네트워크 환경이 좋아지고 인터넷 사용이 급증함에 따라 이동 에이전트(Mobile Agent) 기술이 정보검색, 네트워크관리, 전자상거래, 병렬/분산처리 분야에 널리 활용되고 있다. 최근에 다수의 연구자들이 이동 에이전트를 기반으로 한 병렬/분산처리 개념을 연구하고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data)는 하나의 프로그램이 병렬환경에 참여하는 모든 컴퓨터에 전송되어 다른 자료를 사용하여 작업을 수행하는 병렬처리 방법이다. 따라서 하나의 프로그램을 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 것은 전체 수행시간을 줄이기 위한 주요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 이동 에이전트 시스템으로 구성된 병렬환경에서 SPMD의 병렬처리를 효율적으로 수행하기 위해, 바이노미얼 트리를 이용하여 하나의 이동 에이전트 코드를 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IBM's Aglets에서 실험적 평가를 통하여 다른 방법과 비교되었으며 다른 방법에 비해서 상당히 좋은 성능을 보였다. 또한 본 문에서는 바이노미얼 트리에서 에이전트 전송 중에 발생될 수 있는 결함허용에 관한 문제를 다룬다.
본 논문에서는 그래픽 프로세서를 이용하여 고속으로 해무를 제거하는 기술을 제안한다. 이 기술은 호스트 프로세서(CPU)와 병렬처리가 가능한 여러 개의 그래픽 프로세서를 이용하여 입력영상에서 해무를 제거하는 것이다. 해무를 제거하는 과정 중에서 다크 채널 추출, 최대 밝기 채널 추출, 전달량 계산은 호스트 프로세서에서 수행하고, 양방향 필터를 적용하여 전달량을 정제하는 과정을 그래픽 프로세서를 기반으로 병렬처리하여 연산속도를 높였다. 제안한 병렬처리 기법의 검증을 위해 NVIDIA사의 GTX 1070 GPU를 3개를 사용하여 검증환경을 구성하였다. 구현결과 하나의 그래픽 프로세서로 구현하였을 때는 평균 140ms가 소요되고, OpenMP와 다중 GPGPU를 이용하여 구현하였을 때 26ms 소요되었다. 본 논문에서 제안하는 그래픽 프로세서 기반의 병렬연산 해무제거 기술은 선박의 안전항해, 항만 관제 분야에 사용될 수 있을 것이다.
The parallel machines scheduling problems is one of the combinatorial optimization problems that often occurs in the real world. This problem is classified into two cases, one of which is the case which processing time are identical and the other, nonidentical. Not so much researches have been made on the case that nonidentical parallel machines scheduling problem. This study proposes Tabu Search methods for solving parallel machines scheduling problems related to due dates: minimizing mean tardiness, minimizing the number of tardy jobs, minimizing the maximum tardiness.
This study considers the problem of scheduling jobs on uniform parallel machines with a common due date. The objective is to minimize the total absolute deviation of job completion times about the common due date. This problem is motivated by the fact that a certain phase of printed circuit board manufacturing is bottleneck and the processing speeds of parallel machines in this phase are uniformly different for all jobs. Optimal properties are proved and a simple polynomial time optimal algorithm is developed.
This paper proposes the parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and moving blocks. In the proposed approach, the high parallel processing components, such as frame histogram calculation, block histogram calculation, Otsu threshold setting function, frame moving operation, and block histogram comparison, are designed in parallel for NVIDIA GPU. In order to minimize memory access delay time and guarantee fast computation, the output of a GPU kernel becomes the input data of another kernel in a pipeline way using the shared memory of GPU. In addition, the optimal sizes of CUDA processing blocks and threads are estimated through the prior experiments. In the experimental test of the proposed shot change detection algorithm, the detection rate of the GPU based parallel algorithm is the same as that of the CPU based algorithm, but the average of processing time speeds up about 6~8 times.
병렬처리시스템이 설계와 구축에서 가장 중요한 관점 중의 하나는 비용 대비 성능이다. 본 연구에서는 라즈베리파이 4를 클러스터 방식으로 연결하여 병렬처리 시스템을 구축하였을 때, 클러스터의 병렬처리 성능이 다른 병렬처리 시스템과 유사한 확장성과 병렬처리 성능을 보여주는지를 HPL 벤치마크를 통하여 검증하였다. 실험 결과 라즈베리파이 기반의 병렬처리 시스템이 클러스터의 크기에 따른 병렬 확장성이 있고, 다른 병렬처리 시스템들과 유사한 처리 성능을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통하여 라즈베리파이와 같은 저가의 처리장치로도 충분한 크기의 클러스터를 구성할 경우 높은 성능을 기대할 수 있음을 알 수 있다.
This paper implements 2X2 MIMO Long Term Evolution (LTE) base station using Software defined radio (SDR) technology. The implemented base station system processes baseband signals on a Graphics Processor Unit(GPU). GPU is a high-speed parallel processor which provides very important advantage of using a very powerful C-based programming environment that is Compute Unified Device Architecture (CUDA). The implemented software-based base station system processes baseband signals through GPU. It utilizes USRP2 as its RF transceiver. In order to guarantee a real-time processing of LTE baseband signals, we have adopted well-known signal processing algorithms such as frame synchronization algorithms, ML detection, etc. using GPU operating in parallel processing.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.719-722
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2003
This paper presents the development of reservoir characterization model equipped with parallelized genetic algorithm, and its application for a heterogeneous reservoir system with integration of the well data and multi-phase production data. A parallel processing method performed by PC-cluster was applied to the developed model in order to reduce time for an inverse calculation. By utilizing the developed model, we performed the inverse calculation with the production data obtained from three layered reservoir system to estimate porosity and permeability distribution. As a result, the pressures observed at well almost identical to those calculated by the developed model. Also, it was confirmed that parallel processing could be applied for reservoir characterization study efficiently.
An engineering design problem involving Multi-Disciplinary Analysis(MDA) generally requires a large amounts of CPU time for the entire design process, and therefore Multiple Processing System (MPS) are essential to reduce the completion time. However, when applying conventional parallel processing techniques, all of the CAE S/W required for the MDA should be installed on all the servers making up NIPS because of characteristic of MDA and it would be a great expense in CAE S/W licenses. To solve this problem, we propose a Weight-based Multiqueue Load Balancing algorithm for a heterogeneous MPS where performance of servers and CAE S/W installed on each server are different of each other. To validate the performance, a computational experiments comparing the First Come First Serve algorithm and our proposed algorithm was accomplished.
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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