Parallel supercomputing is now a must for oceanographic numerical modelers. Most of today's parallel numerical schemes use synchronous algorithms, where some processors that have finished their tasks earlier than others must wait at synchronization points for correct computation. Hence, the load balancing is a crucial factor, however, it is, in general, difficult to achieve on heterogeneous workstation clusters. We devise an asynchronous algorithm that reduces the idle times of faster processors, and discuss application of the algorithm to some grid problems and implementation on a workstation cluster using Message Passing Interface (MPI).
본 연구에서는 소규모 서버로 사용될 수 있는 Workstation Cluster환경에서 전통 적인 디스크들을 디스크 배열 처럼 사용할 수 잇는 병행 화일시스템(S-CFS)을 설계 하고 구현하였다. S-CFS는 범용의 UNIX 운영체제를 기반으로 구현되어서 융통성과 이식 성이 높으며 별도의 입출력 노드가 불필요하므로 시스템 자원을 효율적으로 사용한다. 성능 분석 결과에 위하며, 소규모 서버에서 디스크의 수가 충분 할 경우, 트랜잭션 처리 에서 병행 화일시스템의 성능은 CPU 계산 능력에 의하여제한받는 것으로 나타났으며 대용량 데이타 입출력에서는 성능이 버퍼 간의 데이타 복사시간에 의하여 제한받는 것으로 나다.Workstation Cluster 에서 구현된 병행 화일시스템은 8개의 디스크에서 트랜잭션 처리의 경우에는초당 388 트랜잭션의 처리율을 보였으며, 대용량 데이타의 경우에는 15.8 MBytes/sec 의 대역표을 보였다. 그리고 사용자가 병행 화일시스템의 병렬성을 제어할 수 있도록 설계함으로써 고속 입출력을 요구하는 사용자의 처리율을 높일 수 있도록 하였다.
이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.
본 연구에서는 Workstation Cluster 환경에서 전통적인 디스크들을 배열처럼 사용할 수 있는 병렬 화일시스템(N-PFS)의 성능을 해석적 방법과 실측 결과를 사용 하여 분석하였다. N-PFS는 소규모 서버 시스템에서 고성능 화일 서버로 사용될 수 있으며, 멀티미디어 데이타나 과학 계산용 데이타와 같은 대용량 데이타를 효율 적으로 처리할 수 있다 본 논문에서는 N-PFS의 성능 분석을 위한 해석적 모델을 제시하였으며, 제시된 해석적 모델의 정확성을 시스템에서의 실측값과 비교함으로써 검증하였다. 해석적 방법과 실측을 통하여 성능을 분석한 결과, 위크스테이션 클리스터 환경에서 대용량 데이타 처리에 적합한 스트라이핑 단위는 64-128Kbytes이며, 8개의 디스크에서 최대 대역폭은 15.8Mbytes/sec로 나타났다. 그리고 대용량 데이타 처리시의 병목 현상은 버퍼 간의 데이타 폭사시간으로 나타났다.
The parallel computer cluster system has been known as the powerful tool to solve a complex physical phenomenon numerically. The numerical analysis of large size of Li-ion battery pack, which has a complex physical phenomenon, requires a large amount of computing time. In this study, the numerical analyses were conducted for comparing the computing efficiency between the single workstation and the parallel cluster system both with multicore CPUs'. The result shows that the parallel cluster system took the time 80 times faster than the single work station for the same battery pack model. The performance of cluster system was increased linearly with more CPU cores being increased.
We can easily buy network system for high performance micro-processor, progress computer architecture is caused of high bandwidth and low delay time. Coupling PC-based commodity technology with distributed computing methodologies provides an important advance in the development of single-user dedicated systems. Lately Network is joined PC or workstation by computers of high performance and low cost. Than it make intensive that Cluster system is resembled supercomputer. Unix, Linux, BSD, NT(Windows series) can use Cluster system OS(operating system). I'm chosen linux gain low cost, high performance and open technical documentation. This paper is benchmark performance of Beowulf clustering by UltraSPARC-1K(64bit-RISC processor). Benchmark tools use MPI(Message Passing Interface) and NetPIPE. Beowulf is a class of experimental parallel workstations developed to evaluate and characterize the design space of this new operating point in price-performance.
분자 다킹은 신약, 신소재, 고분자의 개발 과정에서 대규모의 화학분자 데이터베이스의 화학분자 데이터들을 실제 실험을 통하지 않고 시뮬레이션을 통해 한정된 화학 분자만을 스크링하는 과정이다. 분자 다킹은 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. 기존의 분자 다킹 어플리케이션들은 슈퍼컴퓨터, 클러스터, 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자 다킹은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 클러스터나 워크스테이션을 이용한 분자 다킹은 오랜 수행 시간이 요구된다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드 서비스 기반 분자 다킹 어플리케이션을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이터 브로커를 설계하고, 분자 다킹을 위한 다양한 그리드 서비스들을 개발하였다.
In the present study, domain decomposition using the substructuring method is developed for the computational efficiency of the finite element analysis of metal forming processes. In order to avoid calculation of an inverse matrix during the substructuring procedure, the modified Cholesky decomposition method is implemented. As obtaining the data independence by the substructuring method, the program is easily parallelized using the Parallel Virtual Machine(PVM) library on a workstation cluster connected on networks. A numerical example for a simple upsetting is calculated and the speed-up ratio with respect to various domain decompositions and number of processors. Comparing the results, it is concluded that the improvement of performance is obtained through the proposed method.
은행이나 증권시장 혹은 통신 분야와 같은 온라인 트랜잭션처리 (OLTP) 응용 분야들이 계속 증가하고 있으며 그 규모와 복잡성은 매년 405에서 50% 이상 증가하고 있는 것으로 평가되고 있다. 이러한 복잡한 OLTP 응용분야들은 한 대의 개인용 컴퓨터나 워크스테이션으로는 처리가 불가능하며, 슈퍼 컴퓨터나 MPP와 같은 고성능의 컴퓨터를 이용하는 경우에는 방대한 예산이 소요될 것이다. 본 논문에서는 데이터를 공유하는 워크스테이션 클러스터에서 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있는 고성능 트랜잭션처리 시스템인 PHLOX를개발한다. PHLOX는 네트워크 파일 시스템을 이용하여 데이터를 공유함으로써 확장성이 뛰어나며 각 워크스테이션의 메모리 버퍼간에 직접 데이터 전송을 지원함으로써 디스크 액세스빈도수를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 둥을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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