멀티코어 환경이 보편화됨에 따라 병렬프로그래밍 기법과 이에 대한 컴파일 기술의 중요성이 더해지고 있다. 하지만 각 병렬 프로그래밍 기법과 컴퓨팅 환경에 따라 컴파일 기술이 개발되어야 하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 병렬 프로그래밍 기법과 컴퓨팅 환경을 지원할 수 있는 범용 컴파일러의 개발을 위해 병렬프로그래밍 기법과 컴파일러에 따른 병렬 프로그램의 컴파일 성능을 비교하고, 높은 수행 성능을 가진 범용 병렬 프로그램 컴파일러의 설계 방안을 모색한다.
본 연구에서는 멀티코어 기반의 안드로이드 부팅 최적화 방법을 제안하고 있다. 안드로이드 부팅 구간 중 Zygote란 프로세스 초기화 과정 시 가장 많은 연산을 하고 있었으며 Zygote 내부의 4가지 기능 중 preload구간에서 병렬기법을 적용하였다. preload는 어플리케이션의 구동에 필요한 클래스들과 리소스를 순차적으로 가져오는 함수호출 구조로 이 함수호출 구조를 다른 프로세스로 분리시켜 독립적인 연산을 수행하였다. 제안 방법을 S5PV310 듀얼코어와 Exynos4412 쿼드코어에 적용시켰고 각각 14%와 12%의 성능향상 결과를 보였다.
SAMtools는 NGS 데이터의 alignment 결과에 대해 사실상의 표준으로 쓰이고 있는 SAM 포맷의 데이터를 다루는 많은 연구자들에게 애용되는 tool 들을 포함하고 있는 SW 이다. 최근 멀티코어 처리장치 HW 기술이 적용된 alignment SW 들이 속속 공개되어 성능향상을 보여주고 있으나, SAMtools 는 그렇지 못한 실정이어서 점점 더 NGS 데이터 처리의 병목구간으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 멀티코어 CPU 를 효과적으로 활용한 고성능의 MC-SAMtools SW를 제시하고자 한다.
Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.
최근 들어 가상화 기술은 서버의 통합에 뿐만 아니라, 임베디드 시스템에서도 널리 사용되고 있다. 하지만, 가상화 시스템에서는 물리 프로세서가 게스트 운영체제에게 직접 전달되지 않으며, 게스트 운영체제는 가상 프로세서를 통해서 실행할 수 밖에 없다. 따라서, 기존의 처리량 기준의 공평성 스케줄러가 가상머신 모니터에서 동작하는 경우, 실시간 스케줄링이 불가능하다. 본 연구에서는 멀티코어 기반의 가상화 시스템에서 실시간 태스크의 실행을 보장하는 기법을 소개한다. 특히, 본 논문에서는 계층형 스케줄링의 특성과 최대 병렬성 조건을 통하여 멀티코어 가상머신의 스케줄 가능성 분석 기법을 제시한다.
현재 멀티 코어 프로세서는 많은 서버에 적용되어 사용되고 있으며, 향후에는 하나의 프로세서 패키지에 포함될 코어의 개수는 계속해서 증가할 것이다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 본 논문은 SMP와 NUMA 구조의 멀티 코어 프로세서 환경에서 통신 프로세스와 네트워크 인터럽트의 프로세서 친화도를 변화시키며 네트워크 처리율과 코어의 유휴 자원 양을 정량적으로 분석한다. 측정 결과 프로세서 친화도에 따라 통신 처리율은 크게 변하지 않지만 프로세서 자원의 요구량에는 크게 영향을 주는 것을 보인다. 또한 이러한 프로세서 자원의 영향은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 공유 구조 및 메모리 분산 구조와 밀접한 관계를 갖고 있음을 밝힌다.
항공기에는 각각의 임무에 맞게 설계된 많은 종류의 임무컴퓨터(Mission Computer)가 존재한다. 여러 센서(Sensor)에서 전송되는 신호를 처리하는 기존의 단일코어 기반 임무컴퓨터는 항공기의 성능 향상에 따른 임무 요구도의 증대와 전장 환경의 변화에 따라 기내 데이터의 양이 급격히 증가하여 정보통신의 실시간성에 한계를 보인다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 VxWorks를 통해서 다중채널 ARINC-429 통신모듈을 실시간으로 제어하는 멀티코어 SBC(Single Board Computer) 테스트베드(Test-Bed)를 제시한다.
낮은 오버헤드를 갖는 실시간 스케줄링 알고리즘은 멀티코어 프로세서가 임베디드 시스템에서 사용되기 위한 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 멀티코어 환경에서 스케줄링 오버헤드는 주로 메모리 성능을 저해시키는 코어간 태스크 이동에 의해 발생한다. 본 논문에서는 시스템 이용률 면에서 최적으로 알려진 Pfair 스케줄링 알고리즘을 스케줄링 시에 태스크의 CPU 코어 할당 방식에 대해 스케줄링 오버헤드를 측정하였다. 실험 결과 동일 코어 기반 태스크 할당 방식을 도입함으로 인해서 태스크 이동 횟수를 크게 줄일 수 있음을 보여주었다.
The stringent performance requirement for the high efficiency of routing protocols on the Internet can be satisfied by exploiting the threaded border gateway protocol (TBGP) on multi-cores, but the state-of-the-art TBGP performance is restricted by a mass of contentions when racing to access the routing table. To this end, the highly-efficient parallel access approach appears to be a promising solution to achieve ultra-high route processing speed. This study proposes a general routing table structure consisting of two-level tries for fast parallel access, and it presents a heuristic-based divide-and-recombine algorithm to solve a mass of contentions, thereby accelerating the parallel route updates of multi-threading and boosting the TBGP performance. As a projected TBGP, this study also modifies the table operations such as insert and lookup, and validates their correctness according to the behaviors of the traditional routing table. Our evaluations on a dual quad-core Xeon server show that the parallel access contentions decrease sharply by 92.5% versus the traditional routing table, and the maximal update time of a thread is reduced by 56.8 % on average with little overhead. The convergence time of update messages are improved by 49.7%.
Recent advances in model acquisition, computer-aided design, and simulation technologies have resulted in massive databases of complex geometric data occupying multiple gigabytes and even terabytes. In various graphics/geometric applications, the major performance bottleneck is typically in accessing these massive geometric data due to the high complexity of such massive geometric data sets. However, there has been a consistent lower growth rate of data access speed compared to that of computational processing speed. Moreover, recent multi-core architectures aggravate this phenomenon. Therefore, it is expected that the current architecture improvement does not offer the solution to the problem of dealing with ever growing massive geometric data, especially in the case of using commodity hardware. In this tutorial, I will focus on two orthogonal approaches--multi-resolution and cache-coherent layout techniques--to design scalable graphics/geometric algorithms. First, I will discuss multi-resolution techniques that reduce the amount of data necessary for performing geometric methods within an error bound. Second, I will explain cache-coherent layouts that improve the cache utilization of runtime geometric applications. I have applied these two techniques into rendering, collision detection, and iso-surface extractions and, thereby, have been able to achieve significant performance improvement. I will show live demonstrations of view-dependent rendering and collision detection between massive models consisting of tens of millions of triangles on a laptop during the talk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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