Recently the number of Internet firms providing useful information like weather forecast data is growing. However most of such information is not prepared in accordance with customers' demand, resulting in relatively low customer satisfaction. To upgrade the service quality, it is recommended to devise a system for customers to get involved in the process of service production, which normally requires a huge investment on supporting computer systems like clusters. In this paper, as a way to cut down the budget for computer systems but to improve the performance, we extend the HPC cluster system to include other Internet servers working independently on the same LAN, to make use of their idle times. We also deal with some issues resulting from the extension, like the security problem and a possible deadlock caused by overload on some non-dedicated nodes. At the end, we apply the technique in the solution of some 2D grid problem.
실시간으로 데이터를 처리하여 빠른 서비스를 제공하기 위해 PC 클러스터가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 PC 클러스터의 한 종류인 HPC 클러스터에 전용 노드를 추가하는 대신, 방화벽 외부의 네트워크 상에 존재하는 비전용 노드의 유휴시간을 활용하도록 클러스터를 확장하여 성능을 향상시키는 경우 발생하는 NFS 등의 보안 문제를 SSH 터널링을 사용하여 해결하는 방안을 제시하고 암호화된 NFS의 성능을 실험하였다.
HPC(High Performance Computing) 서비스를 기반으로 한 거대과학 응용분야의 협업연구는 원거리에 떨어져 있는 연구자들 사이에서 대용량 데이터의 빠른 전송을 필요로 한다. 이와 관련하여 최근 미국 내의 주요 슈퍼컴퓨터들을 연계하여 고속 전송하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는 기 구축되어 운영 중인 한국과학기술정보연구원의 누리온 슈퍼컴퓨터 병렬 파일시스템 내의 대용량 데이터를 고속 전송하기 위해서 고성능 과학기술연구망 기반의 데이터 전송 노드(DTN) 클러스터를 구축하고 종단간 왕복지연 시간이 약 130ms에 달하는 원거리 전송 실험을수행한다. 실험을 통해 다른 크기의 파일들로 구성된 실험 군들에 대해 DTN 클러스터링에 따른 전송 성능을 비교하였고, 3대의 멀티 노드로 구성된 DTN 클러스터는 두 종류의 병행성, 병렬성 설정에서 단일 노드 대비 각각 약 1.8, 2.7배의 전송 성능 향상을 가져올 수 있음을 확인하였다.
최근의 고성능 컴퓨팅 플랫폼들은 공유 메모리 다중 프로세서(SMP: Shared Memory Multiprocessor) 시스템, 대규모 병렬 프로세서 (Massively Parallel Processor) 시스템, 여러 개의 컴퓨팅 노드들을 연결한 클러스터(Cluster) 시스템 등으로 분류된다. 이러한 고성능 컴퓨팅 시스템들은 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 요구하는 과학 기술용 응용 프로그램들을 위하여 사용된다. 이러한 응용 프로그램들의 실행시 최적의 성능을 얻기 위해서는 적절한 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 방식의 선택이 중요하다. 본 연구 논문에서는 여러 방식의 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 개발된 SPEC HPC2002 벤치마크 suite을 위한 최적의 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 모델을 그들의 성능 분석 및 평가 작업을 통하여 찾아간다.
인간 게놈 프로젝트의 완성 이후 유전체 분석 비용은 매우 빠르게 감소하고 있다. 이에 따라 인간 유전체 분석 요구가 급증할 것으로 예상된다. 인간 유전체 분석과 같은 대규모 바이오 데이터 분석을 고속으로 수행하기 위해서는 비IT 전문가들이 다양한 특성의 바이오 응용들을 고성능컴퓨팅 시스템을 통해 효과적으로 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 여러 응용들이 조합되어 순서를 갖고 실행되어야 하는 바이오 응용들을 워크플로우 형태로 쉽게 정의할 수 있어야 하며, 이 워크플로우를 HPC 클러스터 시스템에서 최적 자원을 할당 받아 분산 병렬 수행시켜야 한다. 이를 통해 바이오 데이터 분석 성능과 응답시간의 개선을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 HPC 환경에 익숙하지 않은 비IT 바이오 연구자들이 쉽게 바이오 데이터 분석을 할 수 있도록 바이오 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 바이오 특화된 워크플로우 기반 대규모 데이터 분석 시스템을 제안한다.
An industrial nuclear technique based on the use of an X-ray profiler was implemented to estimate the densities or concentrations of sediments present in an Atlantic maritime zone in the areas subjected to dredging under the governance of the Panama Canal Authority (ACP). The sediment profiles show in most areas there is a concentration of between 1.00-1.15 g/cm3 except for one area in particular, the density starts at 1.20 g/cm3 and even reaches values greater than 1.50 g/cm3; therefore, an already consolidated sediment is present, which, depending on the depth found. Values of 1.265 g/cm3, 1.297 g/cm3, 1.185 g/cm3 obtained by ACP previous studies are within the range of 1.20-1.30 g/cm3 measured with the nucleonic gauge. However, it should be noted that during the tests with the X ray profiler, sediment densities values greater than the aforementioned limit were also obtained that varying according at depths close to 12 m and 18 m with values reached up to 1.513 g/cm3 and 1.60 g/cm3, respectively. This demonstrates that sediment accumulation depends on depth. This nucleonic gauge is feasible technique for the study of the sedimentation phenomenon in channel basins and even in other projects nationwide.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.113-116
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1994
In this paper. we suggest new fuzzy modeling algorithm, which can be easily implemented, by combining HPC-MEANS Algorithm and Genetic Algorithm. HPC-MEANS used to cluster the sample data in input-output space will hyper planes and to make structure identification roughly and Genetic Algorithm is used to nine the premise and consequent parameters. For the validity of suggested methods we model the system with I/O data from known system. and then compare two systems.
본 논문에서는 서버를 사용하지 않고 각 노드에 연결된 지역 디스크들을 이용하여 분산 RAID 저장 장치를 구성하는 분산 환경의 클러스터 컴퓨터를 위한 분할된 결함허용정보 저장 기법을 제안한다. 클러스터 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 동시에 분산 RAID에 저장하는 방법은 분산 RAID의 병렬성을 이용할 수 있고, 각 노드의 결함허용정보를 순차적으로 저장하는 기법은 분산 환경에서 네트워크에 병목 현상을 방지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 분산 RAID를 저장 장치로 사용하는 클러스터 컴퓨터에서 이들 두 가지 기법을 결합함으로써 통신 부하가 큰 응용에서 노드들에 대한 결함허용정보 저장 비용을 줄이고 클러스터의 가용성을 높일 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 본 연구에서는 16노드의 클러스터 시스템에서 MIP와 Linpack HPC 벤치마크 프로그램을 이용한 성능 평가를 수행하였다. 벤치마크 결과는 분할된 결함허용정보 저장 기법이 기존의 기법들에 비하여 분산 RAID를 사용한 클러스터 컴퓨터에서 비교적 우수한 성능을 나타낼 수 있으며, 클러스터의 단일 노드 결함이 발생되었을 경우에 빠른 회복을 수행하는 결함허용정보저장 기법을 설계하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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