• 제목/요약/키워드: Java Parallel Virtual Machine

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PDA 클러스터 컴퓨팅을 활용한 대용량 모바일 소프트웨어 실행 (Running Large-scale Mobile Software using PDA Cluster Computing)

  • 민혜린;이종우
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.249-258
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    • 2009
  • 최근 무선 인터넷 시장의 발전으로 모바일 단말기를 이용한 응용 개발이 늘어나고 있다. PDA 같은 모바일 장치는 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 장점으로 인해 컴퓨팅을 요구하는 다양한 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 본 논문의 목적은 PDA 클러스터 시스템을 이용해 PDA 단독으로는 실행시킬 수 없었던 대용량 소프트웨어를 PDA 상에서 실행시키는 것이다. 구체적인 구현 방법으로는 기존 워크스테이션 클러스터 컴퓨팅 엔진 JPVM을 PDA로 이식한 버전인 PDA-JPVM을 이용하였다. PDA 클러스터 상에서 병렬 응용 프로그램들을 실행시킨 결과, 이식된 PDA 클러스터 시스템을 이용해 대규모 소프트웨어를 PDA 상에서 실행시킬 수 있음을 확인하였으며, 아울러 그 성능 평가 결과도 보인다.

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다중스레드 모델의 스레드 코드를 안전한 자바 바이트코드로 변환하기 위한 번역기 설계 (Design of Translator for generating Secure Java Bytecode from Thread code of Multithreaded Models)

  • 김기태;유원희
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.148-155
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    • 2002
  • 다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding

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DEX2C: Translation of Dalvik Bytecodes into C Code and its Interface in a Dalvik VM

  • Kim, Minseong;Han, Youngsun;Cho, Myeongjin;Park, Chanhyun;Kim, Seon Wook
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제4권3호
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    • pp.169-172
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    • 2015
  • Dalvik is a virtual machine (VM) that is designed to run Java-based Android applications. A trace-based just-in-time (JIT) compilation technique is currently employed to improve performance of the Dalvik VM. However, due to runtime compilation overhead, the trace-based JIT compiler provides only a few simple optimizations. Moreover, because each trace contains only a few instructions, the trace-based JIT compiler inherently exploits fewer optimization and parallelization opportunities than a method-based JIT compiler that compiles method-by-method. So we propose a new method-based JIT compiler, named DEX2C, in order to improve performance by finding more opportunities for both optimization and parallelization in Android applications. We employ C code as an intermediate product in order to find more optimization opportunities by using the GNU C Compiler (GCC), and we will detect parallelism by using the Intel C/C++ parallel compiler and the AESOP compiler in our future work. In this paper, we introduce our DEX2C compiler, which dynamically translates Dalvik bytecodes (DEX) into C code with method granularity. We also describe a new method-based JIT interface in the Dalvik VM for the DEX2C compiler. Our experiment results show that our compiler and its interface achieve significant performance improvement by up to 15.2 times and 3.7 times on average, in Element Benchmark, and up to 2.8 times for FFT in Smartbench.