최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.
POFS는 SPAX 컴퓨터에서 운용될 병렬 파일 시스템이다. SPAX는 ETRI에서 개발중인 클러스터 SMP 구조를 가지는 다중 프로세서 컴퓨터이며 SPAX의 운영체제는 Chorus 마이크로커널에 기반한 MISIX이다. 마이크로커널 기반의 운영체제는 마이크로커널의 IPC를 기반으로 구현된 서버의 집합이며, 운영체제의 서브시스템들 혹은 서브시스템들과 사용자 프로그램은 클라이언트/서버 구조를 가지게 된다. 그러므로, 운영체제의 서브시스템을 위한 통신 모듈의 설계 방법은 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문은 MISIX의 병렬 파일 시스템인 POFS 개발함에 있어서 제기된 통신 모듈의 구조와 성능에 관해 기술한다. POFS는 높은 병렬성 및 확장성을 가지며, 단일 시스템 이미지를 제공하는 분산 환경의 파일 시스템이다. POFS의 통신 모듈은 클라이언트/서버 구조인 POFS의 특성을 효과적으로 지원한다.
Dark channel prior를 이용한 안개제거 알고리즘으로 만족할만한 연구결과가 발표된 이후로 이 알고리즘의 처리 속도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 이들 중에서 median dark channel prior를 이용한 알고리즘이 주목을 받고 있지만 여전히 낮은 처리속도의 한계를 갖고 있다. 그래서 본 논문에서는 고화질 영상에서 고속 안개 제거를 위한 SIMD 구조에 적합한 병렬메모리 모델을 제안한다. 제안하는 병렬메모리 모델은 n개의 화소들에 동시에 접근할 수 있으며, 3, 5, 7 또는 11의 크기를 갖는 4가지 종류의 median filter를 위한 간격들을 허용한다. 그래서 충분한 데이터 대역폭을 지원하기에 median dark channel prior를 이용한 알고리즘을 고속으로 처리할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5446-5463
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2019
Parallel computing system components should be harmonized, and this harmonization is kept existent using synchronization time. Synchronization time affects the system in two ways. First, if we have too little synchronization time, some tasks face the problem of harmonization, as they need appropriate time to update and synchronize with the system. Second, if we allocate a large amount of time, stall system created. Random allocation of synchronization time for parallel systems slows down not only the booting time of the system but also the execution time of each application involved in the system. This paper presents a simulator used to test and allocate appropriate synchronization time for distributed and parallel heterogeneous systems. The simulator creates the parallel and heterogeneous system to be evaluated, and lets the user vary the synchronization time to optimize the booting time. NS3-cGEM5 simulator in this paper is formed by HLA-RTI federation integration of the two independent architecture and network simulators - NS3 and cGEM5. Therefore, nodes created on these simulators need synchronizations for harmonized system performance. We tested and allocated the appropriate synchronization time for our sample parallel system composed of one x86 server and three ARM clients.
Various computing systems are used in naval ships. Since each system has a single purpose and its applications are tightly coupled with the physical machine, applications cannot share physical resources with each other. It is hard to utilize resources efficiently in conventional naval shipboard computing environment. In this paper, we present an integration architecture for virtualized naval shipboard computing systems based on open architecture. Our proposed architecture integrates individual computing resources into one single integrated hardware pool so that the OS and applications are encapsulated as a VM. We consider the issue of varying needs of all applications in a naval ship that have different purposes, priorities and requirements. We also present parallel VM migration algorithm that improves the process time of resource reallocation of given architecture. The evaluation results with the prototype system show that our algorithm performs better than conventional resource reallocation algorithm in process time.
현재의 거의 대부분의 3차원 그래픽 프로세서는 한 개의 삼각형을 빠르게 처리하는 구조로 되어 있으며, 향후 여러 개의 삼각형을 병렬적으로 처리할 수 있는 프로세서가 등장할 것으로 예상된다. 고성능으로 삼각형을 처리하기 위해서는 각 래스터라이저마다 고유한 픽셀 캐시를 가져야 한다. 그런데, 병렬로 처리되는 경우 각각의 프로세서와 프레임 메모리 간에 일관성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 그래픽 가속기에 픽셀 캐시를 사용가능 하게 하면서 성능을 증가시키고 일관성 문제를 해결하는 병렬 렌더링 프로세서를 제안한다. 제안하는 구조에서는 픽셀 캐시 미스에 의한 지연(latency)을 감소시켰다. 이러한 2가지 성과를 위하여 현재의 새로운 픽셀 캐시 구조에 효과적인 메모리 구조를 포함시켰다. 실험 결과는 제안하는 구조가 16개 이상의 래스터라이저에서 거의 선형적으로 속도 향상을 가져옴을 보여준다.
In this paper we introduce a design of parallel architecture for wavelet transformation on FPGA. We implement wavelet transforms though lifting scheme and apply Daubechies4 transform equations. This technique has an advantage that we can obtain perfect reconstruction of the data. We divide our process to high pass filter and low pass filter. With this division, we can find coefficients from low and high pass filters simultaneously using parallel processing properties of FPGA to reduce processing time. From the equations, we have to design real number computation module, referred to IEEE754 standard. We choose 32 bit computation that is fine enough to reconstruct data. After that we arrange the real number module according to Daubechies4 transform though lifting scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3231-3244
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2016
As processor design has been transiting from homogeneous multicore processor to heterogeneous multicore processor, traditional Amdahl's law cannot meet the new challenges for asymmetric multicore system. In order to further investigate the impact factors related to the Overhead of Data Preparation (ODP) for Asymmetric multicore systems, we evaluate an asymmetric multicore system built with CPU-GPU by measuring the overheads of memory transfer, computing kernel, cache missing and synchronization. This paper demonstrates that decreasing the overhead of data preparation is a promising approach to improve the whole performance of heterogeneous system.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.981-984
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1993
During the past decade, several specific hardwares for fast fuzzy inference have been developed. Most of them are dedicated to a specific inference method and thus cannot support other inference methods. In this paper, we present a hardware architecture called KAFA(KAist Fuzzy Accelerator) which provides various fuzzy inference methods and fuzzy set operators. The architecture has SIMD structure, which consists of two parts; system control/interface unit(Main Controller) and arithmetic units(FPEs). Using the parallel processing technology, the KAFA has the high performance for fuzzy information processing. The speed of the KAFA holds promise for the development of the new fuzzy application systems.
Embedded processors often accommodate two instruction sets, a standard instruction set and a compressed instruction set. With the compressed instruction set, code size can be reduced while instruction count (and consequently execution time) can be increased. To achieve code size reduction without significant increase of execution time, this paper proposes a new compressed instruction set architecture, called TOE (Two Operations Execution). The proposed instruction set format includes the parallel bit that indicates an instruction can be executed simultaneously with the next instruction. To add the parallel bit, TOE instruction format reduces the destination register field. The reduction of the register field limits the number of registers that are accessible by an instruction. To overcome the limited accessibility of registers, TOE adapts non-homogeneous register partition in which registers are divided into multiple subsets, each of which are accessed by different groups of instructions. With non-homogeneous registers, each instruction can access only a limited number of registers, but an entire program can access all available registers. With efficient non-homogeneous register allocator, all registers can be used in a balanced manner. As a result, the increase of code size due to register spills is negligible. Experimental results show that more than 30% of TOE instructions can be executed in parallel without significant increase of code size when compared to existing Thumb instruction set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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