서로 다른 기능을 가진 코어들을 집적시킨 이기종 다중코어 환경은 더욱 복잡하고 다양해지는 임베디드 시스템의 요구사항들을 만족시키는 강력한 도구이며 특화된 응용을 위해 상이한 코어 상에서 별개의 운영체제를 수행하여 적합한 환경을 구성한다. 그러나 이런 이질성은 개발 환경을 더욱 복잡하게하고 프로그래밍을 어렵게 하며 개발과 디버깅을 쉽지 않도록 만든다. 본 논문에서는 이기종 다중코어 환경을 단일 다중코어 환경으로 매핑 가능함을 보이고 이기종 다중코어 환경에서 프로세스 간 통신에 사용하는 RPMsg를 리눅스 기반으로 구축하여 여러 단계의 개발과정을 축소할 수 있음을 보인다. 이러한 단순화를 통해 이기종 다중코어 환경에서의 개발 기간을 대폭 줄여줄 수 있는 시뮬레이션 방법을 제안한다.
최근에 제안된 NVMe 기반의 멀티큐 SSD는 여러 개의 코어들이 전담 큐들을 통해 병렬적으로 입출력을 수행함으로써 높은 SSD 대역폭을 제공한다. 이러한 멀티큐 SSD에 대해서 입출력 응용마다 대역폭 지분을 제공하기 위해서는 각 코어에게 대역폭 지분을 제공하는 것이 요구되며, 이를 위한 공정지분 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 멀티큐 SSD를 위해 멀티코어 확장성을 제공하는 공정 큐잉 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무작위 선택 기법을 이용하여 코어간 동기화 오버헤드를 최소화하고 각 코어가 가중치에 비례하는 대역폭을 수신하도록 한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 block-mq를 사용하는 커널에서 정확한 대역폭 분할 효과를 보여주며, 코어 개수에 상관 없이 기존 FlashFQ 스케줄러보다 우수한 성능을 보여준다.
OpenMP is becoming more and more useful as a simple parallel processing paradigm on SMP (Shared Memory Multi-Processors) computing environment with the development of multi-core processors. However, very few data is available publically regarding the OpenMP performance in CFD (Computational Fluid Dynamics). In the present study a CFD test suite is prepared for the performance evaluation of OpenMP on various multi-core systems. The test suite is composed of two-dimensional numerical simulations for inviscid/viscous and reacting/non-reacting flows using three different levels of grid systems. One to five test runs were carried out on various systems from dual-core dual threads to 16-core 32-threads systems by changing the number of threads engaged for each test up to 80. The results exhibit some interesting results and the lessons learned from the tests would be quite helpful for the further use of OpenMP for CFD studies using multi-core processor systems.
공정기술 발달로 인해 칩 내부 집적도가 크게 증가하면서 내부 연결망이 멀티코어 프로세서의 성능 향상을 제약하는 주된 원인이 되고 있다. 내부 연결망에서의 지연시간으로 인한 프로세서 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 3차원 적층 구조 설계 기법이 최신 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 큰 주목을 받고 있다. 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 코어들이 수직으로 쌓이고 각기 다른 층의 코어들은 TSV(Through-Silicon Via)를 통해 상호 연결되는 구성으로 설계된다. 2차원 구조 멀티코어 프로세서에 비해 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 내부 연결망의 길이를 감소시킴으로 인해 성능 향상과 전력소모 감소라는 장점을 가진다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 3차원 적층 구조 설계 기술은 증가된 전력 밀도로 인해 발생하는 프로세서 내부 온도 상승에 대한 적절한 해결책이 마련되지 않는다면 실제로는 멀티코어 프로세서 설계에 적용되기 어렵다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 온도 상승 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나인 