병렬 프로그램의 스케줄링 기법에 있어, 타스크 중복 알고리즘은 리스트 스케줄링 알고리즘에 비해 상대적으로 새로운 접근 방식이다. 타스크 중복이란 어떤 프로세서에 할당되어 있는 중요한(critical) 타스크들을 다른 프로세서에 중복시켜, 그 타스크들이 중복 실행하도록 프로그램을 스케쥴하는 것이다. 따라서, 중요한 타스크들이 같은 프로세서내에 있게 되어, 다른 타스크들의 시작 시간(start time)을 줄일 수 있게 된다. 이는 결국 전체 프로그램의 스케줄 길이(schedule length)를 줄이게 된다. 병렬 프로그램의 스케줄링 목적은 프로그램의 스케쥴 길이를 최소화하고, 스케줄의 complexity를 줄이는 것이다 그러나, 스케줄 길이와 complexity는 상호 trade-off 관계이다 본 논문에서는 기존의 중복 알고리즘과 비교하여, 스케쥴 길이를 승가 시키지 않으면서, complexity를 같거나 더 적게하는 알고리즘을 제시하여 컴파일 시간을 향상시키고자 한다.
본 논문에서는 P개의 프로세서로 구성된 메시지 전달형의 병렬 컴퓨터에서 메시지 길이 L일 때 시간 복잡도가 O(L logP)인 방송함수(broadcast)의 기존 구현방식을 개선하고자, 메시지를 P/2개의 메시지로 균등하게 분할하고 그 각각을 분산시켜 병렬로 전송하는 복잡도 O(L)인 방송 알고리즘을 제안하였다. 또한 프로세서가 다단계 연결망으로 연결된 IBM SP2 병렬 컴퓨터에서 MPI 환경으로 실험하여 비교적 긴 메시지에 대해서 기존방식보다 성능이 향상됨을 확인하였다. 이 방식은 내장된 점대점 통신을 쓰고 방송에 의한 지연시간이 프로세서 수에 의존되지 않아 빠른 수행을 할수 있으므로 해당 컴퓨터의 통신 특성 파라메터와는 무관하게 동작하며, MPI-2 같은 새로운 환경에도 폭넓게 적용할수 있다.
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.
본 논문에서는 시뮬레이션 속도 향상을 위하여 VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language)로 기술된 디지털 회로 시뮬레이션을 위한 병렬 분산 VHDL 시뮬레이터(Parallel Distributed VHDL Simulator : PDVS)를 개발한다. 개발된 프로그램을 대규모 병렬 프로그래밍 환경에서도 수행될 수 있도록 하기 위해서 표준 통신 라이브러리인 MPI(Message Passing Interface)를 이용하여 구현된다. PDVS 의 전체적인 시스템구성도, PDVS 에 사용된 시뮬레이션 프로토콜, 전역가상시간 계산 메카니즘 및 논리적 프로세스의 내부 구성요소들간의 관계와 PDVS의 제어 흐름도를 제시한다. 그리고 본 연구에서는 병렬 분산 시뮬레이션의 병렬성 정도를 분석하기 위하여 디지털 회로의 크기 변화와 처리되는 사건수(grain size)의 변화에 따른 성능 결과를 제시한다. 이 연구에서 4배크기의 디지털 회로를 적용한 경우는 프로세서를 12개 사용할 때에 8배의 속도향상을 얻었다. 그리고 처리되는 사건의 수가 200인 경우는 프로세서를 32개 사용할 때에 12배의 속도향상을 얻었다. 또한 동일한 방법을 SGI Origin 2000, Cray T3e 및 IBM SP2에 적용함으로서 그 성능의 간접적인 비교결과도 제시한다.
