로 다른 데드라인을 갖는 실시간 분산시스템에서는 일치성 유지를 주어진 데드라인이내에 완료하기 위해서는 일치성 유지를 위한 비용을 줄이는 것도 요구되지만 데드라인이 상대적으로 급한 노드에 대한 우선적인 처리가 요구된다. 실시간 프로토콜에서는 각 분산 시스템에서 데드라인이 상대적으로 급한 노드가 항시 복사본을 갖게 하고 전체 복사본의 개수를 제한한다. 시뮬레이션을 통해서 실시간 프로토콜의 성능향상을 확인하였다.
본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.
This paper is concerned with parallel FFT and Quick-Merge Sort. They are implemented on computers interconnected by VMIC 5579 reflective memory and a cluster of workstations (PCs) interconnected via Fast Ethernet. Message passing interface (MPI) parallel library is used for communication in a cluster of workstations. An improved parallel FFT is also presented to decrease an execution time in the case of a small number of hosts. Distributed shared memory (DSM), VMIC 5579 reflective memory (RM), a cluster of workstations (COW) and message passing interface (MPI) parallel library are described.
가시화 도구는 데이터 입출력, 시각적 변환, 상호작용적인 렌더링의 세 구성요소로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 거대용량의 과학 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해 가시화 도구의 세 구성요소에 대한 요구사항을 분석, 정의하고 이를 만족시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 가시화 도구의 개발을 위해 공개 소프트웨어 도구를 최대한 활용하고자 하였으며, 서로 다른 용도로 개발된 각 공개 소프트웨어 도구를 통합하여 하나의 가시화 도구로 개발하는 방안과 시공간적인 과학 데이터의 실시간 가시화를 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 이를 통해 분산공유메모리 기반의 과학 데이터 병렬 가시화 도구인 GLOVE를 제안하였으며, 유동해석 분야 과학 데이터를 이용한 실험을 통해 GLOVE와 다른 데이터 가시화 소프트웨어와의 성능을 비교 분석했다.
분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory) 시스템에서 데이타 참조의 지역성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 데이타 참조의 지역성을 고려하여 적절하게 데이타를 배치할 경우 전체적인 시스템 성능 향상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 데이타 배치 방식을 효과적으로 적용할 수 있는 동적제한 디렉터리 기법에서 성능을 평가한다. 데이타 배치 방식 정보는 동적 제한 디렉터리 기법에서 존재 비트를 효과적으로 이용할 수 있다. 그리고 적절한 존재 비트의 사용은 메모리 오버헤드를 줄이고 디렉터리 풀을 효율적으로 사용하므로 성능을 향상시킬 수 있다. 성능 평가를 위해 서로 다른 공유 특성을 가진 3개의 응용 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 최적 배치 방식은 3.6 배의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
메시지 전달 방식으로 노드간 통신을 하는 분산 시스템의 고장허용을 위하여 메시지 저장과 체크 포인팅에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 복구 가능한 분산 공유메모리 시스템에 대한 대부분의 연구 또한 메시지 전달 방식에서 사용되었던 방법을 채택하였다. 그러나, 메시지 전송시스템과 분산공유메모리 시스템의 근본적인 차이(함수전달(function shipping)과 데이터전달(data shipping)의 차이) 때문에 메시지 전달 시스템에서 사용되었던 방식이 분산공유메모리 시스템에 항상 적합하게 사용될 수 없다. 본 논문에서는 복구 가능한 분산공유메모리 시스템을 위하여 객체지향방법을 제안하였다. 프로세스간 종속 추적대신 페이지간 종속 추적을 이용한 체크 포인팅 및 복구 가능한 전략을 분산 공유 메모리 시스템에 적용하였다.
거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.
협력 시스템은 3D 애니메이션, 컴퓨터 게임, 산업디자인 제작과 같은 애플리케이션을 원격지에서 하나의 가상공간을 통해 공동작업을 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 단일(stand-alone) 시스템에서 작동되는 Kinetic사의 3차원 비주얼 모델링 도구인 3D 스튜디오 맥스를 분산 시스템에서 작동 할 수 있게 확장시켜 다수의 사용자가 공동으로 3D 모델링 작업을 수행할 수 있도록 환경을 제공한 개발 경험을 기술한다. 본 논문에서는 3D 스튜디오 맥스 플러그인 SDK(Software Development Kit)를 사용하여 분산 협력 시스템에서의 3D 객체 공유 플러그인 개발에 대하여 다루었는데, 이는 모델링 데이타의 공유를 위해 3D 객체 정보를 추출하여 공유 메모리에 쓰는 기능과, 공유메모리로부터 3D 객체정보를 읽어와서 3D 객체를 생성하는 기능을 제공한다. 그리고, 협력 시스템 클라이언트와 3D 스튜디오 맥스간에 데이타 교환을 위한 방법으로 공유 메모리를 사용함으로써 가변적인 크기를 갖는 3D 객체의 저장이 용이하도록 하였다. 또한, 3D 스튜디오 맥스에서 제공되는 객체를 구성하는 데이타를 분석한 후 클라이언트가 요구하는 최소한의 데이타만을 추출함으로써 전송되는 불필요한 공유데이타의 양을 줄일 수 있어 네트워크의 부하를 감소시켰다. 플러그인의 개발로 인하여 단일 컴퓨터 시스템에서 수행되는 3D 스튜디오 맥스 작업을 분산 환경엣 작업할 수 있게 확장시킴으로써, 3D 모델링 작업 시 공간과 시간의 제약을 최소화하여 경제적 이윤 창출 효과가 클 것으로 기대된다.
현재 대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로 올바른 계산을 위해서는 프로세서들의 동기화와 부하균형이 필수적이다. 만일 부하균형이 불가능하거나 이질적 클러스터처럼 각 프로세서의 성능이 다른 경우, 연산은 가장 느린 프로세서의 성능에 의해 결정된다. 비동기 반복법은 이런 문제를 해결하는 하나의 방안으로 각광받고 있으나, 현재까지의 연구는 비교적 구현이 쉬운 공유 메모리 시스템을 사용한 것이었다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 초대형 선형 시스템 문제를 풀기 위해, 빠른 프로세서의 유휴 시간을 최대한 줄임으로써 전체적으로 성능을 향상시키는 비동기 병렬 알고리즘을 제안하고 이를 클러스터에 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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