This paper analyzes the four game physics engines in terms of real time techniques. Real time physics is the technology that simplifies the physics-based simulation to apply for the real time applications such as game. Our study includes two commercial physics engines, Havok's Physics SDK and NVIDIA's PhysX SDK, and two open source projects, Open Dynamics Engine and Bullet physics engine. As a result, most of them covers rigid body dynamics and some include either deformable body simulation or fluids simulation, or both. For real time simulation, they adopt the simplified numerical methods, the effective in collision detection/response, and also use the parallel processing hardwares, i.e., multi core CPU, Physics processing unit(PPU), or graphics processing unit(GPU).
We have tried to compare two different IDSs which are widespread over the network administrator, Snort and Suricata, in functional and performance aspects. Specifically, we focused on analyzing upon what functions for detecting threat were added newly and what Multi-Threading introduced newly for Suricata has influenced in a performance aspect. As a result, we could discover that there are some features in Suricata which has never existed in Snort such as Protocol Identification, HTTP Normalizer & Parser, and File Identification. Also, It was proved that the gap of PPS(Packets Per Second) becomes wider, as the number of CPU Cores which are working increase. Therefore, we could conclude that Suricata can be an efficient alternative for Snort considering the result that Suricata is more effective quantitatively as well as qualitatively.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.141-151
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2017
Nowadays, It is undeniable that the threat of network security is growing as time flows due to worldwide development of wire/wireless, various Internet platform and sophisticated hacking techniques. The amount of traffics that Network security solution has to handle is increasing and recently many occurrence of explosive traffic attacks from PulseWave are being observed which has many similar characteristics to New DDos. Medium and small sized firms abroad have developed and distributed Snort and Suricata that are based on open-source Intrusion Detection System(IDS) / Intrusion Prevention System (IPS). The goal of this study is to compare between Windows7 by applying suicata 4.0.0 32bit version and Ubuntu 16.04.3 LTS by applying suicata 4.0.0 version which is an open source Intrusion Detection System / Intrusion Protection System that uses multi threads method. This experiment's environment was set as followed C1100 server model of Dell, Intel Xeon CPU L5520 2.27GHz*2 with 8 cores and 16 threads, 72GB of RAM, Samsung SSD 250GB*4 of HDD which was set on RAID0. According to the result, Suricata in Ubuntu is superior to Suricata in Windows7 in performance and this result indicates that Ubuntu's performance is far advanced than Windows7. This meaningful result is derived because Ubuntu that applied Suricata used multi core CPU and RAM more effectively.
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.36-38
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2012
이제 멀티코어 CPU가 보편화 되었지만 대다수의 프로그래밍 언어가 단일 코어를 대상으로 발전되었기 때문에 병렬화에 어려움이 있다. 이를 해결하고자 병렬처리 기법들이 연구되고 있지만 오히려 개발자는 여러 기법들 사이에서 혼란스러울 수 있다. 본 논문에서는 개발자들이 처한 상황에서 적절한 기법을 선택하는데 도움이 되고자 주요 병렬처리 기법인 OpenMP, Threading Building Blocks, Cilk Plus, Parallel Patterns Library를 비교 및 평가하였다. 각 기법마다 지원 기능, 지원 방식, 스케줄링 기법 등 개발자가 프로그램을 개발함에 있어 고려해야 할 특징들이 서로 다르고 각기 장단점이 존재한다. 따라서 병렬처리 기법을 선택하고 구현함에 있어 특정한 하나의 기법에 의존하는 것보다는 여러 기법들의 특성을 파악하여 상황에 맞는 기법을 선택한다면 보다 효율적이면서도 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있다.
We present a simple new idea to improve the quality of exemplar based texture synthesis using multiple rotated input exemplars. Our algorithm successfully obtain rotational synthesis feature variations and manages to reduce the artifacts in the results, especially patch seams due to the structure of the exemplars provided which have been inappropriate for previous neighborhood matching synthesis algorithms. Our algorithm is parallel in nature, thus it is possible to implement our algorithm using GPU or multi-core CPU to accelerate synthesis process.
Seo, Dongyou;Kim, Shin-gye;Choi, Chanho;Eom, Hyeonsang;Yeom, Heon Y.
Annual Conference of KIPS
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2012.11a
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pp.204-206
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2012
SMP(Symmetric Multi-Processing)는 Shared memory bus 를 사용함으로써 scalability 가 제한적이었다. 이런 SMP의 scalability 제한을 극복하기 위해 제안 된 것이 NUMA(Non Uniform Memory Access)이다. NUMA는 memory bus 를 CPU 별 local 하게 가지고 있어 자신이 가지는 memory 영역에 대해서는 다른 영역을 접근하는 것 보다 더 빠른 latency 를 가지는 구조이다. Local 한 memory 영역의 존재는 scalability를 높여 주었지만 서버 가상화 환경에서 VM을 동적으로 scheduling 을 하였을 때 VM의 page 가 실행되는 core 의 local 한 메모리 영역에 존재하지 않게 되면 remote access로 인해 local access보다 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 서버 가상화 환경에서 최신 architecture인 AMD bulldozer에서 NUMA affinity가 위반되었을 때 발생하는 성능 저하와 어떤 상황에서 이런 NUMA affinity가 위반되어도 성능저하가 없는지 연구하였다.
Kim, Minho;Lim, Myung-Eun;Choi, Jae-Hoon;Park, Soo Jun;Choi, Wan;Jung, Ho-Youl
Annual Conference of KIPS
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2013.11a
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pp.103-106
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2013
SAMtools는 NGS 데이터의 alignment 결과에 대해 사실상의 표준으로 쓰이고 있는 SAM 포맷의 데이터를 다루는 많은 연구자들에게 애용되는 tool 들을 포함하고 있는 SW 이다. 최근 멀티코어 처리장치 HW 기술이 적용된 alignment SW 들이 속속 공개되어 성능향상을 보여주고 있으나, SAMtools 는 그렇지 못한 실정이어서 점점 더 NGS 데이터 처리의 병목구간으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 멀티코어 CPU 를 효과적으로 활용한 고성능의 MC-SAMtools SW를 제시하고자 한다.
Network coding has been shown to improve various performance metrics in network systems. However, if network coding is implemented as software a huge time delay may be incurred at encoding/decoding stage so it is imperative for network coding to be parallelized to reduce time delay when encoding/decoding. In this paper, we compare the performance of parallelized decoders for random linear network coding (RLC) and pipeline network coding (PNC), a recent development in order to alleviate problems of RLC. We also compare multi-threaded algorithms on multi-core CPUs and massively parallelized algorithms on GPGPU for PNC/RLC.
In this paper, we propose an effective memory test environment, called a virtualized kernel, for 64bit multi-core computing environments. The term of effectiveness means that we can test all of the physical memory space, even the memory space occupied by the kernel itself, without rebooting. To obtain this capability, our virtualized kernel provides four mechanisms. The first is direct accessing to physical memory both in kernel and user mode, which allows applying various test patterns to any place of physical memory. The second is making kernel virtualized so that we can run two or more kernel image at the different location of physical memory. The third is isolating memory space used by different instances of virtualized kernel. The final is kernel hibernation, which enables the context switch between kernels. We have implemented the proposed virtualized kernel by modifying the latest Linux kernel 2.6.18 running on Intel Xeon system that has two 64bit dual-core CPUs with hyper-threading technology and 2GB main memory. Experimental results have shown that the two instances of virtualized kernel run at the different location of physical memory and the kernel hibernation works well as we have designed. As the results, the every place of physical memory can be tested without rebooting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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