광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
워크스테이션 네트워크 (NOW: Network of Workstations)은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. NOW 환경에서 통신과 동기화 비용은 다중프로세서 시스템보다 상대적으로 매우 크다. NOW에서 병렬 태스크와 통신을 위한 스케줄링 기법의 선택은 시스템의 활용도와 성능에 큰 영향을 미치므로 효과적으로 스케줄링 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 기반의 NOW에서 병렬 태스크를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 통신비용의 변화에 따른 시스템의 성능을 비교한다. 알고리즘은 태스크 중복을 기반으로 하며 통신에 따른 스케줄링 길이를 줄이기 위하여 휴리스틱을 사용한다.
최근 네트워크를 이용한 분산환경에서의 작업이 늘고 있다. 이러한 네트워크 환경에서의 병렬프로그램은 그 수행 과정이 일반 순차 프로그램보다 복잡해서 프로그램 진행과정을 파악하기가 어렵다. 그래서 병렬프로그램을 쉽게 분석할 수 있도록 성능감시기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 JaNeC 환경에서 동작하는 병렬프로그램의 진행과정을 이벤트가 발생하는 동안에 실시간으로 볼 수 있도록 온라인 성능감시기에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 이동통신환경에서 데이터 전송시 발생되는 열화를 줄이기 위한 다이버시티(diversity)기법 중 일반적인 블록 인터리버의 성능을 분석하고 보다 나은 성능을 얻기 위하여 새로운 병렬식 크로스 인터리버(Parallel cross interleaver)를 제안한다. Upband IS-95에서 사용되고 있는 블록 인터리버는 384(16×24)의 크기인 반면에 병렬식 크로스 인터리버를 적용하는 경우 216(6×6×2+12×12)크기에서도 약 1.8dB정도 향상되었다.
KAICUBE/한빛-1호는 하이퍼큐브 형태의 연결망을 가진 병렬 컴퓨터이고 각 노드는 i860프로세서와 통신용의 i82380 DMA 콘트롤러를 탑재하고 있다. 40Mh2 CPU클럭을 사용하는 32노드로 구성되어 있고 컴퓨터의 최고 속도는 2.5G-flops 정도로써 이것은 국내 최초의 Giga급 컴퓨터이다. DMA콘트롤러에 의해 구동되는 노드간 통신은 채널 대역폭이 100Mbps정도이다. 0번 노드는 UNIX를 탑재한 호스트 컴퓨터와 연결되어 있고 호스트 컴퓨터는 병렬 프로그래밍 환경과 각 노드를 관리하는 역할을 한다. 익스프레스는 호스트 컴퓨터에 탑재된 병렬 운영 체제이고 사용하기 간편한 사용자 환경과 프로그래밍 방법에 따라 호스트-노드방법과 cubits 프로그래밍 환경을 각각 제공한다. 그밖에 고수준의 병렬 프로그래밍 환경으로써 기존의 순차 프로그램에 기초한 입력 프로그램을 병렬 프로그램으로 자동 변환 해주는 KAPPA가 있다. 여러 분야의 과학 계산용 프로그램이 수행되고 있으며 그의 성능 측정을 통하여 탁월한 성능을 보여 주었다. 보다 편리한 병렬 프로그래밍 환경의 개발과 범용 계산 전응 서버로써 자유로이 사용할 수 있도록 네트워크 기능을 강화하는 일이 남아있다.
슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.
네트워크 코딩(Network Coding)은 통신망의 성능 향상에 도움을 줄 수 있으나 이의 소프트웨어적 구현은 부호화/복호화 단계에서 매우 큰 지연시간을 유발할 수 있어 이를 줄일 수 있는 병렬화된 구현이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 랜덤 리니어 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding)과 랜덤 리니어 네트워크 코딩의 단점을 보완하고자 최근 제안된 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding)의 병렬처리 성능을 비교한다. 또한, 네트워크 코딩의 CPU에서의 병렬처리 기법과 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)에서의 병렬처리 기법을 비교하여 네트워크 코딩의 사용 시 그 파라미터에 따라 적절한 병렬처리 기법을 선택할 필요성이 있음을 보여준다.
딥러닝을 이용한 Neural Machine Translation(NMT)의 등장으로 기계번역 분야에서 기존의 규칙 기반,통계기반 방식을 압도하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 기계번역 모델도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 고품질의 학습데이터를 구성하는 일과 전처리라고 판단하여 이에 관련된 다양한 실험을 진행하였다. 인공신경망 기계번역 시스템의 학습데이터 즉 병렬 코퍼스를 구축할 때 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 양질의 데이터를 구하는 일은 저작권 확보의 문제, 병렬 말뭉치 구축의 어려움, 노이즈 등을 이유로 쉽지 않은 상황이다. 본 논문은 고품질의 학습데이터를 구축하기 위하여 병렬 코퍼스 필터링 기법을 제시한다. 병렬 코퍼스 필터링이란 정제와 다르게 학습 데이터에 부합하지 않다고 판단되며 소스, 타겟 쌍을 함께 삭제 시켜 버린다. 또한 기계번역에서 무엇보다 중요한 단계는 바로 Subword Tokenization 단계이다. 본 논문은 다양한 실험을 통하여 한-영 기계번역에서 가장 높은 성능을 보이는 Subword Tokenization 방법론을 제시한다. 오픈 된 한-영 병렬 말뭉치로 실험을 진행한 결과 병렬 코퍼스 필터링을 진행한 데이터로 만든 모델이 더 좋은 BLEU 점수를 보였으며 본 논문에서 제안하는 형태소 분석 단위 분리를 진행 후 Unigram이 반영된 SentencePiece 모델로 Subword Tokenization를 진행 하였을 시 가장 좋은 성능을 보였다.
코어레이는 포트란 2008 표준에 도입된 병렬 연산 기법이다. 코어레이를 이용하면 간단한 문법으로 분산 메모리시스템에서 병렬 연산을 구현할 수 있다. 본 연구에서는 탄성파 자료 처리 프로그램에 코어레이와 MPI를 적용하여 병렬 처리 성능을 비교하고 이를 통해 코어레이의 적용 가능성을 살펴보았다. 파동 전파 모델링을 이용해 연산 성능을 비교하였고, 영역 분해 기법을 이용해 일대일 통신 성능을 비교하였다. 또한 거꿀 참 반사 보정 프로그램을 이용해 병렬 처리 성능을 비교하였다. 그 결과 연산 성능은 코어레이 프로그램과 MPI 프로그램에서 큰 차이가 없었지만 통신 성능은 MPI가 우수했다.
하드웨어 컴퓨팅 자원의 성능을 최대로 활용하기 위한 소프트웨어 기술로 가상 머신 기술이 활발하게 사용되고 있다. 또, 하드웨어 컴퓨팅 자원의 병렬성을 극대화하기 위한 소프트웨어 기술로 함께 주목 받고 있는 기술이 분산 병렬 프로그래밍 기술이다. 그러나 가상머신에서 데이터를 병렬로 처리할 경우 I/O의 속도 저하 문제 등과 같은 단점이 있다. 본 논문에서는 성능 저하 없이 가상 머신에서 병렬 프로그래밍을 수행할 수 있도록 가상 머신에서의 태스크 개수 결정을 위한 선행 연구로서, 가상 머신 환경을 만들고, 여러 가지 속성 값을 변경하여 MapReduce 성능 평가결과를 보인다. 본 논문에서 수행한 실험의 결과는 가상머신에서의 MapReduce 태스크 결정 방법으로 연구에 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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