• Title/Summary/Keyword: Parallel Virtual Machine

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Performance Analysis of NVMe SSDs and Design of Direct Access Engine on Virtualized Environment (가상화 환경에서 NVMe SSD 성능 분석 및 직접 접근 엔진 개발)

  • Kim, Sewoog;Choi, Jongmoo
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.24 no.3
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    • pp.129-137
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    • 2018
  • NVMe(Non-Volatile Memory Express) SSD(Solid State Drive) is a high-performance storage that makes use of flash memory as a storage cell, PCIe as an interface and NVMe as a protocol on the interface. It supports multiple I/O queues which makes it feasible to process parallel-I/Os on multi-core environments and to provide higher bandwidth than SATA SSDs. Hence, NVMe SSD is considered as a next generation-storage for data-center and cloud computing system. However, in the virtualization system, the performance of NVMe SSD is not fully utilized due to the bottleneck of the software I/O stack. Especially, when it uses I/O stack of the hypervisor or the host operating system like Xen and KVM, I/O performance degrades seriously due to doubled-I/O stack between host and virtual machine. In this paper, we propose a new I/O engine, called Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O) engine, that can access NVMe SSD directly for I/O performance improvements on QEMU emulator. We develop our proposed I/O engine and analyze I/O performance differences between the existed I/O engine and Direct-AIO engine.

Debelppment of C++ Compiler and Programming Environment (C++컴파일러 및 프로그래밍 환경 개발)

  • Jang, Cheon-Hyeon;O, Se-Man
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.3
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    • pp.831-845
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    • 1997
  • In this paper,we proposed and developed a compiler and interactive programming enviroments for C++ wich is mostly worth of nitice among the object -oriented languages.To develope the compiler for C++ we took front=end/back-end model using EM virtual machine.In develpoing Front-End,we formailized C++ gram-mar with the context semsitive tokens which must be manipulated by dexical scanner and designed a AST class li-brary which is the hierarchy of AST node class and well defined interface among them,In develpoing Bacik-End,we proposed model for three major components :code oprtimizer,code generator and run-time enviroments.We emphasized the retargatable back-end which can be systrmatically reconfigured to genrate code for a variety of distinct target computers.We also developed terr pattern matching algorithm and implemented target code gen-erator which produce SPARC code.We also proposed the theroy and model for construction interative pro-gramming enviroments. To represent language features we adopt AST as internal reprsentation and propose uncremental analysis algorithm and viseal digrams.We also studied unparsing scheme, visual diagram,graphical user interface to generate interactive environments automatically Results of our resarch will be very useful for developing a complier and programming environments, and also can be used in compilers for parallel and distributed enviroments.

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Construction of a Sub-catchment Connected Nakdong-gang Flood Analysis System Using Distributed Model (분포형 모형을 이용한 소유역 연계 낙동강 홍수해석시스템 구축)

  • Choi, Yun-Seok;Won, Young-Jin;Kim, Kyung-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.202-202
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    • 2018
  • 본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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