• 제목/요약/키워드: HTM

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멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법 (Memory Management based Hybrid Transactional Memory Scheme for Efficiently Processing Transactions in Multi-core Environment)

  • 장연우;강문환;장재우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.795-798
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    • 2017
  • 최근 멀티코어 프로세서가 개발됨에 따라 병렬 프로그래밍은 멀티코어를 효과적으로 활용하기 위한 기법으로 그 중요성이 높아지고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 처리 방식에 따라 HTM, STM, HyTM으로 구분되며, 최근 HTM 및 STM 결합한 HyTM 이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존의 HyTM 는 HTM과 STM의 동시성 제어를 위해 블룸필터를 사용하는 반면, 블룸필터의 자체적인 긍정 오류를 해결하지 못한다. 아울러, 트랜잭션 처리를 위한 메모리 할당/해제를 기존의 락 메커니즘을 사용하여 관리한다. 따라서 멀티코어 환경에서 스레드 수가 증가할수록 트랜잭션 처리 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리에 최적화된 블룸필터를 제공함으로써, 병렬적으로 동시에 수행되는 서로 다른 환경의 트랜잭션에 대해 일관성 있는 처리를 지원한다. 아울러, CPU 캐시라인에 최적화된 메모리 기법을 통해, 메모리 할당량이 적은 트랜잭션은 로컬 캐시에 할당함으로써 트랜잭션의 빠른 처리를 지원한다.

과학수업모형들의 특성에 관한 이론적 분석 (Theoretical Analyses of Science Teaching Models)

  • 김한호
    • 한국과학교육학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.201-212
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    • 1995
  • The purpose of this study was to analyze science teaching models: Cognitive Conflict Teaching Model(CCTM), Generative Learning Model(GLM), Learning Cycle Model(LCM), Hypothesis-Testing Model(HTM), and Discovery Teaching Model(DTM). Using literature review, the models were analyzed and compared in several aspects; philosophical and psychological bases, primary goals and assumptions, syntax, implementation environments, and probable effects. The major finding were as follows; 1. Science teaching models had been diverse features. In the comparisons of science teaching models, some differences and similarities were founded. These were different in the degree of similarity and emphasis. 2. CCTM and GLM resemble each other in philosophical and psychological bases, primary goals and main assumptions, implementation environments, and probable effects. 3. LCM and HTM showed similarities in philosophical bases, syntax, and implementation environments. But differences were founded in other aspects These results showed that the diverse features of science teaching models should be considered in choosing a model for science teaching.

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Excel Grapher: 역동적 함수 그래프 도구 (Excel Grapher: Dynamical Graphing Tool)

  • 김경원;이상구;이재화
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제25권2호
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    • pp.309-321
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    • 2011
  • 본 연구에서는 함수 그래프를 직관적으로 다루기 위하여 개발한 역동적 Excel Grapher를 소개한다. 더 나아가 개발된 그래프 도구가 대학 및 중 고등학교의 수학교육에 활용 가능한 공학적 도구의 하나가 될 수 있음을 보여 준다. (http://maxtrix.skku.ac.kr/2010-ExcelGrapher/index.htm)

VeKo25Cr: A Corrosion and Wear Resistant Powder Metallurgical Alloy with a Basic Hardness of 52 HRC

  • Hofer, Beat W.;Saner, Michel
    • 한국분말야금학회:학술대회논문집
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    • 한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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    • pp.942-943
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    • 2006
  • To meet the demands for use in extremely abrasive and corrosive environments, a new material was developed. The VeKo25Cr distinguishes itself through specifically selected amounts of carbon and carbide forming elements such as Cr, Mo, V, W and Nb. The alloy is based on a Fe matrix. The strength after heat treatment and the wear and corrosion properties are compared to those of other materials. VeKo25Cr can be combined with easy-to-process materials such that the difficult handling is minimized to those places on the piece most subjected to operational wear.

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About the Influence of the Molecular Structure of selected classes of small molecules on their thermal behavior

  • Richter, Andreas M.;Lischewski, Volker;Felicetti, M.
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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    • pp.812-815
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    • 2004
  • The molecular structure influences the thermal behavior of HTM. For OLED the glass transition temperature and evaporation temperature are critical. We report how changes in structure cause changes on both parameters. The results may be of interest for chemists when they design new molecule structures for OLED.

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이달의 과학자 - 서울대 역학과 교수 정진호박사

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 제29권5호통권324호
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    • pp.76-77
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    • 1996
  • 염소소독을 한 수돗물에는 THM이란 오염물질이 잔류하게 되는데 간독성을 유발하는 이 HTM이 신장에도 독성을 일으킨다는 사실을 밝혀낸 서울대 약학과 정진호교수가 이달의 과학자로 뽑혔다. 최근 혈소판도 화학물질에 의해 독성반응을 일으킨다는 사실을 세계 최초로 밝혀낸 정교수는 혈소판과 혈관의 상호작용에 대한 연구로 분주한 나날을 보내고 있다.

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Efficient Hybrid Transactional Memory Scheme using Near-optimal Retry Computation and Sophisticated Memory Management in Multi-core Environment

  • Jang, Yeon-Woo;Kang, Moon-Hwan;Chang, Jae-Woo
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권2호
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    • pp.499-509
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    • 2018
  • Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.

시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 근전도 패턴인식 (Electromyogram Pattern Recognition by Hierarchical Temporal Memory Learning Algorithm)

  • 성무중;추준욱;이승하;이연정
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.54-61
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    • 2009
  • 본 논문에서는 비전 패턴인식 알고리즘인 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 새로운 근전도 패턴인식 방법을 제시한다. 효율적인 근전도 신호의 학습과 분류를 위하여 단순화된 2 레벨의 공간적 집합, 시간적 집합, 그리고 관리 맵퍼를 이용한 수정된 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위해서 관리 맵퍼 학습뿐만 아니라 시간적 집합 학습에도 카테고리 정보를 사용한다. 실험을 통하여 열 가지 손동작이 성공적으로 인식됨을 검증한다.