A loop can take place in the process of managing tree topology for mobility management of mobile nodes in infrastructure-based mobile ad hoc networks. The formation of a loop degrades an effective bandwidth of the wireless network by passing an identical message repeatedly within the same loop. Therefore, the loop should be resolved to revert the system back to the normal state. In this paper, we propose a simple and novel mechanism that detects and resolves a loop quickly by tracking the depth of trees. The mobility management approach that employs the loop resolution method is evaluated comparatively with the original tree-based one and the hybrid one. It is shown that the proposed approach far outperforms the other approaches, and it is robust against the rapid changes in network topology.
The high intensity of research and modeling in fields of mathematics, physics, biology and chemistry requires new computing resources. For the big computational complexity of such tasks computing time is large and costly. The most efficient way to increase efficiency is to adopt parallel principles. Purpose of this paper is to present the issue of parallel computing with emphasis on the analysis of parallel systems, the impact of communication delays on their efficiency and on overall execution time. Paper focuses is on finite algorithms for solving systems of linear equations, namely the matrix manipulation (Gauss elimination method, GEM). Algorithms are designed for architectures with shared memory (open multiprocessing, openMP), distributed-memory (message passing interface, MPI) and for their combination (MPI + openMP). The properties of the algorithms were analytically determined and they were experimentally verified. The conclusions are drawn for theory and practice.
Multiple sequence alignment (MSA) is the most important step for many of biological sequence analyses, homology search, and protein structural assignments. However, large amount of data make biologists difficult to perform MSA analyses and it requires much computational time to align many sequences. Here, we have developed a simple and fast web alignment tool for aligning, editing, and visualizing large amount of sequence data. We used a cluster server installed ClustalW-MPI using web services and message passing interface (MPI). It also enables users to edit multiple sequence alignments for manual editing and to download the input data and results such as alignments and phylogenetic tree.
In the present study, a parallel Taylor-Galerkin/level set based two-phase flow code was developed using finite element discretization and domain decomposition method based on MPI (Message Passing Interface). The proposed method can be utilized for the analysis of a large scale free surface problem in a complex geometry due to the feature of FEM and domain decomposition method. Four-step fractional step method was used for the solution of the incompressible Navier-Stokes equations and Taylor-Galerkin method was adopted for the discretization of hyperbolic type redistancing and advection equations. A Parallel ILU(0) type preconditioner was chosen to accelerate the convergence of a conjugate gradient type iterative solvers. From the present parallel numerical experiments, it has been shown that the proposed method is applicable to the simulation of large scale free surface flows.
일반적으로 컴퓨터 클러스터는 제공하는 기능에 따라 구축 비용이 고가이며 공간 확보, 냉난방, 전원 등을 위한 유지 비용을 무시할 수 없다. 그러므로, 일반 개발자들이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 상황에서 교육용 및 연구용으로 가격대비 성능이 만족스러운 라즈베리 파이를 기반으로 한 컴퓨터 클러스터를 구축하여 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅 시스템 개발을 위한 테스트 베드로 활용하고자 한다. 본 논문의 실험 결과는 라즈베리 파이 클러스터가 병렬 프로그래밍을 위한 효과적인 테스트 베드가 될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 동일한 목적지 노드들의 집합을 가지는 다중 멀티캐스트(multiple multicast)가 동시에 일어날 경우 노드간의 경쟁을 최소화하고 메시지 전송 경로를 단축시 키기 위한 알고리즘을 제시하고, 2차원 네트워크인 토러스 구조에서 제시된 본 논문의 알고 리즘을 기존 알고리즘과 비교한다. 기존 논문에서는 멀티캐스트 메시지 패싱 시스템 (multicast message-passing system)에서 여러 개의 소스노드로부터 목적지 노드가 중첩 되는 다중 멀티캐스트를 구현하기 위한 방법으로 2차원 메쉬 구조의 특징을 이용한 SCHL(Source-Centered Hierarchical Leader) 기법[7,8]이 제안되었다. 본 논문에서는 이 를 토러스 구조에 적합하게 변형하여, 기존의 메쉬 구조에 적용된 SCHL 기법[7]과 성능을 분석함으로써 제안된 알고리즘이 메쉬 구조보다 토로스 구조에서 구현될 때, 더 향상된 성 능을 가진다는 것을 보인다. 본 논문에서의 메시지 전송기법은 결정적 웜홀 라우팅 방식을 이용한다.
포화된 다공질 매체의 수치해석은 일반적으로 혼합유한요소방법(Mixed Finite Element Method)이 쓰인다. 이 혼합유한요소 방법은 고체변형과 유체의 이동을 동시에 고려하게 되는데 고체의 변형이 거의 없이 유체만 이동할 경우나 고체와 유체의 변형이 없이 간극수압만 존재할 경우에는 요소잠김현상(Element Locking)이 발생하여 혼합유한요소방법으로 해석하기에는 수치적으로 불안정해 진다. 본 논문에서는 이러한 수치적 불안정성을 해결한 스태거드 방법(Park and Tak 2010)을 소개하고 수치적 효율성을 위해 MPI(Message-Passing Interface) 라이브러리를 이용한 병렬해석 기법이 적용된다.
This paper proposes a novel cooperative localization method for distributed wireless networks in 3-dimensional (3D) global positioning system (GPS) denied environments. The proposed method, which is referred to as hybrid ellipsoidal variational algorithm (HEVA), combines the use of non-parametric belief propagation (NBP) and variational Bayes (VB) to benefit from both the use of the rich information in NBP and compact communication size of a parametric form. InHEVA, two novel filters are also employed. The first one mitigates non-line-of-sight (NLoS) time-of-arrival (ToA) messages, permitting it to work well in high noise environments with NLoS bias while the second one decreases the number of calculations. Simulation results illustrate that HEVA significantly outperforms traditional NBP methods in localization while requires only 50% of their complexity. The superiority of VB over other clustering techniques is also shown.
Most data parallel language compilers are source-to-source translators. Most Compilers of HPF which is recognized as a standard data parallel language convert a parallel program in PHF in a Fortran 77 program inserted message passing primitives. By the way, they currently generate significant amount of ineffective codes in the course of the conversion. Especially, FORALL construct is converted into several DO loops, so loop overhead of these codes is very increased. In this paper, we define and use relation distance vector to keep necessary informations. Then we evaluate and analyze execution time for the codes converted by our method and by PARADIGM method for various array sizes.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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