본 논문에서는 분산공유메모리 다중프로세서 시스템에서 하드웨어 구성요소와 실행환경이 시스템의 전체 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 분석한다. PARSEC[1,2]을 이용하여 분산공유메모리 다중프로세서 시스템을 실제 실행환경에 근접하게 모델링하고 그 모델링된 시스템상에 2D FFT를 가상 실행하는 방식의 시뮬레이션 결과, 일반적으로 성능분석을 할 때 성능요소로 고려하지 않느 군소 하드웨어 요소들이 시스템 구성에 따라 시스템의 전체 성능에 상당한 영향을 미침을 밝힌다. 또한 반복순환 구문의 오버헤드, 코드최적화 등 실행조건에 따른 성능의 변화도 정량적으로 분석한다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
The role of the interconnect network, which connects computing nodes to each other, is important in high-performance computing (HPC) systems. In recent years, the peripheral component interconnect express (PCIe) has become a promising interface as an interconnection network for high-performance and cost-effective HPC systems having the features of non-transparent bridge (NTB) technologies. OpenSHMEM is a programming model for distributed shared memory that supports a partitioned global address space (PGAS). Currently, little work has been done to develop the OpenSHMEM library for PCIe-interconnected HPC systems. This paper introduces a prototype implementation of the OpenSHMEM library through a switchless interconnect network using PCIe NTB to provide a PGAS programming model. In particular, multi-interrupt, multi-thread-based data transfer over the OpenSHMEM shared memory model is applied at the implementation level to reduce the latency and increase the throughput of the switchless ring network system. The implemented OpenSHMEM programming model over the PCIe NTB switchless interconnection network provides a feasible, cost-effective HPC system with a PGAS programming model.
Nishimura, S.;Shigehara, T.;Mizoguchi, H.;Mishima, T.;Kobayashi, H.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.333-336
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2000
We discuss the direct methods (Gauss-Jordan and Gaussian eliminations) to solve linear systems on distributed memory parallel computers. It will be shown that the so-called row-cyclic storage gives rise to the best performance among the standard three (row-cyclic, column-cyclic and cyclic-cyclic) data storages. We also show that Gauss-Jordan elimination, rather than Gaussian elimination, is highly efficient for the direct solution of linear systems in parallel processing, though Gauss-Jordan elimination requires a larger number of arithmetic operations than Gaussian elimination. Numerical experiment is performed on HITACHI SR12201 with the standard libraries MPI and BLAS.
본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.
In this study, a parallel performance of CUPID-code has been investigated for both Ethernet and Infiniband network system to examine the effect of cache memory and network-speed. Bi-conjugate gradient solver of CUPID-code has been parallelised by using domain decomposition method and message passing interface (MPI). It is shown that the parallel performance of Ethernet-network system is worse than that of Infiniband-network system due to the slow network-speed and a small cache memory. It is also found that the parallel performance of each system deteriorates for a small problem due to the communication overhead, but the performance of Infiniband-network system is better than Ethernet-network system due to a much faster network-speed. For a large problem, the parallel performance depends less on network system.
하둡(Hadoop)은 맵리듀스(MapReduce) 분산처리 프로그래밍 모델과 HDFS(Hadoop distributed file system) 분산 파일시스템으로 구성된다. 하둡은 빅데이터 처리에 적합한 프레임워크로서, 대량의 스몰파일 처리에 문제점이 있다. 하둡에서 대량의 스몰파일 처리는 하나의 파일마다 매퍼가 생성되며, 파일의 메타정보를 저장하기 위해 많은 메모리가 필요한 문제점이 있다. 본 논문은 하둡 플랫폼에서 다양한 방법으로 대량의 스몰파일 처리방법을 비교 검토하였다. 일반 압축은 데이터의 크기와 상관없이 하나의 매퍼로 처리해야 하기 때문에, 하둡 처리 포맷으로 적절하지 않다. 시퀀스 와 하둡 아카이브 파일의 처리는 스몰파일을 압축 및 병합을 통해 네임노드의 메모리 문제가 제거되었다. 하둡 아카이브 파일은 스몰파일의 병합시간이 시퀀스 파일보다 빠른 속도를 보였다. CombineFileInputFormat 클래스를 이용한 처리는 병합과정이 필요 없으며, 빅데이터 처리방법과 유사한 속도를 보였다.
공유가상메모리 시스템은 적은 비용으로 고성능 계산 능력을 제공하지만, 메모리 접근 지연 시간이 길다는 문제점이 있다. 일반적으로 이 지연시간은 공유데이터에 대한 반복적인 무효화 작업에 의해 일어난다. 고유 데이터들은 동기화를 통해서 접근되고 쓰레드를 반복적 패턴에 의해 동기화 되기 때문에, 반복성에 기반한 선인출 기법은 메모리 지연시간을 효과적으로 줄일수 있다. 본 논문에서는 동기화 변수별로 접근 기록을 분석해서 미래의 메모리 접근을 예측하는 선인출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 8노드 클러스터상에서 SPLASH-2 응용들을 실행시켜 성능을 측정하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 34%~45%정도의 메모리 접근 지연시간을 감소할수 있었다.
Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
A parallel nonlinear analysis program of prestressed concrete frame is migrated on a PC cluster system and a massively parallel processing system, CRAY T3E system, using MPI. The PC cluster system is configured with Pentium Ⅲ class PCs and fast ethernet. The CRAY T3E system is composed of a set of nodes each containing one Processing Element (PE), a memory subsystem and its distributed memory interconnect network. Parallel computing algorithms are implemented on element-wise processing parts including the calculation of stiffness matrix, element stresses and determination of material states, check of material failure and calculation of unbalanced loads. Parallel performance of the migrated program is evaluated through typical numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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