플래시 메모리는 이동형 컴퓨팅 환경에서 휴대용 정보기기를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 휴대용 정보기기용 데이터베이스의 핵심 저장 모듈이 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 플래시인지 트랜잭션 관리(Flash-Aware Transaction Management: FATM) 기법을 제안한다. FATM은 SRAM과 W-cache를 활용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한, 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며, 실험 결과 분석을 통하여 FATM이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.
데이타 방송 환경에서 서버는 방송 채널을 통하여 데이타베이스내의 데이타들을 주기적으로 방송한다. 그리고 각 클라이언트가 어떤 데이타를 액세스하기 위해서는 방송 채널을 감시하여 해당 데이타가 방송되기를 기다려야 한다. 클라이언트 데이타 캐슁은 클라이언트가 액세스하려는 데이타가 방송되기를 기다리는 시간을 줄이기 위한 매우 효과적인 기술이다. 본 논문에서는 이 대기 시간을 줄이기 위하여 2Q-CF로 명명된 새로운 클라이언트 캐쉬 관리 기법을 제안하고, 모의 실험 모델을 통하여 2Q-CF 기법의 성능을 평가한다. 성능 평가 결과에 의하면 2Q-CF 기법은 LRU-CF와 CF보다 평균 응답시간에 있어서 더 우수한 성능을 보인다.
선인출은 프로세서에 의해 사용될 데이타를 예측하여 미리 프로세서 근처에가져오므로써 메모리 지연 시간을 줄이는 기법이다. 선인출의 효율성은 미래에 사용될 데이타를 얼마나 정확하게 예측하는가(선인출 예측 정확도)에 따라 결정된다. 기존의 명령어 선인출에 관한 연구들은 특정 선인출 기법의 제안 및 성능 평가에 그치고 있어서 명령어 선인출의 특성이 체계적으로 분석 정리되지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 명령어 선인출의 예측 정확도에 대해서 이론적으로 분석하여 이의 한계를 알아보고자 한다. 그 방안으로 명령어 선인출 상한 모델이라는 이론적인 선인출 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 명령어 선인출에 대해 체계화된 분석을 한다. 특히 이러한 연구 결과로써 궁극적으로 시스템 성능을 효 과적으로 향상시킬 수 있는 효율적인 명령어 선인출을 가능하게 하는 데 그 목적이 있으므로 주로 명령어 선인출 효율성 측면에서 분석을 시도하였다. 이러한 선인출 모델을 이용하여 본 논문에서는 SPEC 벤치 마크 프로그램들의 명령어 선인출 예측 정확도의 한계를 이론적으로 분석하였다. 그 결과로 캐쉬가 없는 경우에는 선인출 정확도가 매우 높게 나타남을 보였다. 반면에 캐쉬가 있을 경우에는 캐쉬 크기가 커짐에 따라 선인출의 정확도가 급격히 떨어짐을 관찰하였다. 예를 들어 spice의 경우 플록크기가 16바이트이고 직접사상 캐쉬에서 캐쉬 크기가 2K 바이트와 16K 바이트일 때 이론적으로 가능한 최대 선인출 정확도가 각각 53%,39%로 크게 떨어지는 것을 관찰하였다. 캐쉬의 크기가 커질수록 선인출로 메모리 지연 시간을 줄일 수 있는 명령어 참조의 많은 부분을 캐쉬가 처리하게 되고 또한 캐쉬에서 접근 실패된 명령어 참조는 그 참조 행태가 불규칙하여 예측이 어렵기 때문에 일정 크기 이상의 명령어 캐쉬를 사용하는 경우 명령어 선인출을 사용하는 것은 전체 시스템 성능의 향상에 큰 도움이 되지 않음을 이론적으로 규명하였다.
In this study, we developed hybrid control algorithms in smart base stations (SBSs) along with devised communication, caching, and computing techniques. In the proposed scheme, SBSs are equipped with computing power and data storage to collectively offload the computation from mobile user equipment and to cache the data from clouds. To combine in a refined manner the communication, caching, and computing algorithms, game theory is adopted to characterize competitive and cooperative interactions. The main contribution of our proposed scheme is to illuminate the ultimate synergy behind a fully integrated approach, while providing excellent adaptability and flexibility to satisfy the different performance requirements. Simulation results demonstrate that the proposed approach can outperform existing schemes by approximately 5% to 15% in terms of bandwidth utilization, access delay, and system throughput.
웹 객체의 저장과 처리를 위한 캐시의 사용이 증대하고 있으며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹 캐싱 기법은 전통적인 기법과 차이가 있다. 특히 웹 캐싱의 처리 단위인 웹 객체의 이질성과, 시간에 따른 웹 객체 참조특성 변화는 기존 기법들의 성능을 감소시키는 중대한 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 새로운 웹 캐싱 기법인 ACASH(the Adaptive Caching Algorithm with Size Heterogeneity)를 제안하였다. ACASH는 웹 객체와 캐시 영역을 이질성을 기반으로 분할 관리함으로서 객체의 이질성 편차를 줄였고, 시간의 흐름에 따른 객체 참조 특성의 변화를 적응적으로 반영하고 있다. 또한 객체의 이질성을 고려한 두 개의 실험 모델에 대해, 기존의 대체 기법들과 비교 실험을 통해 ACASH의 우수성을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
The state-of-the-art techniques in multicore timing analysis are limited to analyze multicores with shared instruction caches only. This paper proposes a uniform framework to analyze the worst-case performance for both shared instruction caches and data caches in a multicore platform. Our approach is based on a new concept called address flow graph, which can be used to model both instruction and data accesses for timing analysis. Our experiments, as a proof-of-concept study, indicate that the proposed approach can accurately compute the worst-case performance for real-time threads running on a dual-core processor with a shared L2 cache (either to store instructions or data).
