최근 물리적으로 분산 메모리 하드웨어 상에서 공유메모리 프로그래밍 모델을 제공하는 3소프트웨어 분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory, DSM) 시스템을 위해 여러 프로토콜이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존의 동적 복원 프로토콜인 하이브리드 프로토콜[11]의 성능향상을 제안하는 두 가지 문제를 밝혀내고 이를 개선하기 위한 향상된 하이브리드 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 동기화 시점에서 기존 프로토콜과 같이 과거에 어떤 페이지를 이미 접근한 프로세스에 대해서 복원 프로토콜을 적용할 뿐만 아니라. 그 페이지에 접근한 프로세스의 수가 선택된 파라미터 값 이상이면 모든 프로세스에 대해 복원 프로토콜을 적용한다. 제안한 프로토콜을 DSM 시스템인 CVM에 구현하고 100Mbps인 Ethernet으로 연결된 8대의 Sun ultral상에서 6개의 응용 프로그램에 대해 성능평가를 수행하였다. 그결과 원격 프로세스에 대한 수정정보 요구 메시지의 수를 평균 16% 감소시켰고, 4개의 응용프로그램에서 2-5%의 성능향상을 얻었다.
본 논문은 MBOA UWB SoC의 MAC 시스템 설계에 관한 것이다. 구현된 MBOA MAC 알고리즘은 일반적으로 널리 사용되고 있는 중앙의 마스터가 네트워크를 관리하는 방식이 아니라, 모든 디바이스가 네트워크를 구성하고 관리할 수 있는 분산 방식을 사용하고 있다. 따라서 MAC이 분산 네트워크를 구성하고 관리를 하기 때문에 메쉬 네트워크 구성이 용이하다. 시스템은 데이터 처리 속도를 최대화하기 위해서 캐쉬가 내장된 ARM926EJ를 내장하였고, 재사용 및 시스템 설계가 용이한 AMBA 버스를 사용하였다. 또한, 칩의 소모 전력을 최소화하기 위해 시스템 클럭 제어 알고리즘을 구현하였다. 그리고, 시스템 메모리 버퍼와 MAC 하드웨어간의 데이터 이동을 위하여 MAC 전용 DMA를 설계하였으며, Host와 시스템 메모리 버퍼간의 고속의 데이터 이동을 위하여 USB 2.0 블록의 전용 DMA를 사용하였다.
본 논문에서는 분산공유메모리 다중프로세서 시스템에서 하드웨어 구성요소와 실행환경이 시스템의 전체 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 분석한다. PARSEC[1,2]을 이용하여 분산공유메모리 다중프로세서 시스템을 실제 실행환경에 근접하게 모델링하고 그 모델링된 시스템상에 2D FFT를 가상 실행하는 방식의 시뮬레이션 결과, 일반적으로 성능분석을 할 때 성능요소로 고려하지 않느 군소 하드웨어 요소들이 시스템 구성에 따라 시스템의 전체 성능에 상당한 영향을 미침을 밝힌다. 또한 반복순환 구문의 오버헤드, 코드최적화 등 실행조건에 따른 성능의 변화도 정량적으로 분석한다.
본 논문은 분산 공유메모리 환경의 다단계 버스망을 위한 동적 라우팅 방범을 제안한다. 제안된 라우팅 방법의 특징은 다단계 버스망이 제공하는 잉여경로를 활용하고 스위치 트래픽에 따라 적응적으로 경로를 결정하여 스위치의 트래픽을 분산시키는 것이다. 구체적으로는 잉여경로 상의 다음 단계 스위치의 트래픽 정도가 높고 낮음을 판단하여 트래픽 정도가 낮은 스위치로 패킷을 전달한다. 그 결과 평균 응답시간과 스위치상의 평균 대기패킷수를 줄이는 효과를 얻는다. 프로세서수와 스위치 크기를 변화시키면서 시뮬레이션을 하여 제안된 알고리즘이 잉여경로를 고려하지 않는 기존의 알고리즘에 비하여 평균 응답시간은 약 9%, 스위치 상의 평균 대기패킷수는 21.6% 정토 향상시킨다는 것을 보여준다
In this paper, we design and implement a distributed, moving objects management system for processing locations and sensor data from smart black boxes. The proposed system is designed and implemented based on Apache Kafka, Apache Spark & Spark Streaming, Hbase, HDFS. Apache Kafka is used to collect the data from smart black boxes and queries from users. Received location data from smart black boxes and queries from users becomes input of Apache Spark Streaming. Apache Spark Streaming preprocesses the input data for indexing. Recent location data and indexes are stored in-memory managed by Apache Spark. Old data and indexes are flushed into HBase later. We perform experiments to show the throughput of the index manager. Finally, we describe the implementation detail in Scala function level.
In this paper, a class of impulsive fuzzy bi-directional associative memory (BAM) neural networks with distributed delays and variable coefficients are considered. Using Lyapunov functional method and fixed point theorem, we derived some sufficient conditions for the existence and globally exponential stability of unique periodic solution of the networks. The results obtained are new and extend the previous known results. In addition, an example is given to show the effectiveness of our results obtained.
The distributed arithmetic approach has been commonly recognized as an efficient method to implement the inner-product type of computation with fixed coefficients such as DCT/IDCT. This paper presents a novel architecture and the implementation of 2-D DCT/IDCT VLSI chip based on distributed arithmetic. The main feature of the proposed architecture is a fully 2-bit serial pipeline and parallel structure with memory-based signal processing circuitry, which is efficient to the implementation of the bit-serial operation of distributed arithmetic. All modules of the proposed architecture are designed with NP-dynamic circuitry to reduce the power consumption and to increase the performance. This chip is applicable in HDTV systems working at video sampling rate up to 75 MHz.
The DEVS(discrete event system specification) formalism describes a discrete event system in a hierarchical, modular form. DEVSIM++ is C++ based general purpose DEVS abstract simulator which can simulate systems to be modeled by the DEVS formalism in a sequential environment. We implement P-DEVSIM++ which is a parallel version of DEVSIM++. In P-DEVSIM++, the external and internal event of models can be processed in parallel. To process in parallel, we introduce a hierarchical distributed simulation technique and some optimistic distributed simulation techniques. But in our algorithm, the rollback of a model is localized itself in contrast to the Time Warp approach. To evaluate its performance, we simulate a single bus multiprocessor architecture system with an external common memory. Simulation result shows that significant speedup is made possible with our algorithm in a parallel environment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.321-326
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2021
In a multi-cloud environment, it is necessary to minimize physical movement for efficient interoperability of distributed source data without building a data warehouse or data lake. And there is a need for a data platform that can easily access data anywhere in a multi-cloud environment. In this paper, we propose a new platform based on data fabric centered on a distributed platform suitable for cloud environments that overcomes the limitations of legacy systems. This platform applies the knowledge graph database technique to the physical linkage of source data for interoperability of distributed data. And by integrating all data into one scalable platform in a multi-cloud environment, it uses the holochain technique so that companies can easily access and move data with security and authority guaranteed regardless of where the data is stored. The knowledge graph database mitigates the problem of heterogeneous conflicts of data interoperability in a decentralized environment, and Holochain accelerates the memory and security processing process on traditional blockchains. In this way, data access and sharing of more distributed data interoperability becomes flexible, and metadata matching flexibility is effectively handled.
분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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