일반적으로 병렬처리가 필요한 경우 병렬처리 전용으로 제조된 시스템을 사용하지만, 가까운 주위에서 쉽게 얻을 수 있는 PC들을 클러스터로 구축하여 병렬처리에 활용할 수도 있다. PC들을 클러스터로 구축하기 위한 가장 쉬운 방법은 PC들을 스위치 허브 중심의 스타 네트워크로 연결하는 방법이지만, 이 논문에서는 병렬처리 연구 및 활용에 더 적합하도록 8개의 PC들이 직접 연결된 클러스터 구축을 위한 TCP/IP 기반 하이퍼큐브 네트워크의 효율적인 구현 방안을 모색하고, 그 기능 및 효율성을 ping, netperf, MPICH 등의 도구를 이용하여 검증하였다. 구현 방안으로 링크 위주의 IP 설정 방법과 노드 위주의IP 설정 방법을 제안하고 두 방법을 비교 분석하였는데, 그 결과 두 방법간에 시간적 성능 차이는 없지만 라우팅 테이블의 단순화 측면에서 노드 위주의 IP설정 방법이 우수함을 볼 수 있었다. 기능적 측면을 검증하기 위하여 응용프로그램의 병렬처리 결과를 스타 네트워크 기반클러스터에서의 결과와 비교하였는데, 두 방법 모두 완벽한 병렬처리 환경을 지원하는 것으로 나타났다.
The Arches cluster is a young (2-4 Myr), compact (~1 pc), and massive (${\sim}2{\times}10^4M_{\odot}$) star cluster located ~30 pc away from the Galactic center (GC) in projection. Being exposed to the extreme environment of the GC such as elevated temperature and turbulent velocities in the molecular clouds, strong magnetic fields, and larger tidal forces, the Arches cluster is an excellent target for understanding the effects of star-forming environment on the initial mass function (IMF) of the star cluster. However, resolving stars fainter than ~1 $M_{\odot}$ in the Arches cluster partially will have to wait until an extremely large telescope with adaptive optics in the infrared is available. Here we devise a new method to estimate the shape of the low-end mass function where the individual stars are not resolved, and apply it to the Arches cluster. This method involves histograms of pixel intensities in the observed images. We find that the initial mass function of the Arches cluster should not be too different from that for the Galactic disk such as the Kroupa IMF.
본 연구에서는 고속의개인용 컴퓨터와 초고속 통신장비를 이용한 부산/병렬 계산을 위한 클러스터를 구현하였다. 먼저 16강 PC의 1세대의 클러스터를 구현하여 현재 현업(제주 지방기상처)에서 실시 간으로 운영중이며 1세대 클러스터의 성능 분석을 통하여 효율적으로 성능이 개선된 2CPU의 16PC로 구성된 2세대 클러스터를 구현하였다. 본 연구서는 다른 속도의 CPU및 통신 장비로 구성된 두 가지 형태의클러스터를 실제로 기상 예보를 위하여 사용되는 병렬모델인 MM5 를 이용하여 계산 시간 및 통신에 대한 다양한 분석을 하였다.
본 연구는 모델기반설계 기법을 이용하여 자동차 클러스터의 감시 및 제어를 하는 스테이션을 설계한다. 설계 도구로 매트랩 GUI(Graphic User Interface), M 프로그램, 시뮬링크(simulink), 스테이트 플로우(state flow), 툴박스(tool box)를 사용하여 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하여 자동차에서 들어오는 경고, 인터럽트 등의 각종 정보 등을 감시한다. 감시 수단으로는 PC(Personal Computer) 스테이션을 사용하여 자동차 클러스터 설계 시 툴 박스의 인터페이스 명령함수가 실제 자동차 클러스터 시스템과 연동하게 한다. 따라서, 기존의 텍스트 방식과 달리 모델기반설계로 개발된 자동차 클러스터 시스템은 각 기능 및 알고리즘을 블록과 상태플로우로 프로그램에 따라 작성하기 때문에 알고리즘의 수정이나 기능 추가가 용이하며, 또한, PC를 통해 모니터 상에서 동작 알고리즘을 검증하기 때문에 클러스터의 개발과 수정에 따른 많은 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 준다.
For the state estimation problem, the weighted least squares (WLS) method and the fast decoupled method are widely used at present. However, these algorithms can converge to local optimal solutions. Recently, modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO) have been introduced to overcome the disadvantage of the classical optimization problem. However, heuristic optimization methods based on populations require a lengthy computing time to find an optimal solution. In this paper, we used PSO to search for the optimal solution of state estimation in power systems. To overcome the shortcoming of heuristic optimization methods, we proposed parallel processing of the PSO algorithm based on the PC cluster system. the proposed approach was tested with the IEEE-118 bus systems. From the simulation results, we found that the parallel PSO based on the PC cluster system can be applicable for power system state estimation.
본 논문에서는 확률적인 전역 최적해 탐색 방식인 유전알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 Tabu 탐색법을 이용하여 실시간으로 적용 가능한 배전계통 선로 재구성 및 커패시터 용량결정 방안을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘은 PC Cluster System으로 병렬처리하여 배전계통의 손실 최소화를 위한 선로 재구성 및 커패시터 용량 결정문제의 최적해 탐색에 소요되는 계산시간을 단축하고, 실시간 지원시스템의 성능 개선을 도모하고자 한다. PC Cluster System은 이용자의 편의를 위해서 MS Windows 환경에서 구축하였고, Visual C++ 환경에서 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 참고 문헌의 예제 계통에 적용한 후 종래의 방법과 비교함으로써 제안한 방법이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.
At the end of 1999. the TeraCluster project has started in the KORDIC Supercomputer center to study PC clusters for parallel computing. The aim is to replace the Cray T3E with a new cluster system in 2002. The PC cluster without a fast network is well suited for applications which do not require large amount of global communications. Since CFD problems are not very communication intensive, whole test cluster may be efficiently used. As an example of practical CFD simulations. the flow past the ONERA M6 wing and the flow past infinite wing are simulated on a cluster of Linux workstations.
Immersive virtual reality (VR) for the manufacturing planning helps to shorten the planning times as well as to improve the quality of planning results. However, VR equipment is expensive, both in terms of development efforts and device. Engineers also spend time to manually repair erroneous 3-D shape because of imperfect translation between 3-D engineering CAD model and VR system format. In this paper a method is proposed to link 3-D engineering CAD model to a multichannel visualization system with PC clusters. The multichannel visualization module enables distributed computing for PC clusters, which can reduce the cost of VR experience while offering high performance. Each PC in a cluster renders a particular viewpoint of a scene. Scenes are synchronized by reading parameters from the master scene control module and passing them to client scenes.
본 논문에서는 유전알고리즘을 사용하여 철근콘크리트 구조물의 최적 지진설계를 효율적으로 수행하기 위해 클러스터를 사용하는 경우 확장성을 확인하였다. 클러스터를 구성하는 코어프로세서의 개수를 증가시키면서 유전알고리즘의 각 세대에 소요되는 시간의 감소를 관찰하였다. 단일 퍼스널 컴퓨터의 구성을 분류한 후, wall-clock time과 암달의 법칙으로 예상된 값을 비교하여 예상되었던 병목현상을 확인하였다. 이에 클러스터의 확장성에서 복합적인 요인에 의한 경향을 확인할 수 있었다. 병목현상의 물리적인 요인과 알고리즘 측면에서의 요인을 구분하기 위해 유전알고리즘의 개채수를 나누어 실험을 수행하여 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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