• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권3호
• /
• pp.87-94
• /
• 2020

Recently, computer hardware is evolving toward increasing the number of computing cores, not increasing the clock speed. In order to use the performance of parallelized hardware to the maximum, the running program must also be parallelized. However, software developers are accustomed to sequential programs, and in most cases, write programs that operate sequentially. They also have a lot of difficulty designing and developing software in parallel. We propose a method to automatically convert a sequential C/C++ program into a parallelized program, and develop a parallelization tool that supports it. It supports open multiprocessing (OpenMP) and parallel patterns library (PPL) as a parallel framework. Perfect automatic parallelization is difficult due to dynamic features such as pointer operation and polymorphism in C/C++ language. This study focuses on verifying the conditions of parallelization rather than focusing on fully automatic parallelization, and providing advice to developers in detail if parallelization is not possible.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권1호
• /
• pp.28-34
• /
• 2015

Several parallelization methods that can be applied to High Efficiency Video Coding (HEVC) decoders are evaluated. The market requirements of high-resolution videos, such as Full HD and UHD, have been increasing. To satisfy the market requirements, several parallelization methods for HEVC decoders have been studied. Understanding these parallelization methods and objective comparisons of these methods are crucial to the real-time decoding of high-resolution videos. This paper introduces the parallelization methods that can be used in HEVC decoders and evaluates the parallelization methods comparatively. The experimental results show that the average speed-up factors of tile-level parallelism, wavefront parallel processing (WPP), frame-level parallelism, and 2D-wavefront parallelism are observed up to 4.59, 4.00, 2.20, and 3.16, respectively.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.128-137
• /
• 2020

Cardiac electrophysiology studies often use simulation to predict how cardiac will behave under various conditions. To observe the cardiac tissue movement, it needs to use the high--resolution heart mesh with a sophisticated and large number of nodes. The higher resolution mesh is, the more computation time is needed. To improve computation speed and performance, parallel processing using multi-core processes and network computing resources is performed. In this study, we compared the computational speeds of CPU parallelization and GPU parallelization in virtual heart simulation for efficiently calculating a series of ordinary differential equations (ODE) and partial differential equations (PDE) and determined the optimal CPU and GPU parallelization architecture. We used 2D tissue model and 3D ventricular model to compared the computation performance. Then, we measured the time required to the calculation of ODEs and PDEs, respectively. In conclusion, for the most efficient computation, using GPU parallelization rather than CPU parallelization can improve performance by 4.3 times and 2.3 times in calculations of ODEs and PDE, respectively. In CPU parallelization, it is best to use the number of processors just before the communication cost between each processor is incurred.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권10호
• /
• pp.2479-2496
• /
• 2013

Increasing demand for Full High-Definition (FHD) video and Ultra High-Definition (UHD) video services has led to active research on high speed video processing. Widespread deployment of multi-core systems has accelerated studies on high resolution video processing based on parallelization of multimedia software. Even if parallelization of a specific decoding step may improve decoding performance partially, such partial parallelization may not result in sufficient performance improvement. Particularly, entropy decoding has often been considered separately from other decoding steps since the entropy decoding step could not be parallelized easily. In this paper, we propose a parallelization technique called Integrated Multi-Threaded Parallelization (IMTP) which takes parallelization of the entropy decoding step, with other decoding steps, into consideration in an integrated fashion. We used the Simultaneous Multi-Threading (SMT) technique with appropriate thread scheduling techniques to achieve the best performance for the entire decoding step. The speedup of the proposed IMTP method is up to 3.35 times faster with respect to the entire decoding time over a conventional decoding technique for H.264/AVC videos.

• Journal of Computing Science and Engineering
• /
• 제6권2호
• /
• pp.105-118
• /
• 2012

We propose two new approaches that automatically parallelize Java programs at runtime. These approaches, which rely on run-time trace information collected during program execution, dynamically recompile Java byte code that can be executed in parallel. One approach utilizes trace information to improve traditional loop parallelization, and the other parallelizes traces instead of loop iterations. We also describe a cost/benefit model that makes intelligent parallelization decisions, as well as a parallel execution environment to execute parallelized programs. These techniques are based on Jikes RVM. Our approach is evaluated by parallelizing sequential Java programs, and its performance is compared to that of the manually parallelized code. According to the experimental results, our approach has low overheads and achieves competitive speedups compared to the manually parallelizing code. Moreover, trace parallelization can exploit parallelism beyond loop iterations.

