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RocksDB 최적화를 위한 파라미터 조정 자동화 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1167
애플리케이션 이해도가 낮은 유저들에게 복잡해진 애플리케이션 최적화는 매우 어려운 일이다. 애플리케이션 파라미터를 이용해 최적화하는 선례 연구들은 한 개 혹은 두 개의 파라미터를 통해 성능을 최적화하였다. 그러나 단일 파라미터를 통한 최적화는 파라미터들의 관계성을 고려하여 최적하기 힘든 방법이다. 본 논문에서는 여러 파라미터를 동시에 최적화하는 두 개의 기법 LDH-Force, PF-LDH를 제안한다. LDH-Force기법은 LDH과정을 추가해 효율적으로 탐색 횟수를 줄이면서, 여러 파라미터에 대하여 동시에 최적의 파라미터 조합을 찾아낸다. PF-LDH기법은 파라미터가 성능에 영향을 주는 정도가 다름을 확인해 필터링 과정을 추가해 탐색 비용을 더 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 실험을 통하여 최대 42.55배의 성능향상을 확인할 수 있었으며, 다양한 워크로드에서도 사용자의 간섭없이 최저의 탐색비용으로 최적의 파라미터 조합을 찾아낼 수 있음을 보였다.
서버 응용프로그램 성능 향상을 위한 운영체제 스케줄러 변수 조정
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.7.643
현대의 Linux 서버는 대규모 서버부터 소규모 IOT 분야까지 다양한 방면에서 활용되고 있고, 대부분의 머신들은 자신의 서비스를 Linux에서 제공하는 기본 설정의 스케줄러를 통해 동작시키고 있다. 특정 목적에 맞도록 최적화는 가능하지만, 일반적인 사용자가 다양해진 현대의 Linux application을 모두 최적화할 수 없는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 Linux 서버의 성능을 최대화할 수 있도록 스케줄러 설정을 자동으로 최적화해줄 수 있는 SCHEDTUNE을 제안하고자 한다. SCHEDTUNE 은 서버에서 수행하는 Application이나 기본 Kernel 소스에 별도의 수정 없이 성능을 향상할 수 있도록 해준다. 이를 통해 관리자는 자신들이 운영하는 서버에 특화되어 동작하는 스케줄러를 쉽게 구성할 수 있게 된다. 실험결과 SCHEDTUNE을 적용한 경우 최대 19% 높은 성능을 얻게 되었으며, 대부분의 경우 이에 준하는 성능 향상을 달성하였다.
PARPA: 고성능 컴퓨팅을 위한 이기종 아키텍처 동시 사용 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.9.876
GPU는 높은 연산 성능으로 인하여 단순히 그래픽 연산에만 국한되지 않고, 연산 중심의 작업에도 널리 활용되고 있다. CPU와 GPU를 동시에 사용하는 것 자체는 어려운 일이 아니지만, 이기종 프로세서 사이에서 작업을 분배하고 연산에 대한 분담 비율을 조정하는 것은 쉽지 않으며 이는 성능 향상의 중대한 척도이다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 쉽게 해결하기 위해 고안한 새로운 프레임워크인 PARPA 프레임워크를 제안한다. PARPA 프레임워크는 간단한 방법으로 애플리케이션의 CPU, GPU 동시 사용을 가능하게 하며, 이를 통해 전반적인 시스템 자원을 효율적, 효과적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한, 실행중인 애플리케이션의 특성 및 각 아키텍처 유닛의 특성과 실시간 부하도에 따라 자동으로 로드 밸런싱을 수행한다. 실험 결과에 따르면 PARPA 프레임워크를 적용한 애플리케이션은 최대 3.48배 높은 성능을 달성하였다.
