• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.165-172
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• 2023

Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제31권5호
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• pp.510-517
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• 2009

A high throughput parallel decoding method is developed for context-based adaptive variable length codes. In this paper, several new design ideas are devised and implemented for scalable parallel processing, a reduction in area, and a reduction in power requirements. First, simplified logical operations instead of memory lookups are used for parallel processing. Second, the codes are grouped based on their lengths for efficient logical operation. Third, up to M bits of the input stream can be analyzed simultaneously. For comparison, we designed a logical-operation-based parallel decoder for M=8 and a conventional parallel decoder. High-speed parallel decoding becomes possible with our method. In addition, for similar decoding rates (1.57 codes/cycle for M=8), our new approach uses 46% less chip area than the conventional method.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1146-1158
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• 1993

In this paper, parallel scrambling techniques are considered for practical use in the SDH transmission and the ATM transmission. In the ATM transmission, there are two ways of transmitting ATM cells - the SDH-based and the cell-based - and the corresponding scrambling techniques differ accordingly. For the SDH transmission and the SDH-based ATM transmission, the FSS (frame synchronous scrambling) is applied to the STM frames : while for the cell-based ATM trans-mission, the DSS(distributed sample scrambling) is used on the ATM cell stream. The parallel scrambling techniques are examined for the FSS and the DSS, and applied to achieve the parallel FSSs for use in the SDH and the SDH-based ATM transmission along with the parallel DSS applicable to the cell-based ATM transmission. The resulting(8, 4) PSRG(parallel shift resister generator) and (8, 16) PSRG based parallel scramblings are directly applicable for the STM-1 rate processing of the STM-4 and STM-16 scramblings, respectively. Likewise, the resulting (1, 8)PSRG and double-sampling-double-correction based parallel scrambling techniques can be practically used for a low-rate processing of the SDH-based and the cell-based ATM signal scrambling respectively.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.214-216
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• 2006

액세스그리드 프레임워크(AccessGrid Framework)는 지리적인 제한에 관계없이 가상적인 협업 환경을 제공하는 도구이다. 액세스그리드 프레임워크는 기존의 시스템이 갖추지 못한 사용자의 이동성 지원을 추가하고, 유비쿼터스 환경에 적절한 자동화 기능을 제공함으로써 액세스그리드 환경을 확장한다. 이들은 웹 서비스 기반의 기존 구현물인 액세스그리드 툴킷(AccessGrid Toolkit)을 적극적으로 활용하여 개발되었으며, 향후에 불안정한 종속성을 제거하여 개수될 예정이다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.11-17
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• 1992

This paper is to propose an analytical queuing model for parallel processing of sequential program with nested loops. The analytical results are compared with the results from the implemented multiprocessor system composed of four intel 8088 microprocessor, eight 2KB shared common memories, and a hardware token ring. At results, this study shows that the processed results are almost similar in proposed analytical model and real system. Proposed analytical model can be applied to evaluate parallel processing of sequential program with nested loops.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.47-55
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• 2015

This paper deals with rescheduling on unrelated parallel-machines with compressible processing times, assuming that the arrival of a set of new jobs triggers rescheduling. It formulates this rescheduling problem as an assignment problem with a side constraint and proposes a heuristic to solve it. Computational tests evaluate the efficacy of the heuristic.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권3호
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• pp.99-108
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• 2011

프로세서 기술은 공정비용의 증가와 전력 소모 때문에 단순 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 병렬 프로세싱 기술 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개하고, 또한 이러한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 이미지/비디오 픽셀을 효율적으로 처리 가능한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어를 제안한다. 제안하는 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 48비트 데이터패스 아키텍처에서 4개의 12비트로 분할된 레지스터에 4개의 8비트 픽셀을 저장하고 동시에 처리함으로써 기존의 멀티미디어 전용 명령어에서 발생하는 오버플로우 및 이를 해결하기 위해 사용되는 패킹/언팽킹 수행의 상당한 오버헤드를 줄일 수 있다. 동일한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 모의 실험한 결과, 제안한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 baseline 프로그램보다 2.3배의 성능 향상을 보인 반면, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.4배의 성능 향상을 보였다. 또한, 제안한 명령어는 baseline 프로그램보다 2.5배의 에너지 효율 향상을 보인 반면, MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.8배의 에너지 효율 향상을 보였다.

• 한국경영과학회지
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• 제18권3호
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• pp.13-34
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• 1993

By operating on many part of a software system concurrently, the parallel processing computers may provide several orders of magnitude more computing power than traditional serial computers. If the Lagrangean approximation procedure is applied to a large scale manufacturing problem which is decomposable into many subproblems, the procedure is a perfect candidate for parallel processing. By distributing Lagrangean subproblems for given multiplier to multiple processors, concurrently running processors and modifying Lagrangean multipliers at the end of each iteration of a subgradient method,a parallel processing of a Lagrangean approximation procedure may provide a significant speedup. This purpose of this research is to investigate the potential of the parallelized Lagrangean approximation procedure (PLAP) for certain combinational optimization problems in manufacturing systems. The framework of a Plap is proposed for some combinatorial manufacturing problems which are decomposable into well-structured subproblems. The synchronous PLAP for the multistage dynamic lot-sizing problem is implemented on a parallel computer Alliant FX/4 and its computational experience is reported as a promising application of vector-concurrent computing.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.19-31
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• 2014

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.