DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 MPI 기반이 성층${\cdot}$회전 난류 시뮬레이션을 위한 LES코드의 기법에 대해 연구하며 그 결과를 실험한다. 본 논문에서는 병렬화 기법을 위해서 순차 LES코드에 내재되어 있는 Tridiagonal solver의 제거를 통한 병렬화의 성능 향상과 포아선 방정식의 병렬화를 위한 영역 분할 방법을 소개한다. 또한 본 논문에서 연구되어진 병렬 LES 코드를 슈퍼컴퓨터에서 다양한 영역 분할에 대한 실험을 수행하며 그 결과에 대해 나타낸다. 실험 환경은 CRAY-T3E에서 수행하였으며, 다양한 영역 분할에 대해 프로세서의 개수를 변화시키며 수행속도와 그에 따른 속도의 향상을 측정하였다. 그 결과 단일 프로세서에서 순차 LES를 수행하는 것보다 병렬 LES코드에서 최고 16배에 해당되는 속도의 향상의 결과를 얻을 수 있었다.
For the large scale computation of turbulent flows around an arbitrarily shaped body, a parallel LES (large eddy simulation) code has been recently developed in which domain decomposition method is adopted. METIS and MPI (message Passing interface) libraries are used for domain partitioning and data communication between processors, respectively. For unsteady computation of the incompressible Wavier-Stokes equation, 4-step splitting finite element algorithm [1] is adopted and Smagorinsky or dynamic LES model can be chosen fur the modeling of small eddies in turbulent flows. For the validation and performance-estimation of the parallel code, a three-dimensional laminar flow generated by natural convection inside a cube has been solved. Then, we have solved the turbulent flow around MIRA (Motor Industry Research Association) model at $Re = 2.6\times10^6$, which is based on the model height and inlet free stream velocity, using 32 processors on IBM SMP cluster and compared with the existing experiment.
스칼라화(Scalarization)는 포트란 90의 array statement나 HPF FORALL 등의 병렬 구조를 동일한 의미의 순차 DO 루프로 변환하는 과정이다. 표준 자료 병렬 언어인 HPF 컴파일러도 HPF로 작성된 프로그램을 메시지 패싱 프리미티브가 삽입된 포트란 77 프로그램으로 변환하고, 병렬 구조인 FORALL을 스칼라화하여 포트란 77의 순차 DO 루프로 변환해야 한다. 본 논문에서는 병렬 구조의 시맨틱을 지닌 다중문장 FORALL 구조를 개선된 성능의 순차 DO 루프로 변환하는 스칼라화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 필요한 종속성 정보를 유지하는 수단으로 관계거리벡터를 정의하여 사용한다. 끝으로 제안된 알고리즘을 적용하여 생성된 코드와 기존 PARADIGM 컴파일러에 의해 생성된 코드의 성능을 비교 평가한다.
본 논문에서는 유리재단 문제에 평균장 어닐링과 시뮬레이션된 어닐링 형태의 유전자 알고리즘을 결합한 합성 알고리즘을 분산 처리하여 적용한다. 유리재단 문제는 2차원 2진 패킹 문제로 주어진 원판에 요구되는 사각형 모양의 패턴들을 버려지는 부분이 최소가 되게 배치하는 조합 최적화 문제이다. 제안된 합성 알고리즘은 유전자 알고리즘의 다양한 연산자에 시뮬레이션된 어닐링의 온도개념을 추가하여 평균장 알고리즘에 의한 빠른 평형상태 도달을 유지하게 하였다. MPI를 이용한 분산 합성 알고리즘을 유리재단 문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 평균장 어닐링 또는 유전자 알고리즘을 단독으로 사용하였을 때보다 최적의 배치 상태를 나타내었으며 최적해 접근 특성을 유지하면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 보여 주었다.
Compared to the conventional Hardware-oriented base stations, Software Defined Radio (SDR)-based base station provides various advantages especially in flexibility and expandability. It enables the multimode capability required in 4th-generation (4G) environment which aims at a convergence network of various kinds of communication standards. However, since a single base station processes all data required in various multiple waveforms, the SDR base station faces a problem of data processing speed. In this paper, we propose a new concept of SDR base station system which adopts a parallel processing technology of clustering environment. We implemented a WiMAX system with SDR concept which adopts the Message Passing Interface (MPI) technology which enables the speed-up operations. In order to maximize the efficiency of parallel processing in signal processing, we analyze how the algorithm at each of modules is related to data to be processed. Through the implemented system, we show a drastic improvement in operation time due to parallel processing using the proposed MPI technology. In addition, we demonstrate a feasibility of SDR system for 4G or even beyond-4G as well.
가격대비 성능이 좋은 저가의 상업용 SMP가 클러스터 시스템의 노드로 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 SMP 클러스터 상에서 KDSM을 확장해 소프트웨어 분산공유메모리를 구현하고 성능을 평가하였다. 본 논문의 SDSM 시스템은 HLRC 메모리 모델을 제공한다. 또한 같은 SMP 노드내에서 실행되는 프로세스 간에는 메모리 공유를 통해 페이지 획득 및 메시지 전달을 줄여 성능을 향상시켰다. 100Mbps Fast Ethernet으로 연결된 8노드의 2-way 펜티엄-III SMP 클러스터 상에서 구현되었고 통신계층은 TCP/IP를 사용한다. 8개의 응용프로그램을 실행시켜 얻은 성능 평가에서는 기존의 단일프로세스 프로토콜과 비교해 최대 33%의 성능 향상과 13%-52%의 페이지 획득 감소가 나타났다.
현재 대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로 올바른 계산을 위해서는 프로세서들의 동기화와 부하균형이 필수적이다. 만일 부하균형이 불가능하거나 이질적 클러스터처럼 각 프로세서의 성능이 다른 경우, 연산은 가장 느린 프로세서의 성능에 의해 결정된다. 비동기 반복법은 이런 문제를 해결하는 하나의 방안으로 각광받고 있으나, 현재까지의 연구는 비교적 구현이 쉬운 공유 메모리 시스템을 사용한 것이었다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 초대형 선형 시스템 문제를 풀기 위해, 빠른 프로세서의 유휴 시간을 최대한 줄임으로써 전체적으로 성능을 향상시키는 비동기 병렬 알고리즘을 제안하고 이를 클러스터에 구현하였다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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