가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는 VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.
스크래치패드 메모리는 소프트웨어 제어 온칩 메모리로서 기존의 캐시 메모리의 단점을 완화할 수 있게 설계되어 이용되고 있다. 기존의 캐시 메모리는 태그 관련 하드웨어 제어 로직이 있어 캐시 미스를 사용자가 직접 제어할 수 없으며, 사이즈가 크고 에너지 소모량이 상대적으로 많다. 스크래치패드 메모리는 이러한 하드웨어 오버헤드를 제거하였기 때문에 사이즈, 에너지 소모량에서 장점이 있으나 데이터 관리를 소프트웨어가 해야하는 부담이 존재한다. 본 연구에서는 스크래치패드 메모리의 데이터 관리 기법들을 분류하여 살펴보고 그 장점을 극대화할 수 있는 방안에 대하여 논의하였다.
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.
본 논문에서는 루프 반복들 간에 종속 관계가 존재하는 루프의 효율적 수행을 위한 새로운 루프 할당 기법을 제안한다. 그리고, 중앙 큐를 사용하여 공유 메모리 다중처리기에 루프 반복을 할당하는 기존 셀프 스케쥴링 기법들을 루프 캐리 종속성(loop-carried dependence)을 가진 루프의 할당에 적용하기 위해 제안한 기법을 이용한 그들의 변형에 대해 알아본다. 종속 거리를 고려하여 루프를 세 단계별로 할당하는 제안된 CDSS(Carried-Dependence Self-Scheduling) 기법 또한, 중앙 작업 큐를 기반으로 한 것이며 별도의 스케쥴러가 필요 없는 셀프 스케쥴링 알고리즘이다. 종속거리, 프로세서 수, 반복 수, 스케쥴링 연산 시간 등을 다양하게 하여 변형된 할당 기법들과 비교 분석한 결과, 제안한 기법은 양호한 부하 균형을 유지하였으며 변형된 다른 기법들에 비해 루프 수행 시간을 줄여 효율적임을 알 수 있었다. 다양한 실험 환경에서 평균적으로 제안한 CDSS, 변형된 SS, Factoring, GSS, CSS 기법 순으로 루프 수행 시간 측면에서 좋은 성능을 보였다.
클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.
본 논문에서는 분산메모리 멀티프로세서 시스템에서 태스크와 프로세서 노드간의 매핑에 관한 최적화 문제를 메타휴리스틱스(metatheuristics)의 장점을 효과적으로 결합한 새로운 방안을 소개한다. 태스크-프로세서 할당에 있어 부하균형을 고려한 MFA-GA 하이브리드 알고리즘을 제안하고 기존의 할당 방안들과 성능실험을 통해 비교 분석한다. 우리의 합성 휴리스틱을 이용하면 각 방법을 단독으로 사용하는 것 보다 매핑 품질과 수행시간 면에서 개선된 성능결과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
루프를 병렬 처리하기 위해 공유 메모리 다중처리기에 루프를 할당하는 네 가지 기법들을 루프 캐리 종속성(loop-carried dependence)을 가진 루프의 할당에 적용하기 위해 하여 변형 후 그들의 성능을 비교 분석한다. 구현은 자바 쓰레드 환경에서 하였다. 또한, 반복들간에 종속 관계가 생기는 루프의 효율적 수행을 위해 CDSS(Carried-Dependence Self-Scheduling)할당 기법을 제안한다. 종속 거리, 쓰레드 수, 반복 수등을 다양하게 하여 시뮬레이션 해 본 결과 제안한 CDSS는 양호한 부하 균형을 유지하였으며 다른 기법들에 비해 루프 수행 시간을 줄여 효율적임을 알 수 있었다.
웹의 이용율 증가로 클라이언트의 요청이 급증하지만 웹 서버의 처리 능력은 한계에 다다르고 있다. 늘어나는 요청율에 응답하기 위해서 웹 서버는 불필요한 오버해드는 피해야 한다. 본 논문에서는 요청들에 대한 처리 순서를 고려함으로써 입출력 오버해드를 줄이는 동적 메인 메모리 캐슁을 제안하였으며 실험 결과 웹 서버의 처리율을 증가시켰다.
웹의 이용을 증가로 클라이언트의 요청이 급증하지만 웹 서버의 처리 능력은 한계에 다다르고 있다. 늘어나는 요청율에 응답하기 위해서 웹서버는 불필요한 오버해드는 피해야 한다. 정적 문서를 서비스하는 웹 서버의 가장 큰 오버해드는 디스크 액세스이다. 불필요한 디스크 접근을 피하기 위해 본 논문에서는 요청들에 대한 서비스 순서를 고려하는 메인 메모리 캐슁 정책을 제시하였다. Event-Driven 방식의 웹 서버에서 실험 결과 웹 서버의 성능을 향상시켰다.
효율적 메모리 관리는 자바가상기계의 핵심 조건 중 하나이다. 자바에서는 새로운 인스턴스가 생성되거나 메소드가 호출될 때마다 메모리의 할당이 이루어진다. 반면 더 이상 사용되지 않는 인스턴스를 위한 메모리는 자동적으로 회수되며, 호출된 메소드가 복귀될 때마다 메모리도 회수된다. 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 자바가상기계에서 적용된 메모리 관리기법에 대해 연구하였다. simpleRTJ는 모든 인스턴스의 크기를 동일하게, 또한 메소드 호출 시 생성되는 스택 프레임의 크기를 모두 동일하게 통일한다는 특징을 갖는다. 우리는 simpleRTJ에서 적용된 이 기법에 대해 상세히 고찰해 보며 이 기법의 성능에 대해서 정성적 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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