• ETRI Journal
• /
• 제36권1호
• /
• pp.124-133
• /
• 2014

To speed up data-intensive programs, two complementary techniques, namely nested loops parallelization and data locality optimization, should be considered. Effective parallelization techniques distribute the computation and necessary data across different processors, whereas data locality places data on the same processor. Therefore, locality and parallelization may demand different loop transformations. As such, an integrated approach that combines these two can generate much better results than each individual approach. This paper proposes a unified approach that integrates these two techniques to obtain an appropriate loop transformation. Applying this transformation results in coarse grain parallelism through exploiting the largest possible groups of outer permutable loops in addition to data locality through dependence satisfaction at inner loops. These groups can be further tiled to improve data locality through exploiting data reuse in multiple dimensions.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산유체공학회 1999년도 추계 학술대회논문집
• /
• pp.115-126
• /
• 1999

A two-dimensional Navier-Stokes solver using hybrid meshes is parallelized with a domain decompostion method. The focus of this paper is placed on minimizing the amount of effort in parallelizing the serial version of the solver, and this is achieved by adding an additional layer of cells to each decomposed domain. Most subroutines of the serial solver are used without modification, and the information exchange between neighboring domains is achieved using MPI(Message Passing Interface) library. Load balancing among the processors and scheduling of the message passing are implemented to reduce the overhead of parallelization, and the speed-up achieved by parallelization is measured on the transonic invisicd and turbulent flow problems. The parallelization efficiencies of the explicit Runge-Kutta scheme and the implicit point-SGS scheme are compared and the effects of various factors on the results are also studied.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권8호
• /
• pp.102-116
• /
• 2009

최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어환경에서 고성능 H.264/AVC 코덱을 구현하기 위한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 이러한 기법들은 병렬화 기법 적용 방식에 따라 태스크 레벨 병렬화 기법과 데이터 레벨 병렬화 기법으로 구분된다. 태스크 레벨 병렬화 기법을 이용한 파이프라인 병렬화 기법은 H.264 알고리즘을 파이프라인 단계로 나누어 구현하며, 일반적으로 화면 사이즈가 작고 복잡도가 낮은 비트스트림에 유리하다. 그러나 프로세싱 모듈별 수행시간 차이가 커서 로드밸런싱이 좋지 않고, 파이프라인 단계의 수가 제한적이라 성능 확장성에 제한이 있어 HD 비디오같이 해상도가 큰 비트스트림 처리에는 적합하지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 로드밸런싱 및 성능 확장성을 고려하여 매크로블록 라인 단위로 쓰레드를 할당하는 수평적 데이터 레벨 병렬화 기법을 제안하고, 이에 대한 성능 예측 수식 모델을 통하여 성능을 예상한다. 또한 성능 예측의 정확성을 검증하기 위해 JM 13.2 레퍼런스 디코더에 대한 데이터 레벨 병렬화 기법을 ARM11 MPCore 환경에서 구현하고 이에 대한 성능 검증을 수행하였다. SoCDesigner를 이용한 사이클 단위의 성능 측정 결과, 본 논문에서 제시하는 쓰레드 증가에 대한 병렬화 기법의 성능 변화를 비교적 높은 수준의 정확도로 예측 가능하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제49권7호
• /
• pp.39-49
• /
• 2012

고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.171-178
• /
• 2020

본 연구에서는 다물체 페리다이나믹 해석 코드의 MPI-OpenMP 혼합 병렬화를 수행하였다. 페리다이나믹 해석 모델은 복잡한 동적파괴 거동 및 불연속 특성을 모사하는데 적합하지만, 비국부 영역을 통한 절점 간 상호작용을 계산하기 때문에 유한요소 모델에 비해 계산 시간이 많이 소요된다. 또한 다중적층구조물의 다물체 페리다이나믹 해석에서 추가된 비국부 접촉 모델과 가상 층간 결합 모델을 통한 여러 물체 간 상호작용으로 계산 부담이 증가한다. 더불어 고속 충돌 파괴와 같은 복잡한 동적 파괴 거동 해석을 위해 세밀한 절점 간격과 작은 시간 간격이 요구되기 때문에 코드 최적화와 병렬화를 통한 고성능 해석 코드 개발이 필수적이다. 해석 코드는 Intel Fortran MPI compiler와 OpenMP를 사용하여 개발되었으며, 한국과학기술정보원(KISTI)의 슈퍼컴퓨팅센터 누리온(Nurion)으로 실행되었다. 다물체 해석 코드를 최적화하기 위한 핵심 요소들을 분석하고, 모델 의존성 발생 서브루틴 분석 및 프로세스 통신 데이터 분별을 통해 MPI-OpenMP 혼합 병렬 처리 구조를 적용하였다. 다물체 충돌 파괴 현상 시뮬레이션을 통해 개발된 병렬 처리 코드의 성능을 확인하였다.