이 연구는 이동 에이전트 시스템에 기반한 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 하며, 학습세션 수준에서 병렬로 학습하는 병렬 인공신경망 시뮬레이터의 성능을 대표적인 벤치마크 문제인 NetTalk을 대상으로 평가한 결과, 개발한 시뮬레이터가 상당히 효과적임을 알 수 있다.
이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.
본 연구에서는 과학계산용 병렬 컴퓨터 시스팀의 구조를 설계하고, 설계된 컴퓨터 구조의 소프트웨어 시뮬레이터를 개발하였으며, 여러가지 시뮬레이션을 통하여 시스팀의 성능을 분석하였다. 설계된 시스팀은 H/V-bus 병렬 처리 시스팀 아키텍쳐에 기반을 둔것으로 각종 과학계산을 위한 고속의 프로세서간 통신 메카니즘이 확장 설계되었다. SLAM II 및 FORTRAN을 이용하여 개발된 시뮬레이터는 시스팀 변수들을 이용하여 프로세서의 수와 속도 및 통신 메카니즘의 속도를 쉽게 변화시킬 수 있게하여 여러 조건하에서의 시스팀 성능을 분석하는데 사용되었다. 또한 실제 프로그램이 수행되는 상황에서 프로세서 및 통신 메카니즘의 속도가 시스팀 전체 성능에 미치는 영향을 측정하고 분석하기 위하여 벤치마크를 시뮬레이터를 이용하여 풀었다.
이 논문은 병렬 공유 메모리 시스템의 성능을 정확하게 평가할수 있으며 MIT의 Proteus 시뮬레이터의 기능을 확장한 시뮬레이터인 Trojan 에 대해 언급한다. 이 논문에서 언급되는 trojan 의 주요한 기능으로는 다음과 같다. 첫째, Trojan 은 프로세스 기반 응용 프로그램(예를 들어 SPLASH)과 쓰레드 기반 응용 프로그램들(예를 들어 SPLASH2) 에 대해 효율적 시뮬레이션을 제공한다. 둘째, 수행 구동 시뮬레이터 중에 처음으로 가상 메모리 시뮬레이션 기능이 구현되었다. 실제 운영체제의 가상 메모리 시스템과 하드웨어 시스템과의 상호작용 및 가상 메모리 시스템의 성능을 평가할수 있게 되었다. 기존의 공유 메모리 시뮬레이터들은 공유 메모리를 참조하기위해서 시뮬레이터 자체가 제공하는 문법에 맞게 변경해야만 하는 단점이 있다. 이 논문에서처럼 Trojan 시뮬레이터는 캐쉬동작, 네트웍통신양, 다주프로세서 시스템 설계,그리고 병렬 공유 응용 프로그램동작 및 성능 연구에 효율적이고 폭넓게 사용되고 있다.
본 논문에서는 휴대용 회전 유도탄 체계의 모델링과 성능분석에 사용할 수 있는 실시간 병렬처리 시뮬레이터 개발에 대하여 기술한다. 실시간 병렬처리 시뮬레이터는 항공기의 적외선 형상을 만드는 탐색기 에뮬레이터, 실시간 컴퓨터, 시스템 유닛. 유도 조종 장치 및 탐색기 프로세서 등과 같은 하드웨어 실물장치와 실시간 컴퓨터에 내장된 수학적 모델, 6 자유도 모델 및 공력 모델 등을 구현한 응용 소프트웨어 및 호스트 컴퓨터에 내장된 사용자 프로그램 등으로 구성되었다. 실시간 컴퓨터는 병렬로 연결된 여섯 개의 TI사 C-40 프로세서로 설계되었으며, 기계적 장치와 결합된 아날로그 전자회로를 이용하여 탐색기 에뮬레이터를 설계하였다. 시스템 유닛은 구성 요소간의 임피던스 정합 기능과 미세 신호를 처리하며, 시뮬레이터와 실물 유도탄 발사 장치의 연결이 가능하다. 개발된 실시간 병렬처리 시뮬레이터를 휴대용 회전 유도탄의 성능분석 장치로 사용하기 위하여 현장실험을 통한 결과 검증시험을 수행하였다.
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.
본 논문에서는 행렬 또는 벡터 곱셈을 선형 프로세서나 VLIW 시뮬레이터로 분할 및 배치하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력 행렬이나 벡터를 임의 크기의 프로세서 배열에 배치하는 기법에 대해 논의하고, 문제 크기를 프로세서 배열 크기로 분할하는 알고리즘을 보인다. 이 알고리즘을 VLIW 시뮬레이터 상에서 실행하고 알고리즘의 효율성을 보이도록한다. 그 결과 우리가 설계한 VLIW 시뮬레이터 상에서의 수행이 선형 프로세서 상에서 보다 병렬화 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 무선 센서 네트워크의 설계 및 응용 개발을 위하여 소프트웨어 시뮬레이션이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 센서 네트워크 응용프로그램의 동작을 확인할 수 있고, 실행시간 및 전력소모량을 예측할 수 있으며, 많은 수의 센서노드들을 시뮬레이션 할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 명령어 수준의 병렬 이산 사건 시뮬레이션 방법을 이용하여 구현되었다. 명령어 수준의 시뮬레이션은 실제 센서보드에 적재되는 실행이미지를 시뮬레이션 작업부하로 사용하기 때문에 시뮬레이션 정밀도가 높다. 병렬 시뮬레이션은 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 작업부하를 분산 처리하므로 대규모의 센서 네트워크를 시뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현된 시뮬레이터는 센서보드 내의 모듈 별 동작시간 및 실행된 명령어 수를 근거로 하여 전력소모량을 예측할 수 있다. 또한 다양한 시나리오의 유비쿼터스 응용프로그램의 수행 과정을 시뮬레이션 할 수 있으며, 디버깅도 가능하다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행이미지를 사용하였다.
시스톨릭 어레이는 간단한 연산능력을 가진 처리요소들이 정규적이고 국부적인 통신 선들로 연결된 병렬처리 시스템이다. 시스톨릭 어레이는 인공신경망에서 고밀하게 연결된 뉴런으로 인하여 발생하는 뉴런간의 복잡한 통신 문제를 해결하는 가장 좋은 방법 중의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 주어진 뉴런수에 적합한 역전파 인공신경망을 자동으로 생성하는 시스톨릭 어레이 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 시뮬레이터의 애니메이션 기법을 이용하여, 설계된 시스틀릭 어레이 상에서의 역전파 알고리즘의 실행 상황을 사용자들이 단계별로 쉽게 관찰할 수 있다. 또한, 시뮬레이터는 역전파 알고리즘의 전 방향, 역 방향 연산을 각각 따로 실행시키거나, 병렬로 실행하게 할 수 있다. 병렬 실행은 입력 자료를 연속적으로 입력받아 시스톨릭 어레이의 모든 처리요소들에서 역전파 알고리즘의 양방향 전파를 동시에 실행시킴으로써 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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