• Title/Summary/Keyword: 컴퓨팅 자원

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Resource Ranking and Grouping Mechanism for System Performance Improvement in Grid Computing (그리드 컴퓨팅 성능 향상을 위한 자원의 순위 및 그룹화 메커니즘)

  • 이진성;박기진;최창열;김성수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10c
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    • pp.94-96
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    • 2003
  • 고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하게 되었다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이기 때문에 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 다양하고 이질적인 자원들을 각 응용프로그램에서 효율적으로 이용할 수 있도록, 각 참여 노드들에게 순위를 부여하고 각 작업(Task)에 적절한 자원을 할당하여 전반적인 시스템 성능을 극대화시키는 메커니즘을 제안하였다. 각 노드의 순위는 처음 각 노드별 자원의 시스템 사양을 토대로 그룹화하여 작업을 배분하고 각 노드들이 작업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적 요소를 고려하여 참여자의 순위를 부여하였고, 이러한 순위에 따른 작업 재분배 메커니즘은 전체적인 시스템 성능을 향상시키고 정확도를 높인다.

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Analyzing problem of job failures due to low GPU memory when concurrent running inference jobs in a container environment (컨테이너 환경에서 추론 작업 동시 실행 시 GPU 메모리 부족으로 인한 작업 실패 문제 분석)

  • HyungJun Kim;Jihun Kang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.71-74
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    • 2023
  • 인공지능의 추론 작업은 대규모 연산 자원을 필요로 하는 학습 작업과는 다르게 단일 서버에서 다수의 작업을 동시 실행하는 것이 가능하며, 실행 시간이 상대적으로 빠르다는 특성으로 인해 작업 실행을 위해 컴퓨팅 자원을 점유하고 빠르게 작업을 완료한 후 자원을 반환하기 때문에 다수의 추론 작업을 동시에 운용하는데 용이하다. 하지만, 단일 서버의 컴퓨팅 자원은 제한적이다. 이로 인해 컴퓨팅 자원의 허용 범위 내에서 작업을 운용해야 하며, 허용 범위를 초과하는 규모의 추론 작업이 동시에 실행되면 자원 부족으로 인한 경쟁이 발생한다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 다수의 추론 작업이 동시에 실행될 때 GPU 메모리 부족으로 인한 작업 실패 문제를 실험을 통해 확인한다. 또한, 다수의 추론 작업 사이에서 발생하는 GPU 자원 경쟁과 실행을 실패하는 추론 작업의 GPU 메모리 낭비로 인한 자원 활용률 저하 문제를 분석한다.

The Implementation of Fault Tolerance Service for QoS in Grid Computing (그리드 컴퓨팅에서 서비스 품질을 위한 결함 포용 서비스의 구현)

  • Lee, Hwa- Min
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.11 no.3
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    • pp.81-89
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    • 2008
  • The failure occurrence of resources in the grid computing is higher than in a tradition parallel computing. Since the failure of resources affects job execution fatally, fault tolerance service is essential in computational grids. And grid services are often expected to meet some minimum levels of quality of service (QoS) for desirable operation. However Globus toolkit does not provide fault tolerance service that supports fault detection service and management service and satisfies QoS requirement. Thus this paper proposes fault tolerance service to satisfy QoS requirement in computational grids. In order to provide fault tolerance service and satisfy QoS requirements, we expand the definition of failure, such as process failure, processor failure, and network failure. And we propose resource scheduling service, fault detection service and fault management service and show implement and experiment results.

