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- 저자 : 김알찬 (검색결과 4 건)
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급성 관상동맥 증후군 환자의 심장재활 2단계가 전구염증과 항염증 표식자에 미치는 영향
The aim of this study was to evaluate the effect of exercise-based cardiac rehabilitation on pro- and anti-inflammatory markers in patients with acute coronary syndrome(ACS). ACS patients who underwent percutaneous coronary intervention(PCI) and taken medicine during phase Ⅱ of rehabilitation were recruited for study, subjects were divided into two groups; exercise group(EX, n=21) and a non-exercise group(non-EX, n=13). Supervised exercise program in hospital consisted of treadmill and bicycle exercise was performed three times per week for 6 weeks. Patients of EX received individual counseling, including knowledge of heart disease, risk factor modification, and physical training. Cardiopulmonary fitness, body composition, and biochemical blood factors were analyzed before and after experiment. Results were as follows; 1. There was no significant difference in serum levels of hs-CRP and TGF-β1 between groups, and between time intervals. But there was a significant decrease in serum levels of IL-18(p<.001). And there was a significant increase in ratio of IL-18 to IL-10(p<.01) and serum levels of IL-10(p<.001). 2. There was an interaction of group and time(p<.05) in resting heart rate, but there was no difference between time intervals in EX. After cardiac rehabilitation, there were increased significantly peak heart rate(PHR; p<.01), exercise duration(p<.001), maximal oxygen uptake(VO2peak; p<.001) and decreased in submaximal rate-pressure product(sRPP; p<.05) in EX. In conclusion, exercise-based cardiac rehabilitation during phase Ⅱ in patients with ACS after PCI decreased serum IL-18 (pro-inflammatory) content and ratio of IL-18 to IL-10 in serum(highly related with disease recurrence), and increased serum IL-10 (anti-inflammatory) content. In addition