한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.73-78
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2003
In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.
최근에 고비용 수퍼 컴퓨터를 대신하여 네트워크 상에 연결된 저가의 H와 워크스테이션으로 구성된 NOW(Network of Workstations) 시스템이 널리 활용되고 있다. NOW에서 병렬처리를 위한 성능은 각 컴퓨터의 계산능력과 통신시간에 의존한다. 현재 NOW에서 병렬처리 성능을 향상하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 결과들은 각 컴퓨터의 계산능력에 따른 작업 부하의 균형 관점에서 연구를 수행하였다. 만일 NOW에서 한 컴퓨터가 다수의 작업 프로세스를 가질 경우 메시지 패싱에 필요한 통신시간의 감소를 예측할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업 프로세스 관점에서 성능 개선 요인을 분석하고, 작업 프로세스 수를 증가할 때 전체 성능에 미치는 영향을 실험적으로 평가한다. 또한 본 논문의 실험에 사용될 새로운 브로드캐스팅 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실험적 평가를 위해 LAM/MPI를 사용한다.
본 연구에서는 제온 파이 x200 프로세서를 이용하여 3차원 파동 전파 모델링을 수행하고 기존의 제온 CPU를 사용한 경우와 병렬 연산 성능을 비교하였다. 제온 파이 1세대 프로세서인 제온 파이 나이츠 코너 보조프로세서와 달리 제온 파이 2세대 프로세서인 x200 프로세서는 직접 운영체제 실행이 가능하므로 내장 메모리와 주메모리 사이의 추가적인 통신이 필요 없다. 또한 제온 파이 x200 프로세서는 대용량 주메모리와 고대역폭 메모리를 이용하여 대규모 컴퓨팅을 독립적으로 실행할 수 있다. 병렬 연산 성능 비교를 위해 MPI (Message Passing Interface)와 OpenMP (Open Multi-Processing)를 이용해 모델링을 수행하였다. SEG/EAGE 암염돔 모델을 이용한 수치 실험 결과 제온 파이에서 다량의 연산 코어와 고대역폭 메모리를 이용해 12 코어 CPU 대비 2.69 ~ 3.24배 우수한 모델링 성능을 얻을 수 있었다.
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.
In this paper we present an architecture, implementation, and performance evaluation of an adaptive communication system (ACS) for wide-area ATM clusters. Our approach capitalizes on thread-based programming model to overlap computation and communication and develop a dynamic message-passing environment with separate data and control paths. This leads to a flexible and adaptive message-passing environment that can support multiple flow control, error control, and multicasting algorithms. We show the performance of ACS applications and compare them with p4, PVM, and MPI applications.
본 논문에서는 클러스터 시스템을 이용하여 프리스트레스트 콘크리트 프레임의 병렬 비선형해석이 가능한 해석수단을 제시하였다. Win 98 및 Linux 운영체제 하의 PC 및 Ethernet을 활용하여 저가의 클러스터 시스템을 구축하였고 메시지 전송을 위하여 MPI를 사용하였다. 비선형해석에 있어 해석시간의 대부분을 차지하는 반복계산과정 중 병렬계산에 의한 효율이 높은 접선강도매트릭스의 형성 및 요소응력계산, 재료상태 결정, 부재파괴 검토, 불평형하중 계산과정에 대한 병렬계산 알고리즘을 메시지 전송방식을 이용하여 제시하고 클러스터 시스템 상에서 구현했다. 캔틸레버 보와 PSC 거더교를 대상으로 클러스터 컴퓨팅을 이용한 비 선형해석을 수행한 결과 노트가 4개일 경우의 성능향상은 고려한 비선형형성 및 문제의 크기에 따라 다르나 Win98 환경에서 최소 2.46배에서 최대 3.18배로 나타났고 Linux 환경에서 최소 3.16배에서 최대 3.74배로 나타났으며 통신환경의 개선에 따라 증대될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 급격히 증가하는 인터넷망 및 분산(distribution) 컴퓨팅 환경을 이용한 서버/클라이언트(server/client) MT자료 처리 시스템의 구축을 위한 여러 가지 기술적 사항에 대해 논의하였다. 이러한 시스템은 표준적인 처리 방식의 도입과 인증된 자료 처리 서버에서의 해석 수행을 통해 일관성과 안정성을 동시에 제공할 수 있을 것이다. 또한 인터넷망을 이용하여 현장에서의 자료해석이 가능해지므로 탐사 시간, 경비의 감소 및 추가 탐사 계획 수립에도 도움을 줄 것이다. 각종 자바 기술(pure java와 enterprised java)은 네트워크 프로그램을 손쉽게 개발할 수 있는 많은 방법들을 제공한다. 본 연구에서는 이를 이용하여 웹(web)에 의한 서버/클라이언트 모델과, 소켓(Socket) 및 원격 함수 호출(RMI: Remote Method Invocation) 에 의한 처리 기법을 MT자료의 해석에 적용하기 위한 방법에 대해 논하였다. 또한 MT자료의 특성상, 그 해석은 고성능의 컴퓨터를 이용하였을 때에도 상당한 시간을 필요로 하므로 이를 극복하기 위해 서버 프로그램에 MPI(Message Passing Interface) 병렬처리 기술을 적용하고자 한다. 이는 고가의 병렬 처리 컴퓨터를 대체할 수 있으며, 표준적인 코딩이 제시되었으므로 관리 및 유지, 보수에 있어 효율성을 제공할 것이다.
검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.
본 연구에서는 기존 상용 12리터급 경유엔진을 베이스로, 천연가스 연료공급시스템을 추가함으로써 천연가스-경유연료를 동시에 사용하는 혼소엔진을 개발하였다. 전체적인 제어는 기존의 경유엔진 ECU를 이용하고, 추가적인 혼소 ECU를 제작하여 경유와 천연가스 연료가 최적으로 공급되도록 시스템을 구성하였다. 천연가스 연료는 MPI 방식으로 흡기메니홀드에 어뎁터를 이용하여 설치하였다. 혼소엔진의 실험결과, 경유엔진과 동등한 토크와 출력성능을 얻었으며, 배출가스 기준 또한 만족하였다. 전체적인 천연가스 연료 대체율은 70%이고, 주 사용영역에서는 약 76%의 대체율을 보였으며, 이로 인한 연료비용 절감효과는 전체 37% 및 주 사용영역에서는 40%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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