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클라우드컴퓨팅 기반의 HW용량 산정방법에 관한 연구

  • Choi, Kook-Hyun;Kang, Yong-Suk;Shin, Yong-Tae;Kim, Jong-Bae
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.878-881
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    • 2014
  • 정보시스템은 메인프레임(Mainframe)에서 클라이언트/서버시스템(C/S System), 인터넷 및 인트라넷 시스템을 지나 최근에는 클라우드 컴퓨팅환경으로 발전하고 있다. 이러한 복잡성과 컴퓨팅 환경의 다변함에 따라 시스템 성능 및 용량 산정에 관한 중요성은 점점 부각되고 있다. 이는 기존의 H/W(하드웨어규모산정지침 등)의 방식이 체계적이지 못하고, 다양한 컴퓨팅 환경의 특징을 반영하지 못하기 때문이며 이는 하드웨어 구축비용의 증가 혹은 감소로 실제 요구되는 정보시스템 자원이 과다 또는 과소 산정되는 경우가 발생할 수 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅은 막대한 서버자원이 필요하기 때문에 보다 체계적이고 정확하게 HW를 산정하는 것은 사업성공 중요한 요소라 할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅의 하드웨어의 용량 산정을 위해서는 우선 IT자원의 성격에 따른 3가지 서비스모델(서비스형소프트웨어, 플랫폼형서비스, 인프라형서비스)에 적합한 용량산정모델을 제시해야 한다. IaaS는 사용자에게 인프라기반의 서비스를 제공하며, PaaS의 경우에는 플랫폼과 OS 등의 개발환경을 제공의 목적이 있기 때문에 HW용량산정을 위해서는 다양한 측면에서의 접근이 요구된다. SaaS는 WEB/WAS의 서비스와 유사한 형태의 서비스 특징을 가지고 있기 때문에 기존 서비스 특징과 클라우드 특징을 도출하기에 적합하다 할 수 있다. 본 연구에서는 SaaS기반의 하드웨어 용량산정에 대한 방법과 기준을 제시하였다. 본 연구결과는 클라우드 컴퓨팅 환경구축 시 HW용량산정에 대한 가이드라인으로 활용 가능하다.

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AMC:An Adaptive Mobile Computing Model for Dynamic Resource Management in Distributed Computing Environments (분산 컴퓨팅 환경에서의 동적 자원 관리를 위한 적응형 이동 컴퓨팅 모델)

  • 정은주;정동원;백두권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.4-6
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    • 2003
  • 시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.

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Design and Implementation of a Meta-Information System for Distributed Systems (분산 환경을 위한 메타정보 시스템의 구축)

  • 임재훈;황석찬;최재영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.622-624
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    • 2002
  • 기존의 분산 환경은 단순히 네트워크로 연결된 제한된 컴퓨팅 자원을 활용하는 기술이다. 그러나 자원에 대한 집중적인 관리가 이루어지지 않아 계산 집중적인 분산 컴퓨팅 환경에는 적합하지 않다. 분산 자인들을 효과적으로 이용하여 저렴한 비용으로 사용자가 요구하는 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 환경을 구축하기 위해서는 자원의 집중적인 관리가 요구된다. 변경되기 쉬운 많은 분산 자원들을 관리하기 위해서는 자원에 대한 세부적인 사항을 기술한 메타정보들을 효과적으로 저장, 관리 등을 할 수 있는 정보 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경을 위한 자원의 위치나 상태정보 등 자원의 메타 정보를 효과적으로 저장하고 관리하는 메타정보 시스템의 전반적인 구조와 이와 관련된 서비스와의 관계를 고려하여 구현한 메타 정보 시스템을 소개한다.

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PARIS : Grid Information Service based on Peer-to-Peer architecture (PARIS : 피어-투-피어 기반의 그리드 정보 서비스 구조)

  • 임민열;홍원택;박형우;이상산
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.43-45
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    • 2003
  • 초고속 네트워크에 연동된 고성능 컴퓨팅 자원들을 효율적으로 활용하려는 그리드 컴퓨팅(Grid computing) 기술은 네트워크를 통한 기존의 단순한 정보 공유(Information sharing)뿐만 아니라 자원의 공유 (Resource sharing)를 통해 분산된 자원들의 통합을 가능하게 한다. 이상적인 그리드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 무엇보다도 그리드 환경에 속한 자원들의 정보를 통합적으로 관리 및 서비스하는 것이 무엇보다도 중요하다. 그리드 정보서비스의 역할은 그리드 사용자가 필요한 자원 및 그에 대한 정보를 쉴게 찾을 수 있도록 다양한 검색 기능을 제공하는 것 이외에도, 전세계에 분산된 자원들의 최신 정보를 빠르게 서비스하도록 하여야 한다. 이를 위해서는 그리드 환경의 특성을 고려하여 효율적인 그리드 정보 서비스 아키텍쳐를 구성하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 널리 사용되는 그리드 정보 서비스(MDS) 모듈 구조인 클라이언트/서버 구조가 아닌 피어-투-피어 구조의 정보 서비스 구조(PARIS)를 제안한다. 이는 그리드 자원 활용의 지역성과 사용자 접근 패턴에 따라 정보 서비스의 정확성을 높이면서 지연 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다.

