정보화 시대를 맞이해서 다량의 자료와 다양한 형태의 자료를 빠르게 처리함이 요구됨에 따라서 좀더 성능이 좋은 컴퓨터를 요구하였으며, 이러한 요구사항에 충족하기 위하여 병렬 컴퓨터가 등장하였다. 그러나, 병렬 컴퓨터에서 수행되는 병렬 프로그램을 사용자가 작성하기란 용이한 작업이 아니다. 사용자에게 편의를 제공하고, 기존의 프로그램들을 병렬 컴퓨터에서 직접 수행시키기 위하여 병렬 컴파일러가 등장하였다. 이러한 병렬 컴파일러를 만드는데는 상당한 시간과 노력이 요구된다. 본 논문에서는 PARAFRASE-2 병렬 컴파일러의 분석을 통하여 병렬 컴파일어의 구조를 살펴보고 간단한 병렬 컴파일러를 설계, 구현한다.
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.
이 논문은 다른 병렬컴퓨터들의 비교를 통한 예를 이용하여 다음의 3 질문엣 중점을 두었다. (ⅰ) 각각의 다른 효율의 기준들이 다르게 적용되었을 때 어떻게 비교할 수 있는가\ulcorner (ⅱ) 병렬 컴퓨터의 설계에 있어서 연산과 통신 등의 구조적인 균형이 어떻게 컴퓨터의 효능에 영향을 미치게 되는가\ulcorner(ⅲ) 작은수의 빠른 프로세서들을 가진 병렬 컴퓨터와 많은 수의 덜 빠른 프로세서들을 가진 병렬컴퓨터중 어떤 것이 더 나은가\ulcorner 이 논문에서는 병렬컴퓨터 MasPar 16K 프로세서 MP-1과 4K 프로세서 MP-2가 예로써 비교된다. MP-2는 MP-1보다 프로세서의 개수는 적지만, 프로세서의 연산속도는 MP-1 보다 4-5 배 빠르다. 3가지의 다른 잘 알려진 수치 알고리즘들을 이용한 연산, 통신, 메모리 접근 그리고 기타의 오버헤드의 분석을 통하여 위의 질문들이 연구된다.
슈퍼컴퓨터의 범주에 속하는 다양한 병렬 처리기에 대한 병렬 알고리즘이 지니는 기본적 의미와 특성 및 알고리즘 디자인시의 고려사항 등을 소개하였다. 또한 많은 병렬처리 모델에서의 개발된 알고리즘들을 간단하게 소개하고 앞으로의 연구분야를 정리해 보았다. 이러한 병렬알고리즘은 본지에서 소개된 하드웨어 기술이나 컴퓨터 구조에 관한 연구와 병행하여 연구되어져 그 현실성을 지니는 것이 중요하다 하겠다.
병렬처리시스템이 설계와 구축에서 가장 중요한 관점 중의 하나는 비용 대비 성능이다. 본 연구에서는 라즈베리파이 4를 클러스터 방식으로 연결하여 병렬처리 시스템을 구축하였을 때, 클러스터의 병렬처리 성능이 다른 병렬처리 시스템과 유사한 확장성과 병렬처리 성능을 보여주는지를 HPL 벤치마크를 통하여 검증하였다. 실험 결과 라즈베리파이 기반의 병렬처리 시스템이 클러스터의 크기에 따른 병렬 확장성이 있고, 다른 병렬처리 시스템들과 유사한 처리 성능을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통하여 라즈베리파이와 같은 저가의 처리장치로도 충분한 크기의 클러스터를 구성할 경우 높은 성능을 기대할 수 있음을 알 수 있다.
대규모 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 병렬 정보검색 시스템에서는 하드웨어 확장으로 인한 병렬화로 시스템 전체의 작업 처리량을 증가시켰다. 그러나 병렬 시스템 상에서 수행되는 검색엔진의 알고리즘들은 여전히 순차적으로 수행되기 때문에, 사용자의 개별적인 질의처리 시간은 단축되지 않는다. 본 연구는 검색엔진의 병렬화를 위하여 사용자 질의처리 과정과 역색인 파일처리 과정의 순차 알고리즘들을 조사하여 병렬화의 필요성과 가능성을 평가한다. 이러한 평가는 병렬 정보검색 시스템에서 수행되는 순차 알고리즘들의 효과적이고 체계적인 병렬화를 도모하고, 보다 효율적인 병렬 정보검색 시스템의 구축을 가능하게 한다.
