본 논문에서는 기존의 배열구조의 문제점인 전력낭비와 느린 연산속도를 보완하기 위하여 병렬배열구조를 채택하고 비동기 시스템에 적합하도록 평균 연산속도를 최소화한 곱셈기를 제안한다. 실험 결과 제안된 비대칭 병렬배열구조는 기존의 배열구조와 비교하였을 때, 평균 55% 정도의 연산시간 단축이 가능하며, 이 구조를 이용한 Booth 인코딩 비동기 곱셈기는 기존의 Booth 인코딩 배열 곱셈기에 비해 40% 정도의 시간 단축 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 병렬처리기법을 이용하여 지하역사 화재유동을 시뮬레이션 하였다. 화재해석 프로그램으로는 LES(Large Eddy Simulation)화재해석 프로그램 중 하나인 FDS(Fire Dynamics Simulation)를 사용하여 연구를 진행하였으며, 각 Node당 3.0Ghz_2set이 탑재된 6-node parallel Cluster장비를 사용하여 병렬계산을 수행하였다. 시뮬레이션 모델은 광주 금난로 4가 지하역사를 대상으로 하였으며, 총 시뮬레이션 시간은 600s로 하였다. 먼저 Single-CPU와 Multi-CPU를 이용한 병렬계산과의 결과 비교를 위하여 전체역사를 1-Mesh와 8-Mesh로 나누어 각각 Single-CPU계산과 Multi-CPU를 이용하여 계산결과를 비교분석 하였으며, Single-CPU에서 처리가 불가능한 격자수($15{\times}10^6$)를 가지고 승강장 중앙에서의 화재와 객차 내에서의 화재유동분석 하였다. 연구결과 Single-CPU 해석과 Multi-CPU를 이용한 병렬계산에 있어서, 해석결과의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 또한 계산시간의 비교에서도 14개의 Mesh를 가지고 약 300만개의 격자를 사용한 경우에 있어서 2CPU(4core)와 7CPU(14core)의 계산시간은 1CPU에 비하여 각각, 2배, 5배의 차이를 보였다. 병렬처리기법의 도입으로 Single-CPU의 한계를 극복하여 보다 빠르고 정확한 결과값을 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 향후 병렬처리기법연구에 있어서 계산효율성 증대를 위한 연구가 계속적으로 진행되어야 할 것이다.
For parallel processing, the compiler partitions a loaded program into a set of tasks and makes a schedule for the tasks that will minimize parallel processing time for the loaded program. Building an optimal schedule for a given set of partitioned tasks of a program has known to be NP-complete. In this paper we introduce a GA(Genetic Algorithm)-based scheduling method in which a chromosome consists of two parts of a string which decide the number and order of tasks on each processor. An additional computation is used for feasibility constraint in the chromosome. By granularity theory, a partitioned program is categorized into coarse-grain or fine-grain types. There exist good heuristic algorithms for coarse-grain type partitioning. We suggested another GA adaptive to the coarse-grain type partitioning. The infeasibility of chromosome is overcome by the encoding and operators. The number of processors are decided while the GA find the minimum parallel processing time.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.13-16
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2005
It would be desirable to have methods for specific problems, which have low communication costs compared to the computation costs, and in specific applications, algorithms need to be developed and mapped onto parallel computer architectures. Main memory access for shared memory system or global communication in message passing system deteriorate the computation speed. In this paper, it is found that the m-step generalization of the block Lanczos method enhances parallel properties by forming m simultaneous search direction vector blocks. QR factorization, which lowers the speed on parallel computers, is not necessary in the m-step block Lanczos method. The m-step method has the minimized synchronization points, which resulted in the minimized global communications compared to the standard methods.
Realtime tide and storm-surge computations for the Yellow Sea were conducted using the Parallel Finite Element Model. For these computations a high resolution grid system was constructed with a minimum node interval of loom in Gyeonggi Bay. In the modeling, eight main tidal constituents were analyzed and their results agreed well with the observed data. The realtime tide computation with the eight main tidal constituents and the storm-surge simulation for Typhoon Sarah(1959) were also conducted using parallel computing system of MPI-based LINUX clusters. The result showed a good performance in simulating Typhoon Sarah and reducing the computation time.
A boundary element analysis using parallel algorithm on transputers is described for three-dimensional magnetostatic field computations. The parallel algorithm are applied to assembling the system matrix and solving the matrix equation. Through the numerical results, it is shown that the computation time is ideally inverse proportional to the number of transputers, and the computational efficiency increases as the size of the system matrix becomes large. The easiness and simplicity in configuring the system hardware and making programs and computation times are compared in three kinds of topologies.
이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하여 실행 시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 실험을 진행하였다. 성능 개선을 위해 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였고, 멀티코어 컴퓨터 클러스터에 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 활용하여 효과를 높였다. 소규모 컴퓨터 클러스터와 저전력 컴퓨터에서 구현, 실험한 결과 이전 방식보다 연산 속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.
최근 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터의 분석에 대한 요구를 충족할 수 있는 방법들이 계속 연구되고 있다. 본 논문에서는 맵리듀스를 이용한 분산 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 큐브의 효율적인 계산이 가능한 MRIterativeBUC 알고리즘을 제안하였다. MRIterativeBUC 알고리즘은 기존의 BUC 알고리즘을 맵리듀스의 반복적 단계에 따른 효율적인 동작이 가능하도록 개발되었고, 기존의 대규모 데이터 큐브 계산에 따른 문제인 데이터 크기와 저장 및 처리 능력의 한계를 해결하였다. 또한, 분석자의 관심 부분에 대해서만 계산하는 빙산 큐브 개념의 도입과 파티셔닝, 정렬과 같은 큐브 계산을 분산 병렬 처리하는 방법 등의 장점들을 통해 데이터 방출량을 줄여서 네트워크 부하를 줄이고, 각 노드의 처리량을 줄이며, 궁극적으로 전체 큐브 계산 비용을 줄일 수 있다. 본 연구 결과는 맵리듀스를 이용한 데이터 큐브 계산에 대해서 상향식 처리와 반복적 알고리즘을 통해 다양한 확장이 가능하며, 여러 응용 분야에서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 병렬프로그램을 효율적으로 수행하는데 필수적인 부하분산을 위한 기존 알고리즘의 부하분산 오버헤드를 최소화하기 위하여 이 알고리즘의 병렬화 방법을 제시한다. 병렬계산 모델로는 동적으로 변하는 트리구조를 들었으며 이러한 계산은 많은 응용분야에서 찾아볼 수 있다. 부하분산 알고리즘은 통신비용을 정해진 한도 이내로 유지하면서 프로세서간 계산부하를 최대한 균등하게 분산시키고자 시도한다. 이 알고리즘이 메쉬와 하이퍼큐브 구조에서 어떻게 병렬화 될 수 있는가를 상세히 보이고 각각의 경우에 대하여 시간상 복잡도를 분석하여 기존의 알고리즘보다 여러가지 오버헤드가 개선되었음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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