대규모 신호처리 변환을 신속하게 처리하기 위해서는 캐시 메모리를 효과적으로 이용하는 것이 중요하다. 대규모 DFT 계산에서는 stride 액세스로 인한 캐시 충돌 적중 실패로 인하여 캐시 성능이 상당히 떨어지게 되고 이로 인해 전체적인 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 메모리 계층 구조를 고려한 동적 데이터 재배열(Dynamic Data Layout) 방법을 개발하였다. 제시된 방법은 stride를 가지는 계산 단계(computation stage) 사이에 데이터를 동적으로 재구성을 하여 캐시 적중 실패를 줄이는 것이다. 또한 트리 구조 FFT 계산 방법에서 FFT 크기와 데이터 stride 액세스를 기초로 하여 가능한 모든 인수분해 트리 중에서 최소 실행시간을 가지는 최적의 인수 분해트리를 찾아내는 탐색 알고리즘을 개발하였다. 성능 향상을 확인하기 위하여 제시된 방법을 기존의 FFT 알고리즘에 적용하여 Pentium 4, Alpha 21264, $Athlon^{TM}$ 64, UltraSPARC III에서 실험하였다. 실험 결과에 따르면 기존의 FFT 패키지들과 비교하여 제시된 방법을 적용한 FFT가 최대 3.37배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
최근 추천시스템과 데이터 분석 분야에서 고차원 형태의 텐서를 이용하는 연구가 증가하고 있다. 이는 고차원의 데이터인 텐서 분석을 통해 더 많은 잠재 요소와 잠재 패턴을 추출가능하기 때문이다. 그러나 고차원 형태인 텐서는 크기가 방대하고 계산이 복잡하기 때문에 텐서 분해를 통해 분석해야한다. 기존 텐서 도구들인 rTensor, pyTensor와 MATLAB은 단일 시스템에서 작동하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하기 어렵다. 하둡을 이용한 텐서 분해 도구들도 있지만 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 기반의 빅데이터 시스템인 아파치 스파크를 기반으로 하는 텐서 분해 도구인 S-PARAFAC을 제안한다. S-PARAFAC은 텐서 분해 방법 중 PARAFAC 분해에 초점을 맞춰 아파치 스파크에 적합하게 변형하여 텐서 분해를 빠르게 분산 처리가능 하도록 하였다. 본 논문에서는 하둡을 기반의 텐서 분해 도구와 S-PARAFAC의 성능을 비교하여 약 4~25배 정도의 좋은 성능을 보였다.
In this paper, we propose a new optical thresold generator as a key-stream genrator for stream cipher systems. The random key-bit stream is generated by a digital generator that is composed of LFSRs and nonlinear ligics. Digital implementatin of a key-stream generator requires large memory to implement programmable tapping points. This memory problem may be overcome easily by using the proposed optical system which has the proberty of 2D parallel processing.To implement hte threshold generator optically, we use conventional twisted nematic type SLMs (LCDs). This proposed system is based on the shadow casting technique for the AND operation between taps and sregister stages. It is also based on the proposed PMRS method for modulo 2 addition. The proposed PMRS method uses the property of light's polarization on LCD and can be implemented optically using one LCD and some mirrors. One of the major advantages of the proosed system is that there is no limitation of the number of the progarmmable tapping points. Therefore, the proposed system can be applied for the 2D encryption system which processes large amounts of data such as 2D images. We verify the proposed system with some simulation.
Clusters have become a popular alternative for building high-performance parallel computing systems. Today's high-performance system area network (SAN) protocols such as VIA and IBA significantly reduce user-to-user communication latency by implementing protocol stacks outside of operating system kernel. However, emerging parallel applications require a significant improvement in communication latency. Since the time required for transferring data between host memory and network interface (NI) make up a large portion of overall communication latency, the reduction of data transfer time is crucial for achieving low-latency communication. In this paper, Eager Data Transfer (EDT) mechanism is proposed to reduce the time for data transfers between the host and network interface. The EDT employs cache coherence interface hardware to directly transfer data between the host and NI. An EDT-based network interface was modeled and simulated on the Linux-based, complete system simulation environment, Linux/SimOS. Our simulation results show that the EDT approach significantly reduces the data transfer time compared to DMA-based approaches. The EDTbased NI attains 17% to 38% reduction in user-to-user message time compared to the cache-coherent DMA-based NIs for a range of message sizes (64 bytes${\sim}$4 Kbytes) in a SAN environment.