Fog radio access network (F-RAN) architectures provide markedly improved performance compared to conventional approaches. In this paper, an efficient genetic algorithm-based content distribution scheme is proposed that improves the throughput and reduces the transmission delay of a F-RAN. First, an F-RAN system model is presented that includes a certain number of randomly distributed fog access points (F-APs) that cache popular content from cloud and other sources. Second, the problem of efficient content distribution in F-RANs is described. Third, the details of the proposed optimal genetic algorithm-based content distribution scheme are presented. Finally, simulation results are presented that show the performance of the proposed algorithm rapidly approaches the optimal throughput. When compared with the performance of existing random and exhaustive algorithms, that of the proposed method is demonstrably superior.
이동 컴퓨팅 환경에서 자주 접근하는 데이터에 대한 캐싱은 무선 채널의 좁은 대역폭에서 경쟁을 줄일 수 있는 유용한 기술이다. 그러나, 트랜잭션 캐시 일관성을 지원하는 전통적인 클라이언트/서버 전략은 클라이언트와 서버간에 많은 양의 통신을 필요로 하기 때문에 이동 클라이언트/서버 컴퓨팅 환경에서는 적절하지 않다. 본 논문에서는 브로드캐스트-기반 캐시 무효화 정책을 사용하면서 트랜잭션 캐시 일관성을 지원하는 OCC-UTS (Optimistic Concurrency Control with Update TimeStamp) 프로토콜을 제안한다. 접근한 데이터에 대한 일관성 검사 및 완료 프로토콜은 캐시 무효화 과정의 내부 과정으로 완전 분산 형태로 효율적으로 구현되며, 일관성 체크의 대부분이 이동 클라이언트에서 수행된다. 또한, 분석 모델에 기반한 성능 비교를 통해, 본 논문에서 제안하는 OCC-UTS 프로토콜이 다른 경쟁 프로토콜보다 높은 트랜잭션 처리율을 얻으며, 데이터 항목을 자주 접근하면 할수록 지역 캐시를 사용하는 OCC-UTS 프로토콜이 더 효율적임을 보인다. 이동 클라이언트의 접속 단절에 대해서는 무효화 브로드캐스트 윈도우를 크게 하여 접속 단절에 적절히 대처할 수 있다.Abstract In a mobile computing environment, caching of frequently accessed data has been shown to be a useful technique for reducing contention on the narrow bandwidth of the wireless channels. However, the traditional client/server strategies for supporting transactional cache consistency that require extensive communications between a client and a server are not appropriate in a mobile client/server computing environment. In this paper, we propose a new protocol, called OCC-UTS (Optimisitic Concurrency Control with Update TimeStamp), to support transactional cache consistency in a mobile client/server computing environment by utilizing the broadcast-based solutions for the problem of invalidating caches. The consistency check on accessed data and the commitment protocol are implemented in a truly distributed fashion as an integral part of cache invalidation process, with most burden of consistency check being downloaded to mobile clients. Also, our experiments based on an analytical model substantiate the basic idea and study the performance characteristics. Experimental results show that OCC-UTS protocol without local cache outperforms other competitor protocol, and the more frequent a mobile client accesses data items the more efficient OCC-UTS protocol with local cache is. With respect to disconnection, the tolerance to disconnection is improved if the invalidation broadcast window size is extended.
본 연구에서는 분산 메모리시스템에서의 압력 방정식의 병렬해법을 위하여 MPI(Message Passing Interface)와 하이브리드 병렬기법을 사용하였다. 두 모델은 영역분할 기법을 활용하며, 하이브리드 기법은 성능이 양호한 두 가지 영역분할에 대해 수행하였다. 두 병렬기법의 성능을 비교하기 위해서 다양한 문제 크기에 대해 최대 96개의 쓰레드를 사용하여 속도향상을 측정하였다. 병렬 성능은 캐쉬 메모리에 따른 문제의 크기 및 MPI 통신, OpenMP 지시어의 부하에 대해 영향을 받음을 확인하였다. 문제의 크기가 작은 경우에는 쓰레드가 증가할수록 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 상대적으로 크기 때문에 병렬 성능이 좋지 않으며, MPI 통신 부하보다는 OpenMP 지시어 부하가 상대적으로 크므로 MPI 병렬 기법의 병렬 성능이 더 우수하다. 문제의 크기가 큰 경우에는 캐쉬 메모리의 활용도가 높고 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 낮아 병렬 성능이 좋으며, OpenMP 지시어보다 MPI 통신에 의한 부하가 더 지배적이어서 하이브리드 병렬 성능이 MPI 병렬 성능보다 더 양호하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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