플로어플랜 기법을 다양하게 적용해 보고, 기법 적용에 따른 프로세서의 성능, 전력효율성, 온도에 대한 상세한 분석 결과를 알아보고자 한다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안하는 온도를 고려한 3가지 플로어플랜 기법들은 3차원 멀티코어 프로세서의 온도 상승 문제를 효과적으로 해결함과 동시에, 플로어플랜 변경으로 데이터 패스가 바뀌면서 성능이 저하될 것이라는 당초 예상과는 달리, 온도 하락으로 인해 동적 온도 제어 기법의 적용 시간이 줄어들면서 성능 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이와 함께, 온도 하락과 실행 시간 감소로 인해 시스템에서의 전력 소모 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
집적회로 공정기술이 급속도로 발달하면서 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 내부 연결망 (interconnection)은 성능 향상을 방해하는 주요 원인이 되고 있다. 멀티코어 프로세서의 내부 연결망에서 발생하는 병목 (bottleneck) 현상을 해결하기 위한 방안으로 최근에는 2D 평면 구조에서 3D 적층 구조로 설계 방식을 변경하는 기법이 주목을 받고 있다. 3D 구조는 칩 내부의 와이어 길이를 크게 감소시킴으로써 성능 향상과 전력 소모 감소의 큰 이점을 가져오지만, 전력 밀도 증가로 인한 온도 상승의 문제를 발생시킨다. 따라서 효율적인 3D 구조 멀티코어 프로세서를 설계하기 위해서는 내부의 온도 문제를 해결할 수 있는 설계 기법이 우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 다양한 측면에서 3D 구조 멀티코어 프로세서 내부의 온도 분포를 분석하고자 한다. 3D 구조 멀티코어 프로세서에서 수행되는 프로그램의 특성, 냉각 효과, 동적 주파수 조절 기법 적용에 따른 각 코어의 온도 분포를 상세하게 분석함으로써 저온도 3D 구조 멀티코어 프로세서 설계를 위한 가이드라인을 제시하고자 한다. 실험 결과, 3D 구조 멀티코어 프로세서의 온도를 효과적으로 관리하기 위해서는 더 높은 냉각 효과를 갖는 코어를 상대적으로 더 높은 동작 주파수로 작동 시켜야 하고 온도에 영향을 많이 주는 작업 또한 더 높은 냉각 효과를 갖는 코어에 할당해야 함을 알 수 있다.
멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
전산화단층촬영에서 재구성 과정은 상당한 시간이 요구된다. 단면 영상의 품질을 높이기 매트릭스 크기를 증가시키면 재구성 시간이 매우 빠른 속도로 증가한다. 다중코어 프로세서는 오늘날 광범위하게 사용되고 있으며, 다중코어 프로세서의 다중 스레드를 이용하여 계산 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 연구는 다중 스레드로 CT의 재구성 시간을 개선하였다. 다중 스레드를 위해 Pthread와 OpenMP를 이용하였고, 재구성 과정에서 많은 시간이 소비되는 컨볼루션과 역투역 과정을 자세히 조사하였다. Pthread와 OpenMP 모두 스피드업과 효율성 측면에서 비슷한 성능을 나타내었다.
멀티 코어 프로세서의 보급 확산으로 최근에는 임베디드 시스템에서도 채택되고 있다. 따라서 일반적으로 대규모의 컴퓨팅과 메모리 접근을 필요로 하는 멀티미디어 응용은 멀티 코어 플랫폼 기반의 병렬화가 가능하다. 본 논문에서는 멀티 코어 CPU을 이용한 효율적 색 공간 변환을 위한 스레드 수준 병렬 기법의 성능 향상을 검증하였다. 스레드 수준 병렬화 특히 멀티 코어 프로세서기반 공유 메모리 컴퓨팅 시스템에서는 매우 유용한 병렬 처리 패러다임이 되고 있다. 본 구현에서 스레드 수준 병렬화는 각 스레드에 다른 입력 픽셀을 할당하여 실행하였다. 성능 평가를 위해 직렬 및 병렬 구현들 사이의 처리 속도의 비교에 기초하여 대표적 멀티 코어 프로세서에서 색 변환을 위한 성능 향상 정도를 평가하였다. 결과는 스레드 수준의 병렬 구현에 관계없이 다른 멀티 코어에서 전반적으로 비슷한 성능 향상의 비율을 보여주었다.
현재 임베디드 기기는 멀티코어로 급성장하고 있으며 빠른 부팅 속도를 요구하고 있다. 하지만 기존의 부팅 기술은 하나의 코어만을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 분석 도구를 통해 안드로이드 부트 프로세스를 분석후, CPU연산이 많은 곳에 병렬 기법을 적용하는 방법과 멀티 코어의 성능을 최대로 끌어내기 위해 CPU주파수 정책을 변경함으로써 멀티코어 기반에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 듀얼 코어 S5PV310과 쿼드 코어 Exynos4412에 각각 적용시킨 뒤 부팅 완료 시간을 측정하였으며 기존의 방법과 제안 방법의 시간을 비교한 결과 듀얼코어와 쿼드코어에서 각각 약 20.71%, 약 31.34%의 속도 성능향상을 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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