Plane detection is very important information for mission-critical of robot in 3D environment. A representative method of plane detection is Hough-transformation. Hough-transformation is robust to noise and makes the accurate plane detection possible. But it demands excessive memory and takes too much processing time. Iterative randomized Hough-transformation has been proposed to overcome these shortcomings. This method doesn't vote all data. It votes only one value of the randomly selected data into the Hough parameter space. This value calculated the value of the parameter of the shape that we want to extract. In Hough parameters space, it is possible to detect accurate plane through detection of repetitive maximum value. A common problem in these methods is that it requires too much computational cost and large number of memory space to find the distribution of mixed multiple planes in parameter space. In this paper, we detect multiple planes only via data sampling using Self Organizing Map method. It does not use conventional methods that include transforming to Hough parameter space, voting and repetitive plane extraction. And it improves the reliability of plane detection through division area searching and planarity evaluation. The proposed method is more accurate and faster than the conventional methods which is demonstrated the experiments in various conditions.
Multitenancy has gained growing importance with the development and evolution of cloud computing technology. In a multitenant environment, multiple tenants with different demands can share a variety of computing resources (e.g., CPU, memory, storage, network, and data) within a single system, while each tenant remains logically isolated. This useful multitenancy concept offers highly efficient, and cost-effective systems without wasting computing resources to enterprises requiring similar environments for data processing and management. In this paper, we propose a novel approach supporting multitenancy features for Apache Hadoop, a large scale distributed system commonly used for processing big data. We first analyze the Hadoop framework focusing on "yet another resource negotiator (YARN)", which is responsible for managing resources, application runtime, and access control in the latest version of Hadoop. We then define the problems for supporting multitenancy and formally derive the requirements to solve these problems. Based on these requirements, we design the details of multitenant Hadoop. We also present experimental results to validate the data access control and to evaluate the performance enhancement of multitenant Hadoop.
최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.
데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 성능평가 결과 제안한 정책이 기존의 정책보다 더 나은 성능을 나타낸다는 것을 확인하였다.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
DREAM-S는 ATM 네트워크용 교환 시스템에서 응용 프로그램들의 교환기 운용 데이터에 대한 실시간 처리 요구를 지원하기 위한 분산 주기억장치 상주 데이터베이스 시스템(Main Memory Database Systems)이다. DREAM-S는 클라이언트-서버 구조를 가지면서 서버 프로세서에만 디스크가 연결되어 있으며, 대량의 데이터로부터 원하는 데이터를 신속히 검색하기 위하여 T- Tree 색인 구조를 제공한다. 본 논문에서논 DREAM-S에서 T- Tree 색인 구조에 대한 회복 기법를 제안한다. 주기억장치 상주 데이터베이스는 디스크 상주 데이터베이스 보다 뛰어난 성능을 제공하지만 시스템 고장 시(정전 등과 같은 오류) 주기억장치에 저장된 모든 데이터(릴레이션과 색인 구조)가 파손될 수 있다. 따라서 고장 후 파손된 주기억장치 데이터베이스를 신속히 정상 데이터베이스 상태로 회복하는 회복 기법이 필수적이다. 제안된 회복 기법에서는 T-Tree 색인 구조를 각 프로세서의 주기억장치에만 유지하도록 함으로서 ATM 교환기 시스템의 성능에서 병복 현상을 일으킬 수 있는 서버 프로세서의 디스크 출입 오버헤드를 줄인다. 또한, 시스템 고장 후 서버와 모든 클라이언트 시스템들이 병렬 처리 방식으로 각자의 T- Tree(들)를 회복하도룩 함으로서 클라이언트 개수가 많은 경우에도 신속한 회복이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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