최근 2, 3년 사이에 국내에서도 많은 병렬 머신이 도입되면서 병렬처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 고에서는 미국에서 최근 고성능 컴퓨팅 기술 개발 사업의 일환으로 추진하고 있는 Grand Challenge Problems에 속하지만 다른 과학계산 응용과는 특성이 다른 컴퓨터 비전 태스크를 병렬화 하는 여러 가지 방법에 대해 살펴본다. 먼저 컴퓨터 비전 태스크와 이를 병렬화 할 때 일반적인 특징에 대해서 설명한다. 그리고 하위 레벨(low-level), 중간 레벨(intermediate-level), 상위 레벨(high-level) 태스크 각각을 예로 들면서 병렬처리 방법에 대해 설명한 후, 여러 레벨의 비전 태스크를 종합적으로 병렬화 할 때 제기되는 문제로서 태스크 병렬성(task parallelism) 및 이질적 처리(heterogeneous processing)에 대해서 알아본다. 마지막으로 이러한 컴퓨터 비전 태스크에서의 여러가지 병렬처리에 대한 벤치마크에 대하여 살펴본다.
본 연구 개발에서는 계속적으로 그 필요가 증가하는 대규모 계산을 위한 슈퍼급의 성능을 가지는 병렬처리 시스템의 구현, 구축을 목표로 하고 있다. 우리는 슈퍼급의 컴퓨터 시스템을 개발하기 위해 최신의 i860 프로세서를 사용한 단위컴퓨터를 설계, 제작하여 최대 40 MFLOPB의 성능을 가지는 단위 컴퓨터를 구현하였고, 8개의 단위컴퓨터를 연결하여 320MFLOPS컴퓨터를 개발하였다. 최종 목표는 128개의 단위 컴퓨터를 연결하여 5 GFLOPS 최대 계산능력을 갖는 7차원 하이퍼큐브 컴퓨터 시스템 KAICUBE-860을 구성하고자 한다. 대부분의 사람들은 그 생각방식이나 행동형태가 순차적인 구조를 가지고 있기 때문에 병렬적인 프로그램의 개발이 쉽지가 않고 때문에 사용자로 하여금 보다 쉽게 병렬시스템에 접근할 수 있도록 사용자 환경을 적절히 구축하여야만 한다. 따라서 우리의 최종 목표는 슈퍼급 성능의 병렬 처리 시스템이고 그 사용 방법은 보통순차적 컴퓨터를 사용하듯이 간단한 사용자 환경을 제공하는 시스템이다. 이를 위해 시스템 소프트웨어와 사용자 환경을 계속 개발 중에 있다.
최근 수년간의 슈퍼컴퓨터의 성향은 확실히 변화하고 있다. 괄목할 만한 것은 초대형의 엄청난 고가의 슈퍼컴퓨터에서나 가능하였던 고해상도의 실시간 화상처리를 이제는 Desk-top 형태의 그래픽 슈퍼컴퓨터에서도 가능해졌다는 점이다. 소위 "visualization"라 불리우는 그래픽 처리를 일반화 하고 있는 것이다. 두말 할 것 없이 초고속의 저렴한 그래픽전용 프로세서의 개발과 벡터프로세싱의 구조를 적용한 초강도의 병렬성의 덕택이라 해도 과언이 아닐듯 싶다. 이렇듯 어느 한정된 응용에서의 최적화된 병렬구조가 가져다준 기술혁신은 인류문명의 찬란한 한페이지를 막 열려하고 있다 하겠다. 물론 아직도 풀리려하지 않는 근본적인 문제가 있기는 하지만 주어진 특수 분야에 국한되지 않고 어느 범용분야에도 병렬처리를 하는 궁극적인 병렬성을 수행하는 슈퍼슈퍼 컴퓨터의 제작이 가능할 것인가 하고 의문점이 생긴다. 의문점이 생긴다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 GPU 등의 성능가속기 사용이 증가함에 따라 성능가속기를 사용한 다양한 병렬처리 방법이 소개되고 있다. 그러나 성능 가속기를 처음 접하거나 성능가속기를 사용한 병렬처리 경험이 적은 사용자의 경우, 이러한 성능가속기를 이용하여 효과적인 병렬처리를 하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능가속기와 마이크로프로세서를 동시에 사용하여 단순히 성능가속기만을 사용한 병렬처리보다 효율적인 병렬처리 방법을 제안하고, 성능가속기만을 사용하여 얻은 성능과 제안한 방법의 성능을 비교한다. 실험결과, 제안방법은 순차처리와 비교하여 약 40배의 성능 향상을 얻을 수 있었고, 성능가속기만을 사용한 병렬처리 방법보다도 25%의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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