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An Efficient Scheduling Method based on Mobile Agent in consideration of Node’s Load (이동 에이전트 기반의 노드의 부하를 고려한 효율적인 스케줄링 방법)

  • 김용호;김영균;오길호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10e
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    • pp.580-582
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    • 2002
  • 이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다론 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 분야로는 전자상거래, 정보 검색, 병렬/분산 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 본 논문에서는 유휴 컴퓨팅자원뿐만 아니라 개별 사용자에 의해 사용중인 컴퓨팅 자원을 포함하는 분산/병렬 처리 환경에서의 스케줄링 방법에 대해 연구하였다. 컴퓨팅 자원이 사용 중일지라도 부하가 적을 경우 적절한 방법으로 분산처리 환경에 포함시킨다면 전체 컴퓨팅 자원들의 사용율은 증대할 것이다. 본 논문에서는 세 가지 스케줄링 방법을 적용하여 작업 노드들을 그룹으로 구성하고, 이동 에이전트를 통해 작업 그룹에 속한 노드들에게 분해할 수 없는 다수의 작업을 할당하여 처리토록 한다.

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A Study on the Implementation of Efficient Micro Function Manager for Serverless Computing Systems (서버리스 컴퓨팅 시스템을 위한 효율적인 마이크로 펑션 관리기 구현에 관한 연구)

  • Jang, Su-Min;On, Jin-Ho;Kim, Young-Ho;Kim, Chei-Yol;Cha, Gyu-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.52-55
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    • 2019
  • 최근에 이슈가 되고 있는 서버리스 컴퓨팅 시스템은 실행 요청이 있을 때만 동적으로 머신 자원의 할당으로 해당되는 마이크로 펑션을 실행되고 그 요청이 증가할 경우 그에 비례하는 자원을 할당하여 동시에 처리하는 방법으로 자원 사용률과 서비스 확장성이 매우 좋은 장점을 갖는다. 그러나 서버리스 컴퓨팅 시스템 관련 개발자는 여전히 마이크로 펑션에 대한 관리 측면에 대한 다양한 대응을 스스로 해결해야 하는 여러가지 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문은 서버리스 컴퓨팅 시스템의 효율적인 마이크로 펑션 관리와 마이크로 펑션의 실행환경설정에서 발생되는 불필요한 자원 낭비를 최소화하는 방안을 제안한다.

Efficient Grid Resource Scheduling Model with Resource Reliability Measurement (자원 신뢰성 측정을 통한 효율적인 그리드 자원 스케줄링 모델)

  • Park, Da-Hye;Lee, Jong-Sik
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.15 no.4
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    • pp.129-136
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    • 2006
  • Grid computing has been appeared for solving large-scaled data which are not solved by a single computer. Grid computing is a new generation platform which connects geographically distributed heterogeneous resources. However, gathering heterogeneous distributed resources produces many difficult problems. Especially. to assure resource reliability is one of the most critical problems. So, we propose a grid resource scheduling model using grid resource reliability measurement. We evaluate resource reliability based on resource status data and apply it to the grid scheduling model in DEVSJAVA modeling and simulation. This paper evaluates parameters such as resource utilization, job loss and average turn-around time and estimates experiment results of our model in comparison with those of existing scheduling models such as a random scheduling model and a round-robin scheduling model. These experiment results showed that the resource reliability measurement scheduling model provides efficient resource allocation and stable Job processing in comparison with a random scheduling model and a round-robin scheduling model.

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