가장 느린 서비스시템인 I/O의 성능이 전체적인 컴퓨터 시스템의 성능을 결정짓게 된다. 따라서 전반적인 시스템의 성능 향상을 위해서는 I/O의 성능이 높아져야 한다. 분산병렬환경에서 I/O의 성능을 높이기 위해서 parallel I/O를 사용한다. 하위레벨에서 최적화된 병렬 파일시스템을 사용하고, 어플리케이션 레벨에서 병렬 에플리케이션의 개발을 쉽게 해줄 수 있는 인터페이스를 사용하면 더 효과적인 parallel I/O를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MPI에서 병렬 파일시스템인 CrownFS를 지원하도록 하기 위해서 MPI-IO에 CrownFS를 추가하여 병렬환경에서 높은 성능을 나타낼수 있는 parallel I/O 환경을 구현한다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적 인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG 기반의 병렬 인코더를 설계 및 구현하였다.
본 논문은 웹 서비스 프로토콜인 SOAP기반의 병렬처리 프레임웍인 pyBubble의 설계와 구현에 관한 것이다. 그리드 어플리케이션 프로그래밍의 어려움을 덜기 위해 그리드 미들웨어들로부터의 복잡성에 투명성을 제공하는 것을 본 논문의 목표로 한다. 이는 RPC스타일의 프로그래밍 인터페이스를 지원하면서 파이썬 스크립트 언어의 이식성과 확장성을 통해 기존 병렬처리 어플리케이션의 그리드화와 다양한 자원 스케줄링을 연구 할 수 있도록 하는 스케줄링 프레임웍이 주요 기능적 요소이다. 병렬처리를 위해 비동기 SOAP과 이를 이용한 Task-Farming과 DAG기반의 스케줄링의 지원함으로써 고성능의 그리드 계산환경을 제공하고자 한다.
무선 통신, 제한된 자원 (전력, 프로세서, 메모리 등), 신뢰성, 동적인 토폴로지 등의 특성을 갖는 센서 네트워크는 기존의 실시간 시스템과는 많은 차이가 있다. 이러한 센서 네트워크에서 멀티미디어 데이터 처리와 같은 많은 계산을 필요로 하는 어플리케이션이나 실시간 어플리케이션을 개발하기 위해서는 센서 노드들의 데이터 병렬 처리가 필요하다. 비선점형 스케쥴러를 갖는 센서 노드에서 데이터 전송량이 많을 경우 통신을 위한 태스크 생성이 증가하므로 일반 태스크의 실행에도 지연이 발생하게 된다. 자원 제한적인 센서 네트워크에서 에너지 소모나 지연과 같은 성능은 각 센서 노드들에 태스크를 할당하는 방법에 영향을 받는다. 본 연구에서는 병렬 처리에 참여하는 센서 노드들의 에너지 소모량과 지연을 고려한 노드 스케쥴링 기법을 제안한다.
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.
서비스를 기반으로 하지 않은 기존의 그리드 환경에서 병렬 작업 처리를 위한 그리드 어플리케이션은 여래 개의 노드에서 병렬적으로 동일한 작업을 수행하였지만, 웹서비스가 통할된 서비스 기반의 그리드 환경에서는 선형 워크플로우가 여러 개의 서비스 노드에 걸쳐 수행된다. 그러므로 그리드 어플리케이션의 수행 속도 항상을 위해서는 서비스와 서비스 간의 관계를 고려하여야 한다. 그러나 그리드 자원이 각 관리영역마다 이질적이고 그리드 자원의 상태가 동적이어서 그리드 어플리케이션의 성능을 예측하기는 어렵다. 또한 서비스 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 QoS(Quality of Service)를 보장하여 사용자의 요구 사항을 만족시킬 수 있어야 하기 때문에 사용자 요구에 미달하는 성능 저하와 같은 결함이 발생하였을 경우 이에 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 서비스 기반 그리드 컴퓨팅 환경의 특징을 반영하는 워크플로우 관리 시스템의 구조를 설계하고 서비스 수행 성능을 예측하기 위한 서비스 특성에 관한 모델링과 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 스케쥴링 기법에서는 서비스 간의 관계를 고려하기 위해 최대 흐름 알고리즘(Maximum-Flow Algorithm)을 이용하는 방법과 사용자의 QoS에 대한 수행성능을 보장하기 위해 서비스의 성능 저하 시에 발생하는 결항을 포용할 수 있는 방법을 제안한다.
특정 어플리케이션을 주로 실행하는 소규모 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는데 있어서 가장 중요한 점은 해당 어플리케이션의 효율을 최대한 끌어내기 위한 하드웨어를 선택하는 것이다. 하지만 최근 고성능 컴퓨팅을 위한 프로세서의 다양성은 점점 심화되고 있고 이는 최적의 프로세서 선택 및 시스템의 구성을 힘들게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅에 주로 사용되는 주요한 프로세서를 사용한 시스템을 NAS 병렬 벤치마크를 기반으로 그 특성과 성능을 분석하여 응용프로그램의 특성에 적합한 프로세서 및 시스템의 선택을 지원하고자 한다.
CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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