This paper addresses the issue of workflow on Grid and P2P, and proposes a layered workflow architecture and its related workflow models that are used for not only distributing workflows' information onto Grid or P2P resources but also scheduling the enactment of workflows. Especially, the most critical rationale of this paper is on the fact that the nature of Grid computing environment is fitted very well into building a platform for the maximally parallel and very large scale workflows that are frequently found in very large scale enterprises. The layered architecture proposed in this paper, which we call Enterprise Workflow Grid Architecture, is targeting on maximizing the usability of computing facilities in the enterprise as well as the scalability of its underlined workflow management system in coping with massively parallel and very large scale workflow applications.
부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 초소형 정밀 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해 Java 멀티스레드를 이용한 병렬 프로그래밍 기법을 도입하여 센서 모듈의 성능 분석과 개선이 가능한 병렬처리형 설계 툴을 개발하였다. 연산에 따른 기본 성능을 측정하기 위하여 열운송 방정식에 지배되는 포텐셜 문제를 두 개의 실험모델로 나누어 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 네트워크 PC의 수를 증가시키면 이와 비례하는 속도향상 특성이 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안하는 병렬화 방안은 대규모 연산모델에도 적용 가능함을 확인하였다.
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.
A research to evaluate efficiency of design optimization was performed for aerodynamic design optimization problem in distributed computing environment. The aerodynamic analyses which take most of computational work during design optimization were divided into several jobs and allocated to associated PC clients through network. This is not a parallel process based on domain decomposition rather than a simultaneous distributed-analyses process using network-distributed computers. GBOM(gradient-based optimization method), SAO(Sequential Approximate Optimization) and RSM(Response Surface Method) were implemented to perform design optimization of transonic airfoil and to evaluate their efficiencies. One dimensional minimization followed by direction search involved in the GBOM was found an obstacle against improving efficiency of the design process in distributed computing environment. The SAO was found quite suitable for the distributed computing environment even it has a handicap of local search. The RSM is apparently the fittest for distributed computing environment, but additional trial and error works needed to enhance the reliability of the approximation model are annoying and time-consuming so that they often impair the automatic capability of design optimization and also deteriorate efficiency from the practical point of view.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4063-4086
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2016
Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.
The optimal power flow(OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, the OPF problem has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In these days, OPF is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. To solve OPF problem, many heuristic optimization methods have been developed, such as Genetic Algorithm(GA), Evolutionary Programming(EP), Evolution Strategies(ES), and Particle Swarm Optimization(PSO). Especially, PSO algorithm is a newly proposed population based heuristic optimization algorithm which was inspired by the social behaviors of animals. However, population based heuristic optimization methods require higher computing time to find optimal point. This shortcoming is overcome by a straightforward parallel processing of PSO algorithm. The developed parallel PSO algorithm is implemented on a PC cluster system with 6 Intel Pentium IV 2GHz processors. The proposed approach has been tested on the IEEE 30-bus system. The results showed that computing time of parallelized PSO algorithm can be reduced by parallel processing without losing the quality of solution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1649-1665
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2021
In view of the low accuracy of the traditional FunkSVD algorithm, and in order to improve the computational efficiency of the algorithm, this paper proposes a parallel algorithm of improved FunkSVD based on Spark (SP-FD). Using RMSProp algorithm to improve the traditional FunkSVD algorithm. The improved FunkSVD algorithm can not only solve the problem of decreased accuracy caused by iterative oscillations but also alleviate the impact of data sparseness on the accuracy of the algorithm, thereby achieving the effect of improving the accuracy of the algorithm. And using the Spark big data computing framework to realize the parallelization of the improved algorithm, to use RDD for iterative calculation, and to store calculation data in the iterative process in distributed memory to speed up the iteration. The Cartesian product operation in the improved FunkSVD algorithm is divided into blocks to realize parallel calculation, thereby improving the calculation speed of the algorithm. Experiments on three standard data sets in terms of accuracy, execution time, and speedup show that the SP-FD algorithm not only improves the recommendation accuracy, shortens the calculation interval compared to the traditional FunkSVD and several other algorithms but also shows good parallel performance in a cluster environment with multiple nodes. The analysis of experimental results shows that the SP-FD algorithm improves the accuracy and parallel computing capability of the algorithm, which is better than the traditional FunkSVD algorithm.
As the Internet and Java technology have been growing up, parallel processing approach to utilize those idle resources connected to the Internet has become quite attractive. In this paper, JICE(Java Internet Computing Environment) was implemented as a parallel computing platform based on the Internet using multithreading and RMI mechanisms provided by Java. The basic model of JICE is constructed as three components, such as a client, a set of workers, and a broker. A worker communicates with other workers via a globally shared memory system. It provides users with master-slave programming model and a collection of library functions. The basic model of JICE is also extended as a multimanaging system. This multimanaging system is evaluated by analysis to show its effectiveness. According to numerical analysis and experiments with several benchmarks, it is shown that the performance of basic model depends on the shared memory reference ratio and user's library is a quite promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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