병렬처리 컴퓨터는 하드웨어, 소프트웨어적인 두 가지 측면에서 동시에 만족되어질 때 최적의 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 연구는 다양한 토폴로지를 제공하고 가격대 성능비가 좋은 트랜스퓨터상에서 자료간 종속 관계에 있는 병렬 코드를 수행하는 방법들을 소프트웨어적인 기법을 통해 알아보고 종속 관계에 있는 자료 처리 시 프로세서 수의 증가를 통한 속도향상을 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 코드로 자료의 교환량을 최소화하기 위한 기법인 경우 프로세서의 수가 2개 일 때 cost-effective임을 제시하였다. 따라서 트랜스퓨터에서 효율적인 병렬 처리를 위해서는 각 node의 토폴로지, 자료분산 모델, processor의 개수들이 반드시 고려되어야 한다.
본 연구는 개별 메모리를 갖는 소결합 구조의 MIMD형 병렬컴퓨터인 트랜스퓨터시스템 하에서 구조최적화를 위한 병렬처리 과정을 보이고 시험모델에 적용하여 타당성 및 효율성을 검증한다. 전체 최적화과정의 대부분을 차지하는 해석 및 민감도 알고리즘은 영역단위의 병렬성을 갖는 부구조화에 근거하고 하드웨어 구성에 맞춰 변환 재구성한다. 각 노드간 통신은 정적응축과 설계도함수에 한정, 그 횟수를 최소화하고 그들을 동기화하므로써 개별메모리형 연산모델의 약점인 통신비용의 문제를 해소한다. PC를 호스트로 한 수치실험은 고속화 효율성 면에서 고무적인 결과를 보여주고 있으며, 이런 점에서 시스템의 확장성을 함께 고려한다면 트랜스퓨터 시스템에 기초한 병렬처리는 공학 환경의 변화와 요구에 부응하는 좋은 대안이 될 수 있다.
광추적표현(ray tracing rendering) 기법은 컴퓨터를 이용하여 현실감 있는 영상을 얻기 위한 음영처리 방법의 하나로 오랜 컴퓨터 처리시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법을 적용함으로서 컴퓨터 처리시간을 효과적으로 줄일 수 있어, 본 논문에서는 광추적 기법을 위한 병렬 알고리듬을 구현하고 트랜스퓨터시스템 상에서 실험하였다. 또한 알고리듬의 확장성과 부하균형을 위하여 프로세서 farm 모델을 응용하였다. 전체의 영상을 균일한 크기로 분할하고 각각의 프로세서 farm에 분배하는 방식을 사용하였기 때문에 제안된 알고리듬에서는 병렬시스템의 확장성과 부하의 균형문제를 자연스럽게 해결하였다. 구현된 병렬 알고리듬은 가변의 일꾼을 가지는 트랜스퓨터에서 실행하였으며 효율은 9개의 프로세서를 사용하였을 때 65% 이상으로 나타났다. 가장 우수한 성능을 가지는 경우는 작업의 분할 크기가 256~1024개의 화소를 가질 때인 것으로 측정되었다. 이와 같은 높은 효율과 우수한 확장성 이외에도 트랜스퓨터시스템이 지니고 있는 가격 대 성능비의 우수성으로 인하여, 트랜스퓨터는 확장성 있는 병렬시스템으로 적합한 것을 알 수 있다.
This paper presents a parallel algorithm for the finite element analysis using relatively inexpensive transputer parallel system. The substructure method, which is highly parallel in nature, is used to improve the parallel computing efficiency by splitting up the whole structure into substructures. The proposed algorithm is applied to a simple two-dimensional magnetostatic problem. It is found that the more the number of transputer is increased, the more the total computation time is reduced. And the computational efficiency becomes better as the number of internal boundary nodes becomes smaller.
This paper proposes and sketches out a new parallel architecture of transputer-based pyramidal parallel array computer (TPPAC) used to process computationally intensive problems for geometric processing applications such as computer vision, image processing etc. It explores how efficiently the pyramid computer architecture is designed using transputer chips, and poses a new interconnection scheme for TPPAC without using additional transputers.
고속 계산을 요구하는 분야에서는 여러개의 프로세싱 소자를 사용하여 속도를 증가시키는 병렬 처리의 필요성이 점점 증대되고 있다. 특히 암호처리에서 이산대수 문제나 factorization문제는 많은 시간이 걸리므로 고속계산을 위한 병렬처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Pohlig-Hellman에 의한 이산대수 알고리즘을 SIMD구조의 병렬 컴퓨터상에서 고속으로 처리할 수 있는 두가지 병렬 이산대수 알고리즘을 제시하며, 이를16개의 트랜스퓨터로 구성된 병렬 컴퓨터인 KOPS(Korea Parallel System)상에서 구현한 성능평가를 제시한다.
본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으며, cost-effective 한 medium-grained 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 병렬 모델의 효율을 극대화하는 방안으로 문서 라이브러리를 작은 단위의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당될 수 있게 하여 할당될 작업의 단위를 적절히 중규모화하였을 뿐만 아니라, 각 클러스터마다 독립적인 염색인 파일을 별도로 두어 순위 부여 계산시 통신을 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 기계 학습 기법을 이용하여 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 클러스터링 함으로써 불필요한 크러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 트랜스퓨터에서 구현되었으며, Connection machine에서 사용되는 Stanfill방법과의 비교 실험을 통하여 계층적인 접근법의 성능을 비교, 평가하였다. 그리고 random클러스터링 기법과 비교하여 기계학습을 통한 클러스터링 접근방법이 우수함을 보이고 있다.
본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으면서 가격대 성능비가 우수한 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 문서 라이브러리를 여러 개의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당함으로써 작업 단위를 적절한 규모로 하였을 뿐만 아니라, 문서의 점수 계산 시 프로세서 간 통신이 전혀 필요치 않게 하였다. 검색은 1차로 클러스터 레벨에서 관련 클러스터들을 찾는 것으로 시작하여 2차로 관련 클러스터 내에서 실제 문서를 찾는 방식으로 이루어진다. 이러한 계층적인 검색 구조로 인하여 1차 검색 후 여과가 가능하므로 전체적인 검색의 부하를 줄일 수 있다. 또한 문서의 클러스터가 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 함으로써 불필요한 클러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터 시스템에서 구현되었으며, 실험 결과 무작위적으로 클러스터링한 경우에 비해 유사 문서군으로 클러스터링한 접근 방법이 우수함을 확인하였다.
본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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