본 논문에서는 "프로세서 중심 컴퓨터 구조"에서 개발된 MPI 병렬 프로그램을 수정하지 않고 "메모리 중심 컴퓨터 구조"에서 더 효율적으로 수행시키는 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 기술은 메모리 중심 컴퓨터 구조가 가지는 "빠른 대용량 공유 메모리" 특징을 이용하여 MPI 표준 라이브러리가 수행하는 네트워크 통신을 통한 느린 데이터 전달을 공유 메모리를 통한 빠른 데이터 전달로 대체하여 효율성을 얻는다. 본 연구에서 제안한 기술은 도커 가상화 기술을 사용한 분산 시스템 환경에서 MC-MPI-LIB 라이브러리 및 MC-MPI-SIM 시뮬레이터로 구현되었으며 다수의 MPI 병렬 프로그램으로 시험 수행하여 효율성이 있음을 보였다.
병렬프로그램에서 경합 조건은 비결정적인 수행 결과를 초래하므로 디버깅을 위해 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하는 기존의 기법들은 병행성 정보 생성 시에 공유 자료구조를 사용하여 심각한 병목현상을 발생시키거나, 병행성 정보 비교 시에 내포병렬성의 정도에 의존하는 비효율적인 시간 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 개별 자료구조를 사용함으로써 병목현상을 제거하여 병행성 정보를 확장적으로 생성하며, 생성된 병행성 정보의 비교 시간을 상수적인 복잡도로 개선한 새로운 레이블링 기법을 제안한다. 그러므로 제안된 레이블링 기법의 확장성 및 효율성은 공유메모리와 메시지전달 프로그램뿐만 아니라 이를 혼합하여 사용하는 병렬프로그램에서도 효율적인 수행중 경합탐지를 가능하게 한다.
트랜스퓨터를 근간으로 하는 병렬컴퓨터 "KAPAC(Kaist PArallel Computer)"을 설계하고 구현하였다. KAPAC의 목적은 복잡하거나 많은 계산이 요구되는 일을 병렬로 처리하여 속도 향상을 시킴으로써 실시간 처리및 고성능 처리를 하는 많은 응용분야에 대한 계산능력을 제공하기 위함이다. KAPAC은 UNIX 컴퓨터를 Host로 하고 VME bus에 연결할 수 있는 후위 컴퓨터로 구현하였다. 구현된 병렬 컴퓨터는 32개의 처리소자를 가지고 있는 메세지 패싱 타입의 컴퓨터이며 크로스바 스위치를 사용하여 프로그램에 의해 쉽게 연결망 형태를 구성 할 수 있도록 하였다. 구현된 병렬 컴퓨터 "KAPAC"의 재구성 특성을 보기 위하여 구성할 수 있는 다양한 연결망들을 소개했으며 몇개의 응용 프로그램들이 각기 다른 상호 연결 위상에서 수행되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
고속 네트워크를 통해 연결된 다수의 컴퓨터를 호환성 있는 통신 라이브러리를 활용하여 병렬처리를 수행하는 클러스터 컴퓨팅은 가격대 성능비에서 장점을 가지며 다양한 응용분야에서 실용화되고 있다. 이기종 클러스터 환경에서는 클러스터 시스템을 구성하는 개별 노드의 성능이 직접적인 영향을 주기 때문에 효율적인 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 DWM(Dynamic Work Manager)라 불리우는 동적 자원 관리자를 제안한다. DWM은 성능이 다른 이기종 클러스터 시스템에서 각 노드의 자원을 충분하게 활용할 수 있도록 설계되었다. DWM을 사용하여 다양한 벤치마크 프로그램을 클러스터 시스템에서 실행시켜 봄으로써 DWM의 성능과 프로그램의 복잡도를 측정한다. 실험 결과로부터 DWM의 사용은 이기종 클러스터 시스템의 성능을 효율적으로 활용하는 동시에 MPI 병렬처리 프로그램의 작성을 용이하게 함을 알 수 있다.
낙공정 제어 응용은 로봇, AGV(Automatic Guided Vehicle), 컴베이어 등과 같이 능동적이면서 병행적으로 동작하는 컴포넌트들로 구성되며 이들간의 상호작용으로 수행이 이루어진다. 객체지향 기술은, 이러한 컴포넌트들을 재사용이 가능한 객체로 모델링하여, 공정 제어 응용의 생산성 및 확장성을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존 객체지향 기술의 객체는 상태와 행위 정보만을 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하며, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 Java/CORBA 기반의 분산 환경에서 객체의 상태와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)을 지원하여, 공정 제어 컴포넌트들을 더욱 완전하게 모델링할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행할 수 있는 기능을 말한다[1, 2]. 따라서 DAOS 방식은, 메시지 전달을 이용해 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, 인터페이스 변수들을 사용하여, 스스로 기동할 수 있는 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 기존 객체지향 기술보다 분산 공정 제어 소프트웨어 생산성 및 확장성을 개선하고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용을 향상시킨다.
급속도로 확산되고있는 인터넷 망을 이용하여 중력 자력 자료의 제 처리 및 순산 역산 모델링 과정을 서버/클라이언트(server/client) 모델과 데이터베이스 구축에 의한 자료처리기술 개발에 관한 기초연구를 하였다. 본 연구 모델에서는 최근 네트워크 환경에서 최고의 용이성이 인정되고 있는 자바(JAVA) 언어를 이용하여 구현하며, 소켓(socket) 방식과 자바 데이터베이스 연결(JDBC : Java Database Connectivity) 기술의 적용성을 논하였다. 또한 본 연구에서는 계산과정에서 가장 많은 시간을 요구하는 순산 및 역산 모델링에 병렬 처리 기술의 적용을 전제로 한다. 이를 위해 MPI(Message Passing Interface) 표준에 의한 알고리듬을 제시하고 이의 작동을 위한 컴퓨터 시스템의 제반 조건에 대해 논의하였다. MPI에 의한 병렬 처리 코드의 개발은 그 표준성이 인정되어 있으므로, 향후 유지 및 보수에 매우 용이할 것으로 기대된다. 인터넷 망에 기반한 처리 기술의 개발은 각종 보정 및 모델링 기술의 표준화를 통해 자료의 공유 및 데이터베이스화에 기초를 제공하게 될 것이며, 역산과 같이 많은 계산이 요구되는 기술에 대해 현장 혹은 해석 소프트웨어가 설치되지 않은 어느 장소에서도 이용이 가능하게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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