Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.7-9
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2012
CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
This manuscript deals with a novel approach aimed at identifying multiple damaged sites in structural components through finite frequency changes. Natural frequencies, meant as a privileged set of modal data, are adopted along with a numerical model of the system. The adoption of finite changes efficiently allows challenging characteristic problems encountered in damage detection techniques such as unexpected comparison of possible shifted modes and the significance of modal data changes very often affected by experimental/environmental noise. The new procedure extends MDLAC and exploits parallel computing on modern multicore processors. Smart filters, aimed at reducing the potential damaged sites, are implemented in order to reduce the computational effort. Several use cases are presented in order to illustrate the potentiality of the new damage detection procedure.
Kim, Heegon;Lee, Sungju;Chung, Yongwha;Pan, Sung Bum
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2326-2337
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2013
Many applications can be parallelized by using multicore platforms. We propose a load-balancing technique for parallelizing a whole application, whose first module (H.264) has data independency and whose second module (AES) has data dependency. Instead of distributing the first module symmetrically over the multi-core platform, we distribute the data-independent workload asymmetrically in order to start the data-dependent workload as early as possible. Based on the experimental results with a compression/encryption application, we confirm that the asymmetric load balancing can provide better performance than the typical symmetric load balancing.
The Internet has been expanded constantly and greatly such that we are having vast number of web pages with dynamic changes. Especially, the fast development of wireless communication technology and the wide spread of various smart devices enable information being created at speed and changed anywhere, anytime. In this situation, web crawling, also known as web scraping, which is an organized, automated computer system for systematically navigating web pages residing on the web and for automatically searching and indexing information, has been inevitably used broadly in many fields today. This paper aims to implement a prototype web crawler with Python and to improve the execution speed using threads on multicore CPU. The results of the implementation confirmed the operation with crawling reference web sites and the performance improvement by evaluating the execution speed on the different thread configurations on multicore CPU.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.328-331
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2013
본 논문에서는 멀티코어 모바일 디바이스에서 최적의 스레드 구성을 측정하기 위해 이미지 코덱을 사용하여 다양한 환경에서 스레드 개수에 따른 인코딩 수행시간을 분석하였다. 인코딩은 Quantization을 사용하여 JPEG 파일들을 하나의 GIF 파일로 변환하는 기능을 수행하며, 듀얼코어와 쿼드코어 안에서 각각의 스레드 개수를 늘려가며 측정하였다. 듀얼코어에서는 스레드 4개였을 경우가 성능이 효율적이였으며, 쿼드 코어에서는 스레드 3개였을 경우가 성능이 효율적이였다. 분석 후 결론은 스레드 개수와 성능은 비례하는 것이 아니며 성능에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 코어와 I/O입출력의 성능 및 데이터 크기에 따라 적당한 스레드 개수를 정하여 사용하는 것이 효율적이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.4
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pp.222-229
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2020
Recent multi-core processors for smart devices use per-core dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) that enables independent voltage and frequency control of cores. However, because the conventional task scheduler was originally designed for per-core DVFS disabled processors, it cannot effectively utilize the per-core DVFS and simply allocates tasks evenly across all cores to core utilization with the same CPU frequency. Hence, we propose a novel task scheduler to effectively utilize percore DVFS, which enables each core to have the appropriate frequency, thereby improving performance and decreasing energy consumption. The proposed scheduler classifies applications into two types, based on performance-sensitivity and allows a performance-sensitive application to have a dedicated core, which maximizes core utilization. The experimental evaluations with a real off-the-shelf smart device showed that the proposed task scheduler reduced 13.6% of CPU energy (up to 28.3%) and 3.4% of execution time (up to 24.5%) on average, as compared to the conventional task scheduler.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.11-19
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2012
In this paper, we propose a power-efficient scheduling scheme for lightly loaded multicore processors which contain more processing cores than running tasks. The proposed scheme activates a portion of available cores and inactivates the other unused cores in order to save power consumption. The tasks are assigned to the activated cores based on a heuristic mechanism for fast task assignment. Each activated core executes its assigned tasks with the optimal clock frequency which minimizes the power consumption of the tasks while meeting their deadlines. Evaluation shows that the proposed scheme saves up to 78% power consumption of the previous method which activates as many processing cores as possible for the execution of the given tasks.
Recently, demands for computer systems with multicore CPUs and high-performance flash-based storage devices (i.e., flash SSD) have rapidly grown in cloud computing, surer-computing, and enterprise storage/database systems. Journaling file systems running on high-performance systems do not exploit the full I/O bandwidth of high-performance SSDs. In this article, we evaluate and analyze the performance of the Linux EXT4 file system with high-performance SSDs and multicore CPUs. The system used in this study has 72 cores and Intel NVMe SSD, and the flash SSD has performance up to 2800/1900 MB/s for sequential read/write operations. Our experimental results show that checkpointing in the EXT4 file system is a major overhead. Furthermore, we optimize the checkpointing procedure and our optimized EXT4 file system shows up to 92% better performance than the original EXT4 file system.
Recently, there is an emerging need for parallel UHD video processing, and the usage of computing systems that have an asymmetric processor such as ARM big.LITTLE is actively increasing. Thus, a new parallel UHD video processing method that is optimized for the asymmetric multicore systems is needed. This paper proposes a novel HEVC tile partitioning method for parallel processing by analyzing the computational power of asymmetric multicores. The proposed method analyzes (1) the computing power of asymmetric multicores and (2) the regression model of computational complexity per video resolution. Finally, the model (3) determines the optimal HEVC tile resolution for each core and partitions/allocates the tiles to suitable cores. The proposed method minimizes the gap in the decoding time between the fastest CPU core and the slowest CPU core. Experimental results with the 4K UHD official test sequences show average 20% improvement in the decoding speedup on the ARM asymmetric multicore system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.2
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pp.31-39
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2013
In this paper, we propose a power-efficient scheduling scheme that stochastically minimizes the power consumption of a real-time parallel task while meeting the deadline on multicore processors. The proposed scheme applies the parallel processing that executes a task on multiple cores concurrently, and activates a part of all available cores with unused cores powered off, in order to save power consumption. It is proved that the proposed scheme minimizes the mean power consumption of a real-time parallel task with probabilistic computation amount on DVFS-enabled multicore processors with a finite set of discrete clock frequencies. Evaluation shows that the proposed scheme saves up to 81% power consumption of the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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