본 논문은 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 병렬 프로그래밍 환경을 설계하고 구현하였다. 병렬 프로그램은 다양한 하드웨어의 특성에 따라 또는 프로그램의 특성에 따라 사용자가 병렬 프로그램을 작성하여야 하기 때문에 사용자가 병렬 프로그램을 작성하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 도와주기 위하여 기존의 병렬 컴파일러에서 제공되고 있는 텍스트 위주의 병렬화 정보 대신에 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 편안하고 쉽게 병렬화 정보를 제공하는 병렬 프로그래밍 환경을 제안하고, 구현하였다. 본 논문의 병렬 프로그래밍 환경은 종속성 분석, CFG, HTG, 루프 병렬화 등의 기능을 제공한다.
최근에 멀티 코어 환경의 출현으로 하드웨어 수준의 병렬 처리는 가능해졌으나, 기존 직렬 XML 스트림 필터링 알고리즘들은 그대로 병렬화하는데 문제가 있어 왔다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 질의 인덱스를 기반으로 공평한 병렬화를 수행하는 기법을 제안하며 실험을 통해 그 결과를 설명한다.
일반적인 응용 프로그램에서 루프는 대부분의 수행시간을 차지하기 때문에 병렬성 추출의 핵심 부분이라 할 수 있다. 병렬성이 많은 구조는 루프 구조이며, 루프를 병렬로 처리하기 위해 각 반복간에 존재하는 데이터의 종속은 프로세서간의 동기화가 필요하다. 본 논문에서는 다중첨자를 갖는 1차원 배열의 루프의 병렬화를 위해 다수 개의 동일한 종속값을 이용하여 종속함수를 생성하고 이를 이용하여 종속관계가 성립하지 않는 비종속 구간(Non-dependence part)을 구한다. 그리고 동일한 값을 가지는 복수개의 종속값 간의 동기화는 외부루프 분할 기법을 이용하여 적은 횟수의 청자가 외부에 위치하도록 하여 간소화한 후 단일 첨자를 갖는 루프에 동기화를 수행하는 기법을 제시한다.
본 논문은 유한요소 구조해석의 선형해법으로 널리 사용되는 다중프론트 해법의 공유메모리 환경하의 병렬화 방법을 논의한다. 다중프론트 해법은 병렬성이 내재되어 있어서 여타 해법보다 상대적으로 병렬화가 용이한 방법이다. 다중프론트 해법의 공유메모리 컴퓨터에서 최적의 성능을 내도록 병렬 계산을 수행하기 위한 기법들이 제시되었다. 주로 독립적인 계산 작업 시에 필요한 주 메모리 용량을 줄이는 데 초점을 맞춘 방법들로서 프론트 행렬 연성화와 행렬 분리로 명명된 두 기법에 대해 자세히 설명한다. 개발된 방법으로 기존의 알고리즘과의 성능 비교를 수행하여 본지에 제안한 방법이 현대의 다중코어 컴퓨터에서 훨씬 더 효율적인 기법임을 입증하였다.
본 논문에서는 기존 AVC 보다 50% 압축성능 향상을 목표로 표준화가 진행되고 있는 차세대표준인 HEVC 부호화기의 속도를 높이기 위한 방안으로, HEVC 의 기술 중 화면 분할 기술인 타일(Tile)을 기반으로 효율적으로 부호화기를 병렬화하는 구조를 제안한다. 부호화기에서 복잡도가 높은 율왜곡 기반 모드 결정 과정을 멀티코어 병렬프로그래밍으로 구현하고, 병렬처리에 의한 속도 개선 결과를 제시한다. 타일은 병렬처리를 지원하기 위해 HEVC 가 채택한 구조로, 화면을 여러 개로 분할하여 부/복호화 할 수 있어 병렬처리 단위로 적합하며, 표준화의 기고서를 통해 화면분할로 인한 압축성능 변화량은 여러 차례 보고되고 있다. 본 논문의 결과에 의하면 타일의 수만큼 쓰레드를 생성하여 각 타일 단위로 율왜곡 기반 부호화 모드 결정을 하도록 병렬화 하였을 때 기존 참조 소프트웨어 대비 12 개의 쓰레드 생성 시 6 배의 속도 개선을 보인다. 향후 병렬로 처리할 수 있는 모듈을 확장하면 쓰레드 수 증가에 따른 속도개선 효과가 증대되어 부호화기 실용화를 위한 실시간 부호화기 개발에 한 걸음 다가갈 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.
