고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근시간을 최소화하는 것이 중 요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시 간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 SCI 기반 PC 클러스터 시스템을 위해서 네트워크 캐쉬를 활용하는 CC-NUMA 카드를 제안한다. CC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in 되는 형태이며 공유메모리 네트워크 캐쉬 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 네트워크 캐쉬는 클러스터 노드의 PCI 버스상에서 존재하는 공유메모리를 캐쉬하여 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEC SCI 표준 에 의해 유지된다. 본 연구에서는 SCI 기반 PC 클러스터 시스템의 성능을 측정하기 위하여 CC-NUMA 프로토타입 카드를 개발하였으며, 이를 기반으로 하여 클러스터 시스템을 구축하였다. 실험결과. CC- NUMA 카드를 장착한 클러스터 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템 에 비해서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.
A new PC cluster was designed and constructed based on Windows XP Operating system. Primary target of the present design was the high node density per rack by using the general PC parts those are cost-effective and readily available in the market. Other major design points were system cooling and the convenient maintenance using standard PC parts. Presently 24 nodes per rack seems to be optimum considering the specification of the network switching device, system cooling and power supply, but 40 nodes can be accommodated within a single rack at maximum. Windows XP was selected as a high-performance computing environment considering the cost and the convenience in acquisition, maintenance and education. Both fast-Ethernet and Gigabit Ethernet network connection were tested and compared with previous data, especially for Linux doter using Myrinet. The result shows that there is no significant difference between the operating systems and the Fast-Ethernet and/or Gigabit Ethernet are good solution for the high-performance PC cluster considering the cost and performance.
PC클러스터 기반 정보 검색 시스템은 질의를 클러스터 상의 노드에 분산시켜 병렬로 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나, 노드 사이의 데이터 교환을 위하여 TCP/IP 기반 통신을 사용하는 것은 전체 시스템 성능 저하의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 개발된 것이 사용자 수준 통신(user-level communication)이다. 이것은 성능에 치명적인 영향을 미치는 커널 접근을 통신 단계에서 제거함으로써 적은 지연시간과 높은 대역폭을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 수준 통신 방법의 업계 표준인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 기반으로 한 효율적인 병렬 정보 검색 시스템을 제안한다. 본 논문의 정보 검색 시스템은 SCI(Scalable Coherent Interface) 기반의 VIA 방식, SCI 기반의 VIA/MPI 방식 그리고 Fast Ethernet 기반의 VIA/MPI 방식으로 구현되었으며 실험을 통하여 세 방식의 성능을 비교 분석하였다.
고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근 시간을 최소화하는 것이 중요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리를 PCI 버스상에 위치시킴으로써 네트워크 캐쉬지원을 가능하게 하였으며, 이에 기반한 Network Cache Coherenet NUMA(NCC-NUMA) 시스템을 제안하고, 핵심 모듈인 NCC-NUMA 카드를 개발하였다. NCC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in되는 형태이며, 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 공유메모리 제어 모듈 및 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. NCC-NUMA 시스템의 성능 측정을 위해 SPLASH-2 벤치마크를 수행하였으며, NCC-NUMA 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템에 비해서 최대 56%의 성능향상을 보임을 알 수 있었다.
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.
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.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.
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 연구에서는 영역분할기법에 의하여 예조건화 Navier-Stokes 방정식을 병렬화 하였으며, 병렬화 된 코드의 정확도는 순차 코드의 결과 및 실험 데이터와의 비교를 통하여 확인하였다. 코드의 병렬효율은 Myrinet을 기반의 PC 클러스터와 Fast-Ethernet PC 클러스터에서 살펴보았다. 주된 성능 지표로는 프로세서 수와 네트웍 통신 구성에 따른 속도 향상 비를 살펴보았다. 이 시험에서 Myrinet 환경의 PC 클러스터는 기대한 바와 같이 Fast-Ethernet에 비하여 우수한 성능을 보여 주었다. 문제의 크기에 대한 의존도 시험에서 네트웍 통신 속도는 병렬처리 성능에 중요한 요소이며, Myrinet 기반의 PC 클러스터가 고성능 병렬처리 시스템의 한 가지 대안임을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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