멀티 코어 프로세서의 보급 확산으로 최근에는 임베디드 시스템에서도 채택되고 있다. 따라서 일반적으로 대규모의 컴퓨팅과 메모리 접근을 필요로 하는 멀티미디어 응용은 멀티 코어 플랫폼 기반의 병렬화가 가능하다. 본 논문에서는 멀티 코어 CPU을 이용한 효율적 색 공간 변환을 위한 스레드 수준 병렬 기법의 성능 향상을 검증하였다. 스레드 수준 병렬화 특히 멀티 코어 프로세서기반 공유 메모리 컴퓨팅 시스템에서는 매우 유용한 병렬 처리 패러다임이 되고 있다. 본 구현에서 스레드 수준 병렬화는 각 스레드에 다른 입력 픽셀을 할당하여 실행하였다. 성능 평가를 위해 직렬 및 병렬 구현들 사이의 처리 속도의 비교에 기초하여 대표적 멀티 코어 프로세서에서 색 변환을 위한 성능 향상 정도를 평가하였다. 결과는 스레드 수준의 병렬 구현에 관계없이 다른 멀티 코어에서 전반적으로 비슷한 성능 향상의 비율을 보여주었다.
본 논문에서는 시스템 내의 프로세서들을 효과적으로 사용하기 위한 적응적 프로세서 할당 정책을 제안한다. 프로그램의 병렬성을 향상시키기 위하여 일반적으로 병렬 처리에 사용될 프로세서 개수를 증가시킨다. 그러나 증가된 프로세서들은 그레인 크기에 변화를 일으키며 이는 캐쉬 성능에 영향을 미친다. 특히 대역이 제한된 공유 버스를 사용하는 시스템에서는 프로세서 개수의 증가는 공유 버스에 대한 접근 경쟁을 크게 증가하므로 버스에서 대기하는 시간이 프로세서 증가에 의한 계산 능력 이득을 상쇄시키는 주요한 원인이 되고 있다. 본 논문에서 제안한 적응적 프로세서 할당 정책은 프로그램이 수행되는 도중에 임의의 기간동안 공유버스에 대기중인 프로세서 분포에 관한 정보를 얻는다. 그리고 이 정보를 바탕으로 프로세서 개수를 변경하는 방법이다. 모의 시험에서 적응적 프로세서 할당 정책은 프로그램들의 버스 트래픽 특성에 따른 최적의 적합한 프로세서 개수를 발견함을 보인다. 그리고 적응적 프로세서 할당 정책은 고정된 프로세서 개수를 사용한 가장 좋은 성능보다는 다소 떨어진 성능을 나타내었으나 시스템의 프로세서 활용성을 높여 효과적 시스템 사용에 기여함을 보인다. Abstract In this paper, the adaptive processor allocation policy is suggested to make effective use of processors in system. To enhance the parallelism, the number of processors used in the parallel computing may be increased. However, increasing the number of processors affects the grain size of the parallel program. Therefore, it affects the cache performance. In particular, when the shared bus is employed, since increasing the number of processors can result in a significant amount of contention to achieve the shared-bus, the increased computing power is offset by the bus waiting time due to these contentions. The adaptive processor allocation policy acquires the information about the distribution of waiting processors on shared bus for any execution period of programs. And it changes the number of processors working in parallel processing during the program's run. Our simulation results show that the adaptive processor allocation policy finds the optimum feasible number of processors based on the bus traffic characteristic of programs. Thus, it contributes to effective system utilization, even though it performs slightly less efficiently than using a fixed number of processors with the best performance.
