서버 기반 컴퓨팅(Server Based Computing)은 데이터와 작업 처리가 서버에서 이루어지기 때문에 데이터를 효과적으로 통합하고 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 서버 기반 컴퓨팅을 이용하여 사용자에게 본인만의 데스크톱 환경을 제공하고, 언제 어디서나 필요한 정보와 애플리케이션을 실행할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 환경 하에서 최대한 서버의 활용률을 높이고 낭비하는 자원을 줄이기 위해 서버 가상화 기법(Server Virtualization)과 가상 OS 메모리 할당 알고리즘을 도입하였다. 서버와 사용자의 수에 따른 메모리 할당 방식을 hard handoff 라고 명하고, 사용자에게 메모리를 적절히 할당할 수 있도록 하였다. 또한 기존 사용자에 대한 메모리 재할당의 경우, Immutable OS와 별도의 사용자 데이터 공간으로 나누어 관리하여 가상 OS의 재접속 시간을 단축시킬 수 있었다.
최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.
DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.
공유 메모리 다중처리기 시스템에서 거짓 공유는 서로 다른 처리기에 의해 참조되는 데이타객체들이 동일한 일관성 유지 블록에 공존하기 때문에 발생하는 현상으로 메모리 일관성 유지비용을 증가시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 주 처리기가 공유 데이타 객체를 총괄하여 할당하는 병렬 응용들을 대상으로 거짓 공유를 감소시켜 주는 새로운 메모리 할당 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 일단 공유객체를 임시 주소공간에 할당한 다음, 나중에 각 객체를 처음으로 참조한 처리기의 주소공간으로 정식 배치한다. 이렇게 함으로써 각 객체를 요청한 처리기별로 별도의 페이지에 각 객체가 할당되며, 서로 다른 처리기에서 요구한 데이타 객체들이 동일 공유 페이지에 섞이지 않게 된다. 본 기법의 효용성을 검증하기 위해 실제 병렬 응용을 사용하여 실행-기반 시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 기법들에 비해 거짓 공유 현상을 적게 유발한다는 것을 확인하였다
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.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
최신 GPU는 프로세서 내부에 포함된 다수의 코어를 활용하여 높은 병렬처리가 가능하다. GPU의 높은 병렬성을 활용하는 기법 중 하나인 GPGPU 구조는 GPU에서 대부분의 CPU의 작업을 처리가 가능하게 해주며, GPU의 높은 병렬성과 하드웨어자원을 효과적으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 벤치마크 프로그램을 활용하여 CTA(Cooperative Thread Array) 할당 개수 변화에 따른 메모리 효율성과 성능을 분석하고자 한다. 실험결과, CTA 할당 개수 증가에 따라 다수의 벤치마크 프로그램에서 성능이 향상되었지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 CTA 할당 개수 증가에 따른 성능 향상이 발생하지 않았다. 이러한 이유로는 벤치마크 프로그램에서 생성된 CTA 개수가 적거나 동시에 수행할 수 있는 CTA 개수가 정해져 있기 때문으로 판단된다. 또한, 각 벤치마크 프로그램별로 메모리 채널 정체에 따른 메모리 스톨, 내부연결망 정체에 따른 메모리 스톨, 파이프라인의 메모리 단계에서 발생하는 스톨을 분석하여 성능과의 연관성을 파악하였다. 본 연구의 분석결과는 GPGPU 구조의 병렬성 및 메모리 효율성 향상을 위한 연구에 대한 정보로 활용될 것으로 기대된다.
패킷 통신에 있어서 주요 서비스 품질(QoS : Quality of Service) 요소로는 지연(delay), 지연 변이(delay variation), 패킷 손실율(loss rate) 등이 있다. 본 논문에서는 복수의 논리적 버퍼가 하나의 메모리 버퍼를 공유할 때, 논리버퍼의 손실율 성능을 향상시키기 위한 새로운 버퍼 할당 기법을 제안한다. 제안된 예방적 적응 한계치(PAT : Preventive Adaption Threshold) 버퍼 할당 기법은 기존의 동적 한계치 (Dynamic Threshold)기법에서 사용하는 패킷 폐기 한계치(threshold)의 직선적 변화 궤적과는 다른 한계치 동적 변화 궤적을 사용함으로써 패킷 손실율 성능을 개선하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 무제어(NC : No Control), 고정 한계치(ST : Static Threshold), 동적 한계치(DT : Dynamic Threshold)등의 기법과 여러 측면에서 손실율 성능을 비교하였다.
플래시 메모리는 전원이 끊기더라도 정보를 유지할 수 있는 비 휘발성 메모리로써 빠른 접근 속도, 저 전력 소비, 간편한 휴대성 등의 장점을 가진다. 플래시 메모리는 다른 메모리와 달리 "쓰기 전 지우기"(erase before write) 성질과 제한된 수의 지우기 연산을 수행할 수 없는 성질을 지닌다. 이와 같은 하드웨어 특성들로 인해 소프트웨어인 플래시 변환 계층(FTL: flash translation layer)을 필요로 한다. FTL은 파일 시스템의 논리주소를 플래시 메모리의 물리주소로 바꾸어주는 소프트웨어로써 FTL의 알고리즘으로 인해 플래시 메모리의 성능, 마모도 등이 좌우된다. 이 논문에서는 새로운 FTL의 알고리즘인 EAST를 제안한다. EAST는 재할당 블록(reallocation block)을 이용한 효율적인 공간 관리 기법으로 로그 블록의 개수를 최적화 시키고, 블록 상태를 사용한 사상 기법을 사용하며, 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 관리한다. EAST는 특히 플래시 메모리의 용량이 크고 사용하는 용량이 작을 경우 FAST보다 더 나은 성능을 보인다.
1968년에 발표된 구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에 변환 포트란 서브루틴에 존재하는 일반적인 $N$ 문제에 대한 간단한 처치법을 제안하였다. 주어진 문제에 대한 간략한 검토를 마친 후에, 새로운 처치법을 동적메모리 할당방법의 입장에서 최악상황분석법을 통해 논의하였다. 본 논의를 통해 여기서 제시된 프로그래밍 기법은 최소한 다차원 데이터 집합에 대해 지금까지 제시된 여타 처치법보다 우월함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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