Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권1호
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pp.13-20
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2009
The IPSAP which is a finite element analysis program has been developed for high parallel performance computing. This program consists of various analysis modules - stress, vibration and thermal analysis module, etc. The M orthogonal block Lanczos algorithm with shiftinvert transformation is used for solving eigenvalue problems in the vibration module. And the multifrontal algorithm which is one of the most efficient direct linear equation solvers is applied to factorization and triangular system solving phases in this block Lanczos iteration routine. In this study, the performance enhancement procedures of the IPSAP are composed of the following stages: 1) communication volume minimization of the factorization phase by modifying parallel matrix subroutines. 2) idling time minimization in triangular system solving phase by partial inverse of the frontal matrix and the LCM (least common multiple) concept.
The nonlinear speech enhancement method with interactive parallel-extended Kalman filter is applied to speech contaminated by additive white noise. To represent the nonlinear and nonstationary nature of speech. we assume that speech is the output of a nonlinear prediction HMM (NPHMM) combining both neural network and HMM. The NPHMM is a nonlinear autoregressive process whose time-varying parameters are controlled by a hidden Markov chain. The simulation results shows that the proposed method offers better performance gains relative to the previous results [6] with slightly increased complexity.
본 논문에서는 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 개선을 위한 효율적인 예측정확도 향상 전략을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 예측을 이중으로 예측할 뿐만 아니라, 특별한 상황에서는 동적으로 예측할 수 있게 한다. 이중 예측은 첫번째 예측이 틀린 경우에 두번째 정적 예측 데이터로써 새로운 예측을 시도하게 되며, 동적 예측은 실제의 병렬 시뮬레이션 실행 과정 도중에 동적으로 축적되어진 지금까지의 시뮬레이션 결과를 예측 데이터로 활용하는 것이다. 제안된 두가지의 예측정확도 향상 기법은 병렬 시뮬레이션의 성능 향상의 제약 요소인 동기 오버헤드 및 통신 오버헤드를 크게 감소시킨다. 이 두가지 중요한 예측정확도 향상 방법을 통하여 6개의 디자인들에 대한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션이 기존 통상적 방식의 상용 병렬 멀티-코어 시뮬레이션에 비하여 약 5배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Recently the fingerprint is widely used as one of biometrics to improve the security of financial mobile applications, because of its user convenience and high recognition rate. However, in order to apply fingerprint algorithms to finance and security applications, the recognition rate and processing speed of the fingerprint algorithms have to be improved further. In this paper, we propose the parallel fingerprint enhancement algorithm on general-purpose computing on graphics processing unit (GPGPU) using OpenCL. We discuss the analysis of the parallelism in the fingerprint algorithm as well as the exploration of optimization parameters of the parallel fingerprint algorithm to improve the performance. The experimental results showed that the execution of parallel fingerprint enhancement algorithm on GPGPUs was accelerated from 29.4 upto 69.2 times compared with the execution of the original one on the host CPUs.
평행 초음속-아음속 후류유동에서 혼합증대에 관한 수치적인 연구를 실험결과와의 비교를 통하여 수행하였다. 이번 연구의 첫 번째 목적은 실험에서 사용된 조건으로 정확하게 수치적으로 모사하는데 있다. Pitot 압력을 이용하여 수치계산결과와 실험치와 비교하였을 때 서로 일치된 결과를 얻었으며, 그 중에서 압축성 수정을 가미한 $k-{\omega}$ SST 난류모델의 계산결과가 가장 좋은 것으로 나타났다. 게다가 기존의 유동조건에서 공동의 위치, 배열수에 변화를 주면서 혼합특성을 비교/연구하였다.
본 연구에서는 두 대의 히트펌프를 이용하여 $60^{\circ}C$의 난방 공급을 하는 경우에 대하여, 병렬운전을 할 경우의 성능과 직렬운전을 할 경우의 성능을 서로 비교함으로써, 직렬운전에 의한 성능 향상 가능성을 연구하였다. 두 경우의 성능을 공정하게 비교하기 위하여, 히트펌프를 구성하는 열교환기의 전열면적을 고정하였으며, 부하측 및 열원측의 입구 유량 및 온도 조건을 고정하였다. 또한, 보다 현실적인 결과를 위하여 열교환기 내 열전달 및 압력강하 특성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과, 직렬운전 시스템의 난방성능계수가 병렬운전 시스템의 난방성능계수에 비해 본 연구의 시뮬레이션 조건 하에서 약 5% 향상 될 수 있음을 관찰하였다.
Efficient event evaluation and propagation techniques are proposed to enhance the advancement of simulation clocks of conservative and optimistic logic simulation protocols on parallel processing environments. The first idea of the techniques proposed in this paper is to allow more than one event evaluation per simulation cycle and to pack more than one propagation event in a single message. The second idea is to use advancement windows resulted in good performance in parallelism and execution times.
There have been many research efforts to improve the performance of the speech recognizer in noisy conditions. Among them, the model compensation method and the speech enhancement approach have been used widely. In this paper, we propose to combine the two different approaches to further enhance the recognition rates in the noisy speech recognition. For the speech enhancement, the minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) has been adopted and the parallel model combination (PMC) and Jacobian adaptation (JA) have been used as the model compensation approaches. From the experimental results, we could find that the hybrid approach that applies the model compensation methods to the enhanced speech produce better results than just using only one of the two approaches.
이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하여 실행 시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 실험을 진행하였다. 성능 개선을 위해 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였고, 멀티코어 컴퓨터 클러스터에 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 활용하여 효과를 높였다. 소규모 컴퓨터 클러스터와 저전력 컴퓨터에서 구현, 실험한 결과 이전 방식보다 연산 속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.
최근 그래픽 프로세서(GPU)의 발전에 따라 대량의 프로세서를 탑재한 고성능 그래픽 카드가 개인 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다. GPU를 사용하여 CPU의 부하를 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있어서 복잡한 연산을 처리해야 하는 다양한 응용 프로그램에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복잡한 연산이 필요한 공간 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위하여 GPU의 병렬 처리 기술을 활용하는 방법을 제안하였다. 원본 공간 데이터를 화면에 출력하기 위해서는 그래픽 처리 연산이 필요하며 같은 종류의 연산을 모든 데이터에 적용해야 하므로 GPU의 SIMD 병렬 처리를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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