코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.
이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.
저가의 개인용 컴퓨터를 고속 네트워크 장비와 시스템 독립적인 통신 라이브러리를 이용하여 연결함으로서 병렬처리 프로그램을 수행할 수 있는 클러스터 시스템을 구축할 수 있다. 클러스터 시스템은 이를 쉽게 구성하는 개별 시스템의 교체 및 추가로 인해서 이기종화 된다. 본 논문에서는 이기종 시스템으로 구성된 클러스터 시스템의 성능 향상을 위해서 MPI Work Packet Manager (WPM) 라이브러리를 제안한다. 실험 결과에 의하면 이기종 시스템으로 구성된 클러스터 시스템에서 WPM 라이브러리를 적용한 병렬처리 프로그램이 이기종 클러스터 시스템의 성능을 적절히 활용하고 있음을 알 수 있다.
비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 한다.
병렬 머신 스케줄링은 주어진 작업들의 총 완료 시간이 최소가 되도록 작업들을 병렬 머신들에 할당하는 문제로 강철 산업, 반도체 제조, 플라스틱 산업 등 다양한 제조 시스템 분야에서 활용되고 있다. 각 작업들은 준비 과정과 처리 과정을 거치게 되는데, 응용 분야에 따라 제거 과정이 필요한 경우도 있다. 이 중 처리 과정은 병렬 머신만 사용되는데 비해, 준비 과정이나 제거 과정은 서버와 병렬 머신이 동시에 사용된다. 기존의 연구들은 단일 서버를 사용하거나 준비 과정과 처리 과정만을 고려하는 연구가 대부분인데, 단일 서버를 사용하는 경우에는 서버에 병목 현상이 발생하게 되어 총 완료 시간이 늦어지게 되고, 병렬 머신의 수를 증가시키더라도 총 완료 시간은 별로 향상되지 않는 단점을 가지게 된다. 본 연구에서는 다중 서버를 사용하고 준비 과정, 처리 과정, 제거 과정을 모두 고려하는 병렬 머신 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 서버의 수와 병렬 머신의 수가 총 완료 시간에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 분석하였다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티코어 프로세서의 사용이 증가하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 경우, 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리 시간 차이로 인하여 지속적으로 스레드의 동기를 확인해야 하는데, 이는 병렬화를 통한 디코더의 성능 향상의 걸림돌이 된다. 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 해결하기 위해 우리가 제안하는 Multi -Threaded Parallelization(MTP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하고, 메모리를 재사용함으로써 디코더의 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하여 실험이 진행되었다. 그 결과, MTP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용하지 않은 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능향상을 보였으며, 2Dwave 병렬화 방법의 메모리 사용량에 비해 HD 영상에서 65%, FHD 영상에서 81%의 메모리 사용량을 줄 일 수 있었다.
TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.
본 연구에서는 병렬프로그램을 효율적으로 개발할 수 있고 병렬처리 프로그램의 성능을 향상시키는 이식성을 갖는 고성능 병렬 라이브러리인 HPCL(High Performance Computing Library)을 구현하였다. HPCL은 C 언어와 Fortran 언어로 구현되었으며, Fortran 프로그램에서 메시지 전송 인터페이스인 MPI(Message Passing Interface)를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 성능 분석은 PC 클러스터와 상업용 슈퍼컴퓨터인 IBM SP4를 이용하여 병렬프로그램의 성능 향상 및 통신 오버헤드 등에 대하여 다양하게 이루어졌다.
슈퍼컴퓨터는 여러 분야에서 많이 이용되고 있으며 특히 과학과 공학 분야에서 해결하려는 응용문제들은 더욱 빠른 컴퓨터에 대한 요구가 보다 많아지고 있다. 이미 단일 프로세서로는 그 요구를 충족시킬 수 없으며 따라서 병렬처리 기법의 도입이 불가피하다. 컴퓨터는 하드웨어만으로 모든 것이 해결되지 않는다. 하드웨어적인 특징을 극대화할 수 있는 알고리즘과 프로그램 등 소프트웨어 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 아주 큰 행렬의 극한의 고유치(extreme eigenvalue)를 구하는 란초스(Lanczos) 알고리즘, 또한 아주 큰 선형시스템의 해를 구하는 GMRES방법에 대하여 병렬알고리즘을 제안하고 message-passing 병렬처리 컴퓨터에서 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지 분석한다. 초병렬 컴퓨터(MPP)인 Cray T3E는 128개의 PE(Processing Element)로 구성되어 있는데 사용하는 PE의 수에 따라 병렬알고리즘의 성능분석을 하였다.
본 논문에서는 블록암호화의 CBC(Cipher Block Chaining) 방식을 광학적인 XOR 연산을 이용하여 새로운 변형된 CBC 암호화 및 복호화 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 광학적 XOR 연산의 병렬 처리를 위해 이중 인코딩 방법과 자유 공간 연결 광논리 게이트 방법을 사용한다. 또한 제안된 XOR 연산 기반의 CBC 암호화 방식의 광학적 구성도를 공학적으로 실제 제작 구현 가능한 광 모듈 형태의 광 암호화/복호화 장치로 제안한다. 제안된 방법은 기존의 CBC 방식을 광학적으로 구현했기 때문에 기존의 전자적인 CBC 방식의 장점과 광학적인 고속성과 병렬 처리의 특성으로 인해 많은 정보를 빠른 속도로 암호화 및 복호화가 가능하다. 또한, 광 병렬 처리의 특성상 데이터가 2차원으로 배열되어 데이타 크기가 증가된 평문 데이터와 암호키를 사용함으로써 기존의 전자적 CBC 방식보다도 한층 더 암호 강도가 강력해진 암호화 시스템을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 CBC 모드의 암호화 및 복호화 과정에 효율적임을 보여준다. 한편 제안된 방식은 CBC 방식 외에 ECB(Electronic Code Book) 방식과 CFB(Cipher Feedback Block) 방식에도 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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