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 연구는 병렬성 및 지역성 증진을 위한 컴파일러 최적화에 관한 연구로서, 순차 언어로 작성된 프로그램을 병렬성을 명시하는 프로그램으로 변환하는 자동 병렬화 기술을 연구하고, 병렬화를 위한 코드 변환을 수행한 후 쓰레드를 이용한 최적화된 코드 생성을 통하여 프로그램의 효율성을 높이는 것을 목적으로 한다. 이는 병렬 컴퓨터에서의 프로그램 개발 생산성을 높일 수 있고, 컴파일러의 관련 기술 발전에 도움을 줄 수 있다. 본 고에서는 순차 언어인 FORTRAN 및 C 프로그램을 입력으로 받아 병렬성 및 지역성 분석을 수행하고, 분석을 통해 기본 컴파일러로 선정한 SUIF 컴파일러에서 사용되는 루프 변환을 포함하여 루프 분산 및 병합의 프로그램 변환을 수행한 후, 쓰레드 실행시간 라이브러리로 병렬성을 명시한 C 프로그램을 출력하는 병렬화 번역기에 대한 연구 내용을 기술하였다.
지리 정보 시스템이서 다중 공간 조인과 같은 많은 기하 계산을 필요로 하는 질의를 처리하기 위해서는 질의에 대한 병렬화 작업을 통해 실행 시간을 최소화 하는 것이 필수적이다. 다중 공간 조인은 정제에서 많은 시간을 소비하므로 여과와 정제를 분리하여 각각을 수행하는 것이 정제 시간을 단축하게 되고 따라서 좋은 성능을 나타낼 수 있다. 그러므로 다중 공간 조인을 병렬화 하기 위해서는 다중 공간 여과와 정제 각각에 대해 병렬 실행 계획을 세우는 것이 중요하다. 이 논문에서는 우선적으로 병렬 공간 여과를 수행하기 위한 두가지 알고리즘, 즉 blush tree을 사용한 다중 공간 여과와 pipelining을 사용한 다중 공간 여과의 병렬화를 비교한다. 그리고, 다중 공간 여과의 결과로서 생성되는 중간 결과 테이블에서 데이터의 중복에 따라 정제 성능의 저하가 발생되는데, 이를 효율적으로 제거하기 위한 두가지 그래프 생성 알고리즘을 제안하고 이를 비교한다. 그리고, 생성된 그래프에서 병렬 정제를 수행하기 위한 여러 가지 분할 알고리즘을 제안하고 이를 비교 평가한다. 이런 일련의 작업을 통해 우수한 성능의 병렬 다중 공간 조인 방법을 제안하고 성능 평가를 통해 최적의 병렬 수행 방법을 도출한다.
빅데이터의 시대가 열림에 따라 데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 방법의 하나로 R 프로그램 기반의 다양한 병렬처리 패키지가 사용되고 있다. 병렬처리는 수행하려는 작업이 상호의존적이지 않은 작업들로 분해될 수 있을 때 사용하게 되는데, 경우에 따라서는 병렬처리를 위해 분해된 각각의 작업들이 또 다시 상호의존적이지 않은 세부작업으로 분해되기도 한다. 이러한 중첩병렬화 상황에서는 일반적으로 처음 단계에서 분해된 작업들에 대해 병렬처리를 할지, 두 번째 단계에서 세분화되는 작업들에 대해 병렬처리를 할지 선택하게 된다. 그러한 선택이 계산 속도에 상당한 영향을 주는 경우가 많기 때문에 수행하고자 하는 작업의 상황에 따라 병렬처리를 실시할 곳을 잘 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 병렬화 포인트 선택이라는 문제에 대한 이해를 돕고 자신의 문제에 효과적으로 병렬컴퓨팅을 적용하려는 사람들에게 필요한 아이디어를 제공하려는 시도의 하나로 비모수적 함수 추정의 평활량 선택이라는 구체적인 통계문제에 대해 효율적인 계산을 위한 병렬화 포인트 선택 과정을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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