최근 영화나 CF등에 사용되는 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics, 이하 CG)분야의 유체 시뮬레이션에서는 CPU와 GPU를 혼합하여 사용하는 기술들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 유체 시뮬레이션 수행을 위한 투영 단계에서 멀티쓰레드를 이용하여 기존의 CPU와 GPU 간의 작업을 순차적으로 수행하던 방식을 개선하여 CPU와 GPU 간의 작업을 병렬처리 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 많은 계산량을 필요로 하는 유체시뮬레이션의 효율성을 높일 수 있었다.
차세대 웹 브라우저는 멀티 쓰레드(multi-thread) 구조로 되어 있으며 HTML5와 WebGL을 기반으로 화려한 그래픽을 구사하기 때문에, 멀티 코어(multi-core) CPU와 GPU의 성능이 웹 브라우저의 성능에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문은 오픈 소스 웹 브라우저인 크로미엄(Chromium) 상에서 프로세서의 성능 변화에 따라 웹 브라우저에서 실행되는 웹 어플리케이션의 성능이 어떤 양상으로 변화하는지와 이 변화에 웹 브라우저의 각 동작이 얼마나 기여하는지를 비교 분석하였다. 그 결과 CPU 코어의 수가 렌더링 성능에 큰 영향을 주며, GPU의 성능은 WebGL의 성능을 크게 좌우함을 알 수 있었다.
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.
플래시 저장 장치가 저장 장치로서 널리 사용되면서 성능, 신뢰성, 견고성 등 여러 가지 측면에서 검증이 필요하여 시뮬레이션 방법론이 다양하게 연구되어 왔다. 그 결과 최근까지 플래시 저장장치 시뮬레이터는 기능적 모델링과 시간적 모델링 관점에서 많은 발전이 있었다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 플래시 저장장치의 노화 효과를 평가하기 위해서는 장시간의 테스트 시간을 대폭 단축할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 사용자 설정에 따라 시뮬레이션 속도를 자유롭게 조절할 수 있는, 소위 멀티 코어 확장성을 제공하는 실시간 시뮬레이션 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 임의의 CPU 코어 개수가 주어져도 그에 맞는 확장 가능한 시뮬레이션 속도를 제공하며, 그 속도에 관계없이 항상 정확한 시뮬레이션 결과를 보장한다. 본 논문은 리눅스 커널 모듈 형태로 구현한 시뮬레이터를 이용하여 멀티코어 확장성과 모델의 정확성을 실험적으로 검증한다.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
최근 멀티코어 CPU가 장착된 시스템들이 출시되면서 많은 병렬처리 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 데이터 종속성이 없는 모듈과 종속성이 있는 모듈이 순차적으로 구성된 응용에서 각 코어에 부하를 효과적으로 분산시키는 방법을 제안한다. 즉, 데이터 종속성이 없는 모듈을 각 코어에 대칭적으로 분산시키는 통상적인 방법 대신, 비대칭적으로 부하를 분산시킴으로써 암달의 법칙에서 계산된 성능 상한치를 뛰어넘는 성능 개선을 얻을 수 있음을 보인다.
마이크로프로세서의 발전과 함께 멀티코어 시스템은 점차 보편화 되어가고 있다. 이러한 하드웨어 성능향상 패러다임의 변화로 인해 소프트웨어의 성능향상을 위해서는 기존의 싱글 스레드 어플리케이션들을 멀티 스레드 어플리케이션들로 교체하는 과정이 필수적이다. 멀티 스레드 어플리케이션 개발의 복잡성 때문에, 성능모니터링 도구는 어플리케이션의 성능 최적화를 지원하기에 유용한 도구로 사용된다. 기존의 성능모니터링 도구는 사용의 편의성이나 실시간성의 지원보다는 성능 측정 자체에 초점이 맞춰져 있다. 실시간 성능 모니터는 멀티 스레드 어플리케이션이 수행하는 동안 나타나는 문제점을 파악하는 것 뿐 아니라 실시간으로 어플리케이션의 동작 상태를 개발자가 확인 할 수 있기 때문에 단순한 성능 지표들만으로 문제점의 원인을 찾아내야하는 비 실시간 성능 모니터에 비해 효과적인 도구로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 실시간 성능모니터링 도구인 RMPM(Real-time Multi-core Performance Monitor)를 제안하고 성능 측정 주기로 인한 오버헤드와 정확성 사이의 관계를 비교하여 최적의 측정 주기를 결정하였다. 제안한 성능모니터는 전체시스템의 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량 뿐아니라 시스템의 코어별, 어플리케이션의 스레드별 부하 분산상태를 나타낼 수 있다.
Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.
메시지 처리기란 클라이언트들로부터 수신된 다양한 포맷의 메시지를 수신 메시지 별 쓰레드를 생성하여 처리하고 그 결과를 목적지로 전달하는 서버 소프트웨어를 말한다. 본 논문에서는 SEDA(The Stage Event Driven Architecture) 구조의 메시지 처리기에서 각 수행함수가 CPU 또는 IO bound 특성을 가질 수 있다는 점에 착안하여, 수행 함수 별 특성을 고려해 쓰레드를 각 코어에 매핑하는 FC-TM(Function Characteristic aware Thread Mapping) 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 메시지 처리에 필요한 각 수행함수의 특성이 정적인 것으로 가정하였다. 따라서 수행 가능한 함수를 미리 프로파일링(profiling)하여 특성을 분석한 후, 실제 수신되는 메시지에 따라 단위시간 당 처리량(throughput)이 최대가 되도록 쓰레드를 매핑하였다. 성능 평가 결과 IO bound한 함수가 특정 비율 이상 있을 경우, 기존 연구보다 단위시간당 처리량이 최대 72%까지 증가하였다.
본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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