본 연구에서는 제온 파이 x200 프로세서를 이용하여 3차원 파동 전파 모델링을 수행하고 기존의 제온 CPU를 사용한 경우와 병렬 연산 성능을 비교하였다. 제온 파이 1세대 프로세서인 제온 파이 나이츠 코너 보조프로세서와 달리 제온 파이 2세대 프로세서인 x200 프로세서는 직접 운영체제 실행이 가능하므로 내장 메모리와 주메모리 사이의 추가적인 통신이 필요 없다. 또한 제온 파이 x200 프로세서는 대용량 주메모리와 고대역폭 메모리를 이용하여 대규모 컴퓨팅을 독립적으로 실행할 수 있다. 병렬 연산 성능 비교를 위해 MPI (Message Passing Interface)와 OpenMP (Open Multi-Processing)를 이용해 모델링을 수행하였다. SEG/EAGE 암염돔 모델을 이용한 수치 실험 결과 제온 파이에서 다량의 연산 코어와 고대역폭 메모리를 이용해 12 코어 CPU 대비 2.69 ~ 3.24배 우수한 모델링 성능을 얻을 수 있었다.
현재의 거의 대부분의 3차원 그래픽 프로세서는 한 개의 삼각형을 빠르게 처리하는 구조로 되어 있으며, 향후 여러 개의 삼각형을 병렬적으로 처리할 수 있는 프로세서가 등장할 것으로 예상된다. 고성능으로 삼각형을 처리하기 위해서는 각각의 레스터라이저마다 각각의 고유한 픽셀 캐시를 가져야 한다. 그런데, 병렬로 처리되는 경우 각각의 프로세서와 프레임 메모리 간에 일관성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 그래픽 가속기에 픽셀 캐시를 사용가능 하게 하면서 성능을 증가시키고 일관성 문제를 효과적으로 해결하는 병렬 렌더링 프로세서를 제안한다. 또한 제안하는 구조에서는 픽셀 캐시 미스에 의한 지연시간을 크게 감소시켰다. 실험 결과는 본 구조가 16개 이상의 레스터라이저에서 선형적으로 속도 향상을 가져옴을 보여준다.
본 논문에서는 인텔사의 StrongARM 프로세서에 내장형 리눅스 운영 시스템을 실장하여 내장형 웹 서버를 구현하고 ARM프로세서에 연결된 병렬포트의 입 출력을 HTTP 프로토콜을 이용하여 범용 웹 브라우저에 의하여 제어하는 초소형 웹 서버 시스템을 구현함을 다루었다. 이를 위하여 리눅스 운영 시스템의 HTTP를 실장하고 CGI에 의한 병렬포트 제어 프로그램을 구현하여 프로세서 보드의 메모리에 실장한다. 프로세서의 병렬포트에 입 출력을 제어하는 하드웨어 기능을 웹 서버와 브라우저를 이용하여 원격에서 제어할 수 있도록 구현하고 실험을 통하여 내장형 웹 서버의 구현을 보였다.
광추적표현(ray tracing rendering) 기법은 컴퓨터를 이용하여 현실감 있는 영상을 얻기 위한 음영처리 방법의 하나로 오랜 컴퓨터 처리시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법을 적용함으로서 컴퓨터 처리시간을 효과적으로 줄일 수 있어, 본 논문에서는 광추적 기법을 위한 병렬 알고리듬을 구현하고 트랜스퓨터시스템 상에서 실험하였다. 또한 알고리듬의 확장성과 부하균형을 위하여 프로세서 farm 모델을 응용하였다. 전체의 영상을 균일한 크기로 분할하고 각각의 프로세서 farm에 분배하는 방식을 사용하였기 때문에 제안된 알고리듬에서는 병렬시스템의 확장성과 부하의 균형문제를 자연스럽게 해결하였다. 구현된 병렬 알고리듬은 가변의 일꾼을 가지는 트랜스퓨터에서 실행하였으며 효율은 9개의 프로세서를 사용하였을 때 65% 이상으로 나타났다. 가장 우수한 성능을 가지는 경우는 작업의 분할 크기가 256~1024개의 화소를 가질 때인 것으로 측정되었다. 이와 같은 높은 효율과 우수한 확장성 이외에도 트랜스퓨터시스템이 지니고 있는 가격 대 성능비의 우수성으로 인하여, 트랜스퓨터는 확장성 있는 병렬시스템으로 적합한 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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