이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.
워크플로우 시스템은 시스템 구성과 관리, 운용에 있어서 편의성을 갖기 때문에 점차 적용 범위를 늘려가고 있는 추세이다. 하지만 워크플로우는 시스템의 효율성을 고려하지 않기 때문에, 분산 컴퓨팅 시스템과 같은 경우 워크플로우 도입에 따른 시스템 효율성 저하가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 워크플로우 시스템에 파이프라인 기법을 도입하여 시스템의 전체 사용률을 높이고, 처리율을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 fork-join과 work stealing을 이용하여 동적 병렬처리를 수행하는 라이브러리를 구현하였다. 이 라이브러리는 병렬처리를 직관적으로 할 수 있는 함수형 프로그래밍 스타일의 파이프라인 API를 제공한다. 이를 이용한 성능 테스트에서 멀티코어를 제대로 활용하는 결과를 얻을 수 있었다. 마지막으로 blocking 작업 실행 시 병렬성 유지를 위해 추가로 개선할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
지난번('96.12월호)에서는 컴퓨터 그래픽스 가속기들의 기본적인 기능들에 대해 살펴보았었다. 이런 기능들은 "그래픽스 파이프라인"이라는 용어로 표현되기도 한다. 가속하고자 하는 파이프라인의 기능들을 간략히 명시해 보는 것만으로는 그래픽스 부시스템을 구매하는데 있어 충분치 않다. 또한 각 기능들을 지원하는데 적절한 양의 메모리를 구입필요가 있다. 이번에는 그래픽스 메모리에 대해 이야기하고 필요한 양을 결정하는 방법을 설명한다. 또한 텍스쳐 매핑 프로세스들, 그래픽스 하드웨어를 구매하기 전에 응용에 대해서 알아야 할 것들, 그리고 경쟁관계에 있는 시스템들의 성능을 비교하기 위해 벤치마크들을 어떻게 사용할 것인지를 살펴본다.
본 연구는 유전체 분석 연구 중에 중요한 어셈블리 및 분석 시스템을 활용하는 데 있어 많은 연구자들이 컴퓨터 지식의 부족으로 인하여 신속한 분석을 수행하지 못하여 연구에 많은 어려움을 겪고 있어 이를 극복하기 위하여 일반 연구자도 쉽게 유전체를 분석할 수 있도록 다양한 분석방법을 자동으로 제공해주는 사용자 관점의 분석 파이프라인을 설계하고 구현하였다.
최근 3 차원 그래픽 영상의 복잡도가 점점 증가함에 따라, 가시성 선별에 관련된 연구는 3 차원 렌더링 프로세서 설계에 있어서 중요한 핵심 연구 중 하나가 되었다. 본 논문에서는 기존의 픽셀 캐쉬의 정보를 이용하여 가시성 선별을 수행하는 새로운 래스터라이제이션 파이프라인을 제안하고 있다. 제안 구조에서는 가시성 정보를 관리하기 위해서 계층적 z-버퍼 (HZB)와 같이 규모가 큰 별도의 하드웨어를 추가하지 않고, 픽셀 캐쉬에 저장되어 있는 데이터를 참조하여 주사 변환 과정에서 가시성 선별을 수행하고 있다. 캐쉬에서 접근 참조 실패된 프리미티브에 대해서는 픽셀 래스터라이제이션 파이프라인의 z-테스트 과정에서 은면 제거를 수행하도록 하였고, 선 인출 기법을 적용하여 픽셀 캐쉬의 접근 실패에 따른 손실을 줄여주었다. 실험 결과, 제안 구조는 일반 픽셀 파이프라인 구조에 비해 약 32%, HZB 구조에 비해 약 7%의 성능 향상을 보이고 있다.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
본 논문은 자원제약 조건에서 파이프라인 데이터패스 합성을 위한 스케줄링 방법이며, 우선순위 함수를 사용하여 스케줄할 연산을 선택하는 방법들과는 달리 연산들의 배정가능범위를 점진적으로 축소하여 스케줄한다. 제안방법은 스케줄링 알고리즘과 자원제약 위반을 검출하는 판단알고리즘으로 구성되며, 연산의 배정 가능한 제어단계의 처음 또는 마지막 단계에 임시로 연산을 배정하여 스케줄링 해가 존재하는지를 평가한다. 만약 해를 발견할 수 없다면 이는 자원제약 위반에 의해 연산을 그 제어단계에 배정하는 것이 불가능함을 의미하기 때문에 그 제어단계를 제거하며, 모든 연산에 대하여 배정가능범위 축소가 없을 때까지 이 과정을 반복한다. 벤치마크에 대한 실험결과는 다른 방법들과 비교해서 개선된 스케줄링 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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