디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
GPU의 효율적인 자원 활용을 위한 동시 멀티태스킹 성능 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.6.604
계산 집약적인 응용을 가속화하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 널리 사용됨에 따라 데이터 센터 및 클라우드에서 GPU는 점점 더 많이 활용되고 있다. 여러 응용들의 동시 실행 요청이 있을 때 GPU 자원을 효율적으로 공유하도록 하는 연구는 아직 충분하지 않다. 또한, GPU 내의 자원을 효과적으로 공유하는 것은 응용의 자원 사용 패턴을 인지하지 않고서는 어렵다. 본 논문은 응용의 실행 패턴에 기반한 응용 분류법을 제시하고 자원 할당량 증가에도 성능이 향상되지 않는 이유를 런타임 특성에 따라 설명한다. 또한, 스레드 블록 기반 스케줄링 프레임워크인 smCompactor를 사용하여 분류된 응용을 기반으로 응용 조합의 동시 멀티태스킹 특성을 분석한다. 이를 통해 자원의 효율적인 활용이 가능한 응용의 조합을 파악한다. 응용 실행 특성을 고려하여 GPU상 멀티태스킹 실험을 진행한 결과, 기존 동시 실행 방법인 NVIDIA의 MPS와 비교하여 평균 28% 이상의 성능 향상을 보였다.
메모리 접근 프로파일링을 통한 프로그램의 Swap 사용 최적화
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.5.466
메인 메모리의 낮은 성장 속도와 많은 양의 메모리를 요구하는 현대 컴퓨팅 프로그램들의 등장으로 인해 메모리는 점점 전체적인 컴퓨팅 성능을 제한하는 병목이 되어가고 있다. Swapping은 적은 양의 메인 메모리와 큰 보조 저장 장치를 사용하여 프로그램에게 큰 가상의 메모리를 제공해주는데, 보수적이고 범용적인 정책으로 프로그램에게 최적의 성능을 제공해주지 못한다. 본 논문에서는 메모리 접근 프로파일링을 통하여 프로그램의 메모리 접근 패턴을 분석하고, 이에 특화된 swapping을 사용할 수 있도록 프로그램을 최적화한다. 낮은 오버헤드의 프로파일링 기법과 간단한 최적화 기법은 사용자가 쉽게 프로그램을 최적화할 수 있도록 돕는다. 제안하는 기법을 통해 여섯 종류의 프로그램을 최적화한 결과 프로그램들의 성능이 43% 향상되었다.
최신 하드웨어에서의 동기화 도구들의 비용
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.11.1210
오늘날 널리 사용되고 있는 멀티 코어 시스템에서는 모든 프로세서 코어를 사용하는 효율적인 동시성 제어 알고리즘을 사용하는 것이 중요하다. 그러나, 암달의 법칙은 프로그램이 확장될 수 없는 부분을 가지고 있는 한 무한히 확장될 수 없다고 이야기 한다. 더 나아가, 순서의 법칙은 동시성 알고리즘에서 순서를 짓기 위한 비싼 동기화 작업은 사라질 수 없다고 이야기 한다. 결국, 알고리즘의 트레이드오프를 결정짓기 위해선 각 동기화 기능의 실제 비용을 아는 것이 중요하다. 일반적인 동기화 도구들의 대략적 비용은 널리 알려져 있지만, 이는 하드웨어 종속적이기 때문에 특정 시스템에서는 정확치 않을 수 있다. 본 논문은 최신 하드웨어에서 동기화 도구의 비용을 측정해 보고 그 결과에 대해 논한다.
하드웨어 캐시 파티셔닝과 소프트웨어 캐시 파티셔닝의 성능 비교
오늘날에는 코어당 클락 속도 발전이 한계에 부딪히게 되면서 멀티 코어 프로세서의 시대가 도래하였다. 최근에는 서버나 데스크톱 환경뿐만 아니라 모바일 환경까지 널리 보급되고 있다. 이러한 구조에서는 프로세스간 성능 간섭 현상이 발생하게 되는데, 이를 방지하기 위해서 사용되는 캐시 파티셔닝기법은 소프트웨어적인 방법과 하드웨어적인 방법 크게 두 가지로 나누어진다. 하지만 동적 캐시 파티셔닝시에 소프트웨어 캐시 파티셔닝 기법은 페이지 복사 오버헤드로 인해서 성능 향상을 기대하기 힘든데, 이에 반해서 하드웨어 캐시 파티셔닝은 이러한 페이지 복사에서 자유롭다는 장점이 있다. 이 논문에서는 상용 프로세서 중에서 하드웨어적으로 캐시 파티셔닝 기능을 제공하는 AMD Opteron 프로세서에서 소프트웨어적 캐시 파티셔닝 기법인 페이지 컬러링과 하드웨어 캐시 파티셔닝의 성능을 정적 캐시 파티셔닝 환경에서 비교해봄으로써, 하드웨어 캐시 파티셔닝의 동적 캐시 파티셔닝 활용 가능성 여부를 알아본다.
