OpenMP를 이용할 경우 컴파일러 디렉티브의 삽입으로 병렬화가 가능하다. 본 논문은 쿼드 트리를 이용한 데이터베이스 검색 프로그램을 OpenMP로 병렬화하여 실험을 진행한다. 실험을 통해 논리코어의 개수와 쓰레드 개수에 따른 상관관계가 적다는 것을 알 수 있다. 또한 쓰레드 개수 증가에 따른 오버헤드 발생이 성능에 영향을 준다는 사실을 알 수 있다. 쿼드 트리 자료구조를 이용한 데이터베이스 검색 프로그램을 OpenMP를 이용해 병렬화할 경우 논리적 코어의 개수가 8개, 쓰레드 개수가 16개일 경우에 1.8배의 최대의 성능향상을 이룬다.
최근 Chip-level MuitiThreading(CMT) 기술을 내장한 프로세서 들이 출시되면서 그들을 기반으로 하는 공유 메모리 다중 프로세서(SMP: Shared Memory Multiprocessor) 서버 또한 그 사용이 점점 더 보편화 되고있다. OpenMP는 그 사용의 효율성으로 인하여 SMP 시스템을 위한 응용 프로그램의 병렬화를 위한 표준이 되었다. 고성능 컴퓨팅(HPC: High Performance Computing) 응용프로그램 분야에서 더욱 더 빠른 컴퓨터의 처리 능력에 대한 요구가 증가함에 따라, OpenMP 지시어를 사용하여 병렬화된 HPC 응용 프로그램 들의 성능과 확장성을 높이는 일은 그 중요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 CMT 기술을 내장한 대용량 SMP서버인 Sun Fire E25K에서 OpenMP 지시어를 사용하여 병렬화된 HPC 응용 프로그램 들의 suite인 SPEC OMPL(OpenMP를 위한 표준 벤치마크 suite)의 성능과 확장성에 관해 연구했다. 본 논문에서는 또한 SPEC OMPL에 대한 CMT 기술의 효능을 평가하였다.
본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.
본 연구에서는 다물체 페리다이나믹 해석 코드의 MPI-OpenMP 혼합 병렬화를 수행하였다. 페리다이나믹 해석 모델은 복잡한 동적파괴 거동 및 불연속 특성을 모사하는데 적합하지만, 비국부 영역을 통한 절점 간 상호작용을 계산하기 때문에 유한요소 모델에 비해 계산 시간이 많이 소요된다. 또한 다중적층구조물의 다물체 페리다이나믹 해석에서 추가된 비국부 접촉 모델과 가상 층간 결합 모델을 통한 여러 물체 간 상호작용으로 계산 부담이 증가한다. 더불어 고속 충돌 파괴와 같은 복잡한 동적 파괴 거동 해석을 위해 세밀한 절점 간격과 작은 시간 간격이 요구되기 때문에 코드 최적화와 병렬화를 통한 고성능 해석 코드 개발이 필수적이다. 해석 코드는 Intel Fortran MPI compiler와 OpenMP를 사용하여 개발되었으며, 한국과학기술정보원(KISTI)의 슈퍼컴퓨팅센터 누리온(Nurion)으로 실행되었다. 다물체 해석 코드를 최적화하기 위한 핵심 요소들을 분석하고, 모델 의존성 발생 서브루틴 분석 및 프로세스 통신 데이터 분별을 통해 MPI-OpenMP 혼합 병렬 처리 구조를 적용하였다. 다물체 충돌 파괴 현상 시뮬레이션을 통해 개발된 병렬 처리 코드의 성능을 확인하였다.
단일 칩 다중 프로세서의 경우 표준화된 병렬 프로그래밍 방법이 없는데 OpenMP를 사용하면 병렬 프로그래밍이 쉬우므로 OpenMP는 단일 칩 다중 프로세서를 위한 매력적인 병렬 프로그래밍 모델이다. 그런데 단일 칩 다중 프로세서 시스템의 구조는 대상 응용 프로그램에 따라 다양할 수 있다. 따라서 각 시스템마다 다른 방식으로 OpenMP를 구현해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 운영체제를 사용하지 않는 단일 칩 다중 프로세서를 위한 OpenMP 구현과 주요 디렉티브의 효과적인 변환을 제안하여 특수한 하드웨어에 의존하지 않고 OpenMP 디렉티브의 추가적인 확장 없이 성능을 향상 시킬 수 있게 한다. 실험은 대상 플랫폼인 CT3400에서 수행하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.
신호처리 시스템에서 FFT는 많이 사용되고 있으며, 고속화를 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. FFT은 통신, 영상처리, 레이더 등 많은 영역에서 직접 또는 변형되어 많이 활용되고 있으나 실시간 처리 속도 한계와 가격의 문제로 FFT 길이가 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 TI사의 고속 DSP인 8 core의 TMS320C6678에 OpenMP 병렬처리 기법으로 FFT를 구현한 결과를 제시한다. 속도 개선을 위한 다양한 병렬처리 방안에 대하여 단일 FFT의 길이별 성능과 다중 FFT를 처리하기 위한 방안을 제안하였다. 이러한 OpenMP기반의 FFT는 DSP간 hyperlink 연결로 다수의 DSP로 병렬처리로 성능 개선이 가능하며, 본 연구에서는 16 core로 확장하여 그 성능이 30% 내외 개선되는 것을 보였다. 본 연구 결과는 초 고속 신호처리가 요구되는 의료영상, 초고해상도 영상처리, 고정밀 레이더 등에 활용이 가능할 것이다.
최근 이기종 멀티프로세서 시스템에서의 병렬화를 위해 범용 CPU 와 다른 컴퓨팅 장치들간의 다양한 연동 기술들이 부각되고 있다. 멀티프로세서 프로그래밍 모델인 OpenMP 는 가장 널리 사용되는 병렬 프로그래밍 언어이지만 기존 OpenMP 의 작업 할당 정책으로는 프로세서간 로드밸런싱을 문제를 해결할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 OpenMP 의 작업할당 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMP(Symmetric Multi Processing) 구조뿐만 아니라 AMP(명령어 구조는 같으나 동작 속도가 다른 이질 멀티프로세서 구조)에서도 작업부하균형을 효과적으로 실행할 수 있다.
최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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