디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공하는 서버시스템의 레지스터, 캐시메모리, 네트워크 정보 등의 휘발성 정보는 침해사고 이후 시간의 경과나 외부의 조작으로 사라지거나 변조되기 쉽기 때문에 실시간으로 확보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 컴퓨팅 환경의 서버 시스템에서 휘발성 정보를 메모리를 기반으로 수집하는 기법을 활용하여 동작 중인 서버에서 위급상황이 발생할 시 필요한 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 휘발성 정보 수집 모듈을 제안한다.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
플래시 메모리는 이동형 컴퓨팅 환경에서 휴대용 정보기기를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 휴대용 정보기기용 데이터베이스의 핵심 저장 모듈이 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 플래시인지 트랜잭션 관리(Flash-Aware Transaction Management: FATM) 기법을 제안한다. FATM은 SRAM과 W-cache를 활용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한, 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며, 실험 결과 분석을 통하여 FATM이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서 구현한 GenBIST는 메모리 테스팅을 위한 정보를 입력으로 받아 테스트용 회로를 VerilogHDL 코드로 자동 생성해 주는 설계 자동화 툴 이다. 상용 툴 들을 포함한 기존의 툴 들은 대부분 메모리 테스트를 위한 알고리즘들을 라이브러리화하고 이를 회로로 생성해주는 방식인데 반해, 본 논문에서 구현한 툴은 사용자가 정의한 알고리즘대로 회로를 생성해 줌으로써 새로운 알고리즘의 적용을 용이하게 하였다. 또한 다중 메모리를 지원할 수 있게 함으로써 메모리 BIST 회로를 공유할 수 있게 하였고 serial interfaceing 기법을 사용함으로써 경계 주사 기법과 함께 사용될 경우 메모리 테스트를 위한 부가적인 핀을 필요로 않는다.
The Newton-Raphson method has now gained widespread popularity in Load-flow calculationes. In this paper programming is developed with aims to improve the convergence characteristics, speed and memory requirements in the above method. The method of Load-flow calculations is performed by employing the MW-O/MVAR-V decoupling principle. To reduce the memory requirements and improve the speed of calculation the programming of the Optimally Ordered Triangular Factorization method is developed. Besides this, other measures are taken to reduce memory requirements and computing time and to improve reliability. KECO'S 48 Bus system was tested and the method suggested in this paper was proved to be faster than any other methods.
The high intensity of research and modeling in fields of mathematics, physics, biology and chemistry requires new computing resources. For the big computational complexity of such tasks computing time is large and costly. The most efficient way to increase efficiency is to adopt parallel principles. Purpose of this paper is to present the issue of parallel computing with emphasis on the analysis of parallel systems, the impact of communication delays on their efficiency and on overall execution time. Paper focuses is on finite algorithms for solving systems of linear equations, namely the matrix manipulation (Gauss elimination method, GEM). Algorithms are designed for architectures with shared memory (open multiprocessing, openMP), distributed-memory (message passing interface, MPI) and for their combination (MPI + openMP). The properties of the algorithms were analytically determined and they were experimentally verified. The conclusions are drawn for theory and practice.
독립적인 전자 장비들을 모듈화하여 하나로 통합한 시스템에 탑재되는 운영체제는 안정성 보장을 위해 파티셔닝 기술을 갖추어야 한다. 기존 운영체제에 파티셔닝 기술을 접목하기 위해서는 기존 스케줄러를 파티션 스케줄러로 확장해야한다. 특히 낮은 성능과 적은 메모리를 사용하는 우주용 시스템과 같은 임베디드 시스템에 적용하기 위해서는 스케줄러 확장시 성능적인 측면뿐만 아니라 메모리적인 측면도 고려해야한다. 본 논문에서는 파티션 비트맵을 이용한 메모리 효율적인 리눅스 파티션 스케줄러를 제안한다. 제안한 파티션 스케줄러는 구현시 적은 양의 메모리 공간을 요구하며 적은 파티션 전환 오버헤드가 발생한다. 또한 프로토타입을 LEON 4 프로세서 보드에 구현하였다. 성능평가를 통해 결과 정확성과 파티션 전환 오버헤드, 그리고 구현시 요구되는 메모리 공간 및 추가되는 소스코드의 양을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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