Abstract
In this paper, we propose a system-level diagnosis algorithm for hypercube muti-processors using adaptive cube partition method. Feng[1] proposed a diagnosis algorithm for hypercube multiprocessors which gives a better performance compared to previous researches[2, 3]. But cube partitions in Feng's algorithm are performed without syndrome analysis. Therfore unnecessery overhead is made during cube partitions. In this paper, we propose an adaptive cube partition method which gives better partition through syndrome analysis and reduces diagnosis cost. We give a simulation result for comparisons. We have found that our algorithm shows better performance compared to Feng's method.
본 논문에서는 하이퍼큐브 병렬시스템을 진단하기 위한 알고리즘으로써 적응적 큐브 분할 방법을 적용한 진단 알고리즘을 제안한다. Feng[1]등이 제안한 하이퍼큐브 진단 알고리즘은 이전의 연구결과에 비교하여 비교적 적은 진단 비용을 필요로 하는 반면 진단 알고리즘의 수행 중에 나타나는 큐브의 분할이 신드롬의 분석이 없이 정적인 방법을 사용하여 진단함으로써 불필요한 진단 오버헤드를 야기하였다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위한 방법으로써 신드롬 분석을 통하여 진단비용을 줄일 수 있는 분할을 선택하는 적응적 큐브 분할방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 Feng이 제안한 방법에 비하여 효율적인 성능을 나타내는 것을 보인다.
