본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
분산 메모리 병렬 컴퓨터의 성능을 충분히 활용하고 프로그래밍의 난이도아 기종간 프로그램의 호환성을 해결하기 위하여 시스템 독립적이고 쉽게 프로그래밍 할 수 있는 데이터 병렬 언어에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있다. 대표적인 데이터 병렬 언어인 HPF 컴파일러는 사용자가 정의한 정보를 이용하여 데이터와 연산을 프로세서에 분할하여 할당하고, 메시지 패싱을 생성하는 기능을 제공함으로써 프로그램 작성자에게 전역 주소 공간을 이용하여 병렬 프로그램을 쉽게 개발 할 수 있는 기반을 제공한다. 본 논문에서는 데이터 종속성 분석, 데이터 및 연산 분할과 메시지 패싱 코드 생성의 4단계를 통하여, HPf 입력 프로그램을 MPI 메시지 패싱 코드가 삽입된 SPMD 프로그램으로 변환하는 HPF 병렬 프로그래밍 언어 변환기인 PPTran을 구현하고 그 성능을 검증한다.
포트란 M 등의 태스크 병렬언어에서는 프로그래머가 태스크 병렬구조를 사용하여 프로그래밍한다. 그런데 응용 프로그램에서 프로시쥬어간에 종속성 관계가 존재하는 경우 프로그래머가 이 종속성을 고려하여 태스크 병렬 프로그램을 작성하기는 쉽지 않다. 그러므로 컴파일러 단계에서 묵시적 병렬성을 추출한 후, 태스크 병렬언어에서 제공하는 병렬구조로 변환하는 병렬화가 필요하다. 그러나 현재의 태스크 병렬언어 컴파일러에서는 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 종속성 관계에 따라 각 경우를 분석하여, 순차 수행되어야하는 루프 구조에 대해 컴파일러 단계에서 포트란 M의 태스크 병렬 구조인 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록구조로 병렬화하기 위해 묵시적 병렬성을 가지고 있는 경우를 추출하는 방안을 제안한다. 그리고 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록 구조 모두로 병렬화 가능한 경우, 조건에 따라 어느 구조로 변환하는 것이 효과적인가를 분석한다.
자료(資料)를 분석(分析)하고 보관(保管)하는데 컴퓨터를 이용(利用)하는 추세(趨勢)가 점차 증가하고 있다. 서울대학교(大學校) 묘포장(苗圃場)에서는 묘목(苗木)을 조사점검(調査點檢)하고 과거(過去)의 재배법(栽培法)과 현재(現在)의 묘목(苗木)의 상태(狀態)를 기록(記錄)하는데 컴퓨터 프로그램을 이용(利用)하였다. 구획(區劃)의 용도(用途), 수종(樹種), 피해상태(被害狀態), 재배법(栽培法) 등(等)에 관(關)한 모든 자료(資料)을 여러 계급(階級)으로 분류(分類)한 후, 본(本) 프로그램으로 처리(處理)하였다. 여기에서 나온 결과(結果)를 보고 각(各) 구획(區劃)의 피해상태(被害狀態)를 신속히 확인(確認)할 수 있었고 이리하여 묘포(苗圃)를 효율적(效率的)으로 관리(管理)할 수 있을 것이다.
본 논문은 도시기상모델인 전산유체역학모델(CFD_NIMR)을 GP-GPU에서 실행시키기 위해 CUDA Fortran 병렬프로그램을 구현하였다. GP-GPU는 원래 PCI 카드 형태의 그래픽 처리 장치이지만 저비용, 저전력으로 대량의 계산을 초고속으로 수행할 수 있는 일반 계산 가속기이다. 모델을 단일 Intel XEON 2.0 GHz CPU에서 실행한 결과와 Nvidia Tesla C1060 GPU에서 실행한 성능을 비교하였을 때 GP-GPU에서 15배 정도의 빠른 속도를 보였다. 또한 다중 CPU를 사용한 MPI 병렬프로그램과 비교한 경우에도 GP-GPU에서 보다 더 효율적인 성능을 보였다. 본 논문에서 제시한 프로그램 방식은 유사한 구조를 가진 수치모델을 GP-GPU 병렬 프로그램으로 구현하는데 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
미국 국방성에서 주관한 시뮬레이션 표준인 HLA(High Level Architecture)의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어들 사이의 상호 호환을 용이하게 하고 그들 구성 요소들의 재사용을 촉진하는데 있다. 산업 현장에는 HLA가 시뮬레이션 표준이 되기 이전에 개발된 많은 시뮬레이션 소프트웨어들이 있다. 레거시 시뮬레이션들을 HLA를 사용한 패더레이션으로의 통합은 M&S(Modeling 고 Simulation) 영역에서 중요한 연구 주제이다. 원자력과 우주항공 같은 임무 완수가 중요한 산업의 레거시 시뮬레이션 소프트웨어들은 일반적으로 Fortran 언어를 사용한다. 하지만 HLA가 Fortran 언어를 지원하고 있지 않기 때문에 그들의 재사용은 쉽지 않다. 본 논문은 레거시 시뮬레이션 소프트웨어의 변경을 최소화하면서 HLA 패더레이션으로 이전을 용이하게 하는 통합 방법을 제시한다. 패더레이션에 참여하는 각 패더레이트는 실행 시간에 생성되는 공유메모리를 통하여 통신하는 분리된 실행을 갖는다. 발행과 접수를·위한 두 가지 유형의 공유메모리 블록이 사용된다 레거시 시뮬레이션 소프트웨어에서 사용되는 전역변수 선언 블록은 발행과 접수를 위하여 분할되고 HLA FOM 설계를 위하여 객체 및 상호작용 클래스로 사상된다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 플랜트 설계에 사용되고 있는 레거시 원자력 시뮬레이션 코드의 HLA 통합을 시도하였고 통합 결과를 관측하기 위하여 FMT(Federation Management Tool)를 사용하였다. FMT가 표시하는 진단정보는 본 연구가 제안하는 방법이 성공적이고 효과적으로 HLA 통합에 사용될 수 있음을 보였다.
본 고는 image의 pattern을 identify하기 위해 그 image data의 FFT(Fast Fourier Transform)를 취한 후 에너지 스펙트럼의 크기를 폐적분한 값으로 부터 original input object와 비교대상의 object에 대한 mean square error 값의 차이를 시뮬레이션한 결과 얻은 threshold value와 비교함으로써 matching 을 구현하기 위함이다. Vax11-780/vms와 Fortran77 Language를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 Tektronix graphic terminal이 digitized된 이미지의 모니터용으로 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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