In this paper, a parallel algorithm of nonlinear dynamic analysis of three-dimensional (3D) reinforced concrete (RC) frame structures based on the platform of graphics processing unit (GPU) is proposed. Time integration is performed using Newmark method for nonlinear implicit dynamic analysis and parallelization strategies are presented. Correspondingly, a parallel Preconditioned Conjugate Gradients (PCG) solver on GPU is introduced for repeating solution of the equilibrium equations for each time step. The RC frames were simulated using fiber beam model to capture nonlinear behaviors of concrete and reinforcing bars. The parallel finite element program is developed utilizing Compute Unified Device Architecture (CUDA). The accuracy of the GPU-based parallel program including single precision and double precision was verified in comparison with ABAQUS. The numerical results demonstrated that the proposed algorithm can take full advantage of the parallel architecture of the GPU, and achieve the goal of speeding up the computation compared with CPU.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.73-78
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2003
In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.
A computer model is developed to assess optimal ground water pumping rates and optimal locations of wells in a coastal region. A sharp interface model is used to simulate the freshwater and salt water flows. Drawdown, upconing, saltwater intrusion and the contamination of well are considered in this model. A genetic algorithm with parallel processing is used to identify the optimal solution.
A fossil power plant can be modeled by a lot of algebraic equations and differential equations. When we simulate a large, complicated fossil power plant by a computer such as workstation or PC, it takes much time until overall equations are completely calculated. Therefore, new processing systems which have high computing speed is ultimately needed for real-time or high-speed(faster than real-time) simulators. This paper presents an enhanced strategy in which high computing power can be provided by parallel processing of DSP processors with communication links. DSP system is designed for general purpose. Parallel DSP system can be easily expanded by just connecting new DSP modules to the system. General urpose DSP modules and a VME interface module was developed. New model and techniques for the task allocation are also presented which take into account the special characteristics of parallel I/O and computation. As a realistic cost function of task allocation, we suggested 'simulation period' which represents the period of simulation output intervals. Based on the development of parallel DSP system and realistic task allocation techniques, we cound achieve good efficiency of parallel processing and faster simulation speed than real-time.
최근 비디오 시스템은 초고해상도 영상의 사용으로 병렬처리의 필요성이 대두되고 있고, 시스템은 ARM big.LITTLE 같은 비대칭 처리능력을 지닌 컴퓨팅 시스템이 도입되고 있다. 따라서, 이 같은 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화된 초고해상도 UHD 비디오 병렬처리 기법이 필요한 시점이다. 본 논문은 인코딩/디코딩 시에 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화 된 HEVC 타일(Tile) 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 (1) 비대칭 CPU 코어들의 처리능력과 (2) 비디오 크기별 연산 복잡도 분석 모델을 분석하여, (3) 각 코어에 최적화된 크기의 타일을 할당함으로써, 처리속도가 빠른 CPU 코어와 느린 코어의 인코딩/디코딩 시간차를 최소화한다. 이를 ARM기반의 비대칭 멀티코어 플랫폼에서 4K UHD 표준 영상을 대상으로 실험하였을 때, 평균 약 20%의 디코딩 시간 개선이 발생함을 확인하였다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 마이크로어레이로부터 얻어지는 유전자 발현 데이터를 이용한 질병 진단은, 데이터를 직접적으로 분석하기 힘들기 때문에 일반적으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이루어져왔다. 그러나 유전자 발현 데이터를 분석함에 있어서 유전자들 간의 상호작용을 고려하는 분석이 필요하다는 최근의 연구 결과들은 기존 기계 학습 알고리즘들을 이용한 분석에 한계가 있음을 의미한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 특징들 사이의 고차원 상관관계를 고려 가능한 하이퍼네트워크 모델을 이용하여 유전자 발현 데이터의 분류를 수행하고 기존의 기계 학습 알고리즘들과 분류 성능을 비교한다. 또한 기존 하이퍼네트워크 모델의 단점을 개선 한 모델을 제안하고, 이를 병렬 프로세서 상에서 구현하여 처리 성능을 비교한다. 실험 결과 제안 된 모델은 기존의 기계 학습 방법들과의 비교에서도 경쟁력 있는 분류 성능을 보여주었고, 기존 하이퍼네트워크 모델 보다 안정적이고 향상된 분류 성능을 보여주었다. 또한 이를 병렬 프로세서 상에서 구현 할 경우 처리 성능을 극대화 할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 LCD 모니터, LCD TV, PDP TY, OLED TV 등과 같은 평판 디스플레이 장비를 위한 적응형 칼라 영상 향상 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안한 알고리즘은 칼라 영상에서 콘트라스트와 채도를 함께 향상 시키는 방법이다. 콘트라스트 향상을 위해서 사용하는 적응형 선형 추정 CDF(Cumulative Density Function) 기법은 콘트라스트 향상 시 밝기에 따른 조정이 가능하여 원 영상의 왜곡을 막아준다. 적응형 채도 향상 알고리즘은 채도 향상의 문제점인 Contour Artifact와 Over-Saturation이 발생하지 않는 범위내에서 제도를 향상시킨다. 또한 원 영상의 색상 분포에 따른 선택적 채도 향상 방법을 사용하여 고품질의 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해서 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
We parallelized the CFD_NIMR model, which is a numerical meteorological model, for best performance on both of distributed and shared memory parallel computers. This hybrid parallelization uses MPI (Message Passing Interface) to apply horizontal 2-dimensional sub-domain out of the 3-dimensional computing domain for distributed memory system, as well as uses OpenMP (Open Multi-Processing) to apply vertical 1-dimensional sub-domain for utilizing advantage of shared memory structure. We validated the parallel model with the original sequential model, and the parallel CFD_NIMR model shows efficient speedup on the distributed and shared memory system.
CFD code that simulates stator-rotor interactions is developed applying parallel computing method. Modified Multi-Block Grid System which enhances perpendicularity in grid and is appropriate in parallel processing is introduced and Patched Algorithm is applied in sliding interface which is caused by movement of rotor. The experimental model in the turbo-machine is composed of 11 stators and 14 rotors. Analyses on two test cases which are one stator - one rotor model and three stators - four rotors model are performed. The results of the two cases have been compared with the experimental test data.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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