본 논문은 전기단층촬영의 실시간 영상 복원을 위한 마스터-슬레이브 구조를 갖는 분산 전기 단층촬영 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 영상복원은 그 수행시간이 미지수의 수에 3제곱에 비례하는 계산 위주의 응용으로서 영상의 정밀도를 위해 미지수를 증가시키면 그 수행시간이 급격히 증가한다. 마스터는 순차적인 루프에 진입하기 전에 각 컴퓨팅 노드에 독립적인 프레임 데이터를 분배하여 병렬로 기저노드를 추출하도록 하고 그 결과를 취합하여 그룹화함으로써 미지수의 수를 감소시킨다. 지역망으로 연결된 컴퓨팅 노드들은 MATLAB이 설치되어 기본적인 계산능력을 갖고 있으며 MATLAB 자료구조를 효율적으로 교환할 수 있는 명령이 동적 링크 라이브러리로 구현되어 있다. 또한 마스터에는 병렬 행렬 연산, 고속 자코비언 둥이 구현되어 순차적인 부분의 계산을 효율적으로 수행한다. 구현된 각 요소들의 성능을 측정한 결과 병렬 라이브러리는 전체 복원 시간을 50% 가까이 감소시킬 수 있으며 분산 알고리즘은 4개의 노드가 협력작업을 하는 경우 주어진 대상 물체에 대해 12배 빠른 속도로 영상을 복원할 수 있다.
월드 와이드 웹은 가장 커다란 가상 시스템이 되고 있다. 최근의 연구 분야에서, 많은 계산량을 지닌 응용을 수행시키기 위해 월드 와이드 웹에 존재하는 여러 휴지 호스트들을 이용하는 아이디어가 등장하고 있으며, 이러한 새로운 컴퓨팅 패러다임을 전역 컴퓨팅이라고 부른다. 우리는 이 논문에서 Tiger라 불리우는 이동 객체 기반 전역 컴퓨팅 프레임워크를 구현하여 제시한다. Tiger의 첫 번째 목표는 객체들의 분산, 전달, 이동과 계산행위의 동시성을 지원하는 객체 지향 프로그래밍 라이브러리를 제시하는 것이다. 이 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머에게 분산 및 이동 객체에 대한 접근, 위치 및 이동 투명성을 제공한다. Tiger의 두 번째 목표는 전역 컴퓨팅의 요구 조건인 확장성 및 자원, 위치 관리를 지원하는 것이다. Tiger 시스템과 제공하는 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머로 하여금 전역적으로 확장된 컴퓨팅 자원을 활용하여 객체 지향 병렬 및 분산 응용을 쉽게 작성하게 해준다. 또한, 우리는 병렬 프랙탈 이미지 처리 및 유전자 뉴로 퍼지 알고리즘과 같은 매우 많은 연산량을 지닌 응용을 Tiger 시스템에 적용하여 성능 향상 정도를 보인다.
A research to evaluate efficiency of design optimization was performed for aerodynamic design optimization problem in distributed computing environment. The aerodynamic analyses which take most of computational work during design optimization were divided into several jobs and allocated to associated PC clients through network. This is not a parallel process based on domain decomposition rather than a simultaneous distributed-analyses process using network-distributed computers. GBOM(gradient-based optimization method), SAO(Sequential Approximate Optimization) and RSM(Response Surface Method) were implemented to perform design optimization of transonic airfoil and to evaluate their efficiencies. One dimensional minimization followed by direction search involved in the GBOM was found an obstacle against improving efficiency of the design process in distributed computing environment. The SAO was found quite suitable for the distributed computing environment even it has a handicap of local search. The RSM is apparently the fittest for distributed computing environment, but additional trial and error works needed to enhance the reliability of the approximation model are annoying and time-consuming so that they often impair the automatic capability of design optimization and also deteriorate efficiency from the practical point of view.
