최근에 많은 유휴 상태의 호스트 자원들을 이용한 인터넷 기반 분산/병렬 컴퓨팅은 대용량 작업처리와 여러 중요 논제들에 대해 그 유용성이 증명되고 있다. 대용량 작업이 수행되는 동안, 작업에 참여하는 호스트의 성능과 상태 변화에 대처하기 위한 실시간 모니터링 기능이 요구된다. 본 연구에서는 글로벌 컴퓨팅 (global computing) 인트라스트럭처(infrastructure)로 구축된 인터넷 기반 분산/병렬 처리 프레임워크인 PDP(Parallel Distributed Processing)상의 실시간 모니터링 및 시각화에 대한 내용을 소개한다.
Mrayyan, Reema Mohammad;Al Rababah, Ahmad AbdulQadir
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.570-578
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2021
Recently, in the field of engineering and scientific and technical calculations, problems of mathematical modeling, real-time problems, there has been a tendency towards rejection of sequential solutions for single-processor computers. Almost all modern application packages created in the above areas are focused on a parallel or distributed computing environment. This is primarily due to the ever-increasing requirements for the reliability of the results obtained and the accuracy of calculations, and hence the multiply increasing volumes of processed data [2,17,41]. In addition, new methods and algorithms for solving problems appear, the implementation of which on single-processor systems would be simply impossible due to increased requirements for the performance of the computing system. The ubiquity of various types of parallel systems also plays a positive role in this process. Simultaneously with the growing demand for parallel programs and the proliferation of multiprocessor, multicore and cluster technologies, the development of parallel programs is becoming more and more urgent, since program users want to make the most of the capabilities of their modern computing equipment[14,39]. The high complexity of the development of parallel programs, which often does not allow the efficient use of the capabilities of high-performance computers, is a generally accepted fact[23,31].
This study presents a noble scheme for distributed and parallel simulations with optimized agent placement for simulation instances. The traditional parallel simulation has some limitations in that it does not provide sufficient performance even though using multiple resources. The main reason for this discrepancy is that supporting parallelism inevitably requires additional costs in addition to the base simulation cost. We present a comprehensive study of parallel simulation architectures, execution flows, and characteristics. Then, we identify critical challenges for optimizing large simulations for parallel instances. Based on our cost-benefit analysis, we propose a novel approach to overcome the performance constraints of agent-based parallel simulations. We also propose a solution for eliminating the synchronizing cost among local instances. Our method ensures balanced performance through optimal deployment of agents to local instances and an adaptive agent placement scheme according to the simulation load. Additionally, our empirical evaluation reveals that the proposed model achieves better performance than conventional methods under several conditions.
웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.
We study parallel processing techniques for the R programming language of high performance computing technology. In this study, we used massively parallel computing system which has 25,408 cpu cores. We conducted a performance evaluation of a distributed memory system using MPI and of a the shared memory system using OpenMP. Our findings are summarized as follows. First, For some particular algorithms, parallel processing is about 150 times faster than serial processing in R. Second, the distributed memory system gets faster as the number of nodes increases while shared memory system is limited in the improvement of performance, due to the limit of the number of cpus in a single system.
Many researchers have recently studied multi-level formulation strategies to solve the MDO problems and they basically distributed the coupling compatibilities across all disciplines, while single-level formulations concentrate all the controls at the system-level. In addition, approximation techniques became remedies for computationally expensive analyses and simulations. This paper studies comparisons of the MDO methods with respect to computing performance considering both conventional sequential and modem distributed/parallel processing environments. The comparisons show Individual Disciplinary Feasible (IDF) formulation is the most efficient for sequential processing and IDF with approximation (IDFa) is the most efficient for parallel processing. Results incorporating to popular design examples show this finding. The author suggests design engineers should firstly choose IDF formulation to solve MDO problems because of its simplicity of implementation and not-bad performance. A single drawback of IDF is requiring more memory for local design variables and coupling variables. Adding cheap memories can save engineers valuable time and effort for complicated multi-level formulations and let them free out of no solution headache of Multi-Disciplinary Analysis (MDA) of the Multi-Disciplinary Feasible (MDF) formulation.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제10권1호
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pp.49-54
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2010
This paper describes a fast circuit simulation technique using the latency insertion method (LIM) with a parallel and distributed leapfrog algorithm. The numerical simulation results on the PC cluster system that uses the cloud computing system are shown. As a result, it is confirmed that our method is very useful and practical.
자바의 쓰레드는 다중 처리 환경에서 하나의 프로그램 공간 내의 독립적인 프로세스로 취급되는 객체 요소이므로 병렬처리를 위한 독립적인 프로세스로 활용할 수 있다. 또한, 자바의 동기화 메커니즘과 쓰레드를 활용하면 병렬 처리를 수행하는 응용프로그램을 쉽게 작성할 수 있다. 이에 따라, 자바의 병렬 처리 지원 기능을 분산된 컴퓨팅 환경에 적용하기 위한 많은 연구 결과가 있다. 본 논문에서는 레거시 자바 프로그램에 포함된 쓰레드를 분산된 컴퓨팅 환경에서 병렬 수행 하도록 지원하는 시스템 환경을 제안한다. TORB(Transparent Object Request Broker)라고 명명된 본 시스템은 프로그래밍 투명성을 지원하므로 이미 작성된 레거시 자바 프로그램을 간단한 변환 과정을 거친 후 병렬 수행 하도록 지원한다. TORB는 본 연구팀에서 이미 발표한 분산 프로그래밍 도구의 기능을 확장한 것이며, 이는 지정된 기능을 지정된 컴퓨터에서 수행하도록 지원하는 전형적인 분산처리 기능만을 보유하고 있었다.
네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.
In recent years, we have seen a proliferation of mobile-network-enabled smart objects, such as smart-phones and smart-watches, that form a cyber-physical integrated network to connect the cyber and physical worlds through the capabilities of sensing, communicating, and computing. Discovery of the relationship between smart objects is a critical and nontrivial task in cyber-physical integrated network applications. Aiming to find the most stable relationship in the heterogeneous and dynamic cyber-physical network, we propose a distributed and efficient relationship-discovery algorithm, called dynamically maximizing remaining unchanged time with minimum connected dominant set (DMRUT-MCDS) for constructing a backbone with the smallest scale infrastructure. In our proposed algorithm, the impact of the duration of the relationship is considered in order to balance the size and sustain time of the infrastructure. The performance of our algorithm is studied through extensive simulations and the results show that DMRUT-MCDS performs well in different distribution networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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