• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.3
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• pp.33-42
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• 2003

This paper describes an efficient design of an asynchronous 16-bit divider using the NST (new Svoboda-Tung) algorithm. The divider is designed to reduce power consumption by using the asynchronous design scheme in which the division operation is performed only when it is requested. The divider consists of three blocks, i.e. pre-scale block, iteration step block, and on-the-fly converter block using asynchronous pipeline structure. The pre-scale block is designed using a new subtracter to have small area and high performance. The iteration step block consists of an asynchronous ring structure with 4 division steps for area reduction. In other to reduce hardware overhead, the part related to critical path is designed by a dual-rail circuit, and the other part is done by a single-rail circuit in the ring structure. The on-the-fly converter block is designed for high performance using the on-the-fly algorithm that enables parallel operation with iteration step block. The design results with 0.6${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS process show that the divider consists of 12,956 transistors with 1,480 $\times$1,200${\mu}{\textrm}{m}$$^2$area and average-case delay is 41.7㎱.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.5
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• pp.51-60
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• 2003

Asynchronous iteration is a way to reduce performance degradation of some parallel algorithms due to load imbalance or transmission delay between computing nodes, which requires asymmetric communication between the nodes of different speeds. To implement such asynchronous communication on distributed memory systems, we suggest an MPMD method that creates an additional separate server process on each computing node, and compare it with an SPMD method that creates a single process per node.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.5 s.95
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• pp.421-426
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• 2005

In a large scale parallel computation, some processor or communication link failure results in a waste of huge amount of CPU hours. However, MPI in its current specification gives the user no possibility to handle such a problem. In this paper, we propose an application-level fault tolerant linear system solver by using an MPMD-type asynchronous iteration, purely on the basis of the MPI standard without using any non-standard fault-tolerant MPI library.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• v.7 no.3
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• pp.1045-1058
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• 2000

In usual synchronous parallel computing, workload balance is a crucial factor to reduce idle times of some processors that have finished their jobs earlier than others. However, it is difficult to achieve on a heterogeneous workstation clusters where the available computing power of each processor is unpredictable. As a way to overcome such a problem, the idea of asynchronous methods has grown out and is being increasingly used and studied, but there is none for eigenvalue problems yet. In this paper, we suggest a new asynchronous method to solve some singular matrix problems, that can also be used for finding a certain eigenvector of some matrices.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.6
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• pp.23-34
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• 2005

In a large scale parallel computation, failures of some nodes or communication links end up with waste of computing resources, Several fault-tolerant MPI libraries have been proposed so far, but the programs written by using such libraries have a portability problem since fault-tolerant features are not supported by the MPI standard yet, In this paper, we propose an application-level fault-tolerant linear system solver that uses the asynchronous iteration algorithm and the standard MPI functions only, which does not have a portability problem and is more efficient by adopting a simplified recovery mechanism.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.1
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• pp.67-74
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• 2004

Most of today's parallel numerical schemes use synchronous algorithms, where some processors that have finished their tasks earlier than others must wait at synchronization points for correct computation. Hence overall performance of the system is dependent upon the speed of the slowest processor. In this paper, we det·ise a synchronous/asynchronous hybrid algorithm to accelerate convergence of the solution for finding the dominant eigenpair of a large matrix, by reducing the idle times of faster processors using MPMD programming methodology.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.4
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• pp.439-446
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• 2001

The main stream of parallel programming today is using synchronous algorithms, where processor synchronization for correct computation and workload balance are essential. Overall performance of the whole system is dependent upon the performance of the slowest processor, if workload is not well-balanced or heterogeneous clusters are used. Asynchronous iteration is a way to mitigate such problems, but most of the works done so far are for shared memory systems. In this paper, we suggest and implement a parallel large sparse linear system solver that improves performance on distributed memory systems like clusters by reducing processor idle times as much as possible by asynchronous iterations.

• Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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• 2003.09a
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• pp.11-11
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• 2003

오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.