스마트-시티는 스마트-시티의 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 디바이스를 비롯한 수많은 인프라를 지능적으로 관리하고, 다양한 스마트 어플리케이션을 도시민에게 제공한다. 스마트-시티에서는 스마트-시티 어플리케이션에서 필요한 다양한 정보를 제공하기 위하여 수많은 사물인터넷 기기들로부터 끊임없이 발생하는 대규모의 스트림 빅-데이터를 지능적으로 처리하는 기능이 필요하다. 하지만, 스마트-시티에서 대규모의 스트림 빅-데이터를 처리하는 것에는 실시간 처리와 관련된 제약들이 존재한다. 본 스마트-시티-사업단에서는 선행 연구에서 스마트-시티미들웨어와 이를 이용한 스트림-리즈닝 방법론 및 시스템을 개발하였다. 스마트-시티에서 스마트 서비스를 제공하기 위하여, 스마트-시티-사업단에서는 스트림-리즈닝을 사용하는 방법론을 사용한다. 이 스트림-리즈닝은 대용량 데이터의 실시간 처리를 필요로 한다. 따라서, 후속연구로서 스마트-시티미들웨어의 클라우드-컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 스트림-리즈닝을 위한 실시간 분산병렬처리 클라우드-컴퓨팅 방법론과 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 스마트-시티에서 발생하는 사물인터넷 빅-데이터를 스트림-리즈닝에 사용하기 위하여 이 후속연구에서 개발된 클라우드 기반 실시간 분산병렬처리 연구결과를 소개한다. 스마트-시티의 각종 센서들로부터 전송되어지는 사물인터넷 빅-데이터를 사용하여 스트림-리즈닝하는 데 필요한 클라우드-컴퓨팅 기반의 실시간 분산처리 방법론과 시스템을 소개하고 있으며, 이 방법론을 선행연구에서 개발한 스마트-시티 미들웨어에 구현하여 실시간 분산처리 성능을 평가한 것을 소개한다.
Do, Xuan Huyen;Ha, Viet Hai;Tran, Van Long;Renault, Eric
ETRI Journal
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제43권5호
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pp.825-834
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2021
Based on its simplicity and user-friendly characteristics, OpenMP has become the standard model for programming on shared-memory architectures. Checkpointing-aided parallel execution (CAPE) is an approach that utilizes the discontinuous incremental checkpointing technique (DICKPT) to translate and execute OpenMP programs on distributed-memory architectures automatically. Currently, CAPE implements the OpenMP execution model by utilizing the DICKPT to distribute parallel jobs and their data to slave machines, and then collects the results after executing these distributed jobs. Although this model has been proven to be effective in terms of performance and compatibility with OpenMP on distributed-memory systems, it cannot fully exploit the capabilities of multicore processors. This paper presents a novel execution model for CAPE that utilizes two levels of parallelism. In the proposed model, we add another level of parallelism in the form of multithreaded processes on slave machines with the goal of better exploiting their multicore CPUs. Initial experimental results presented near the end of this paper demonstrate that this model provides significantly enhanced CAPE performance.
Parallel simulation is an efficient way to cope with long runtimes and high computational requirements in simulations of modern complex integrated electronic circuits and systems. This paper presents an algorithm for parallel simulation based on parallelization in equation formulation and simultaneous calculation of matrix contributions for nonlinear analog elements. In addition, the paper describes the development of a grid interface for a parallel simulator that enables a designer to perform simulations on distant computer clusters. Performances of the developed parallel simulation algorithm are evaluated by simulation of a microelectromechanical system.
본 논문에서는 인메모리(In-memory) 병렬 분산 처리 시스템 Apache Spark(이하 Spark)를 활용하여 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공할 수 있는 영상 기반 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공하기 위해서, Spark를 이용한 영상 특징점 추출 알고리즘의 병렬 분산화를 통해 알고리즘 연산 시간을 단축시킨다. 하지만 기존의 Spark 플랫폼에서는 영상 처리를 위한 인터페이스가 존재하지 않아, 영상 처리와 관련된 연산을 수행하는 것이 불가능하였다. 이에 본 논문에서는 Spark 영상 입출력 인터페이스를 구현하여 측위 연산을 위한 영상 처리를 Spark에서 수행 가능하게 하였다. 또한 무손실 압축(lossless compression)기법을 이용하여 특징점 기술자(descriptor)를 압축된 형태로 데이터베이스에 저장하여, 대용량의 실내 지도 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 방법을 소개한다. 측위 실험은 실제 실내 환경에서 수행하였으며, 싱글 코어(Single-core) 시스템과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템이 최대 약 3.6배 단축된 시간으로 사용자에게 측위 정보를 제공 할 수 있다는 것을 입증하였다.
인터넷 가반 분산/병렬 처리 프레임 워크 PDP(Parallel/Distributed Processing Scheme on Web)는 네트워크 내 유휴 상태 호스트들을 활용하여 대용량 작업을 병렬로 처리한다. 본 논문에서는 이러한 서브 작업을 할당받는 자원이 동작하는 네트워크 환경을 모니터링 함으로써 수시로 변화하는 네트워크 환경에 대처하는 방안을 제시한다. 특히 네트워크 환경 모니터링 예측 결과를 PDP의 작업 할당 알고리즘에 적용하여 네트워크 과부하 및 결함 등으로 인해 발생되는 작업 지연 요소에 적응적 대처함으로써 전체 작업 수행 처리율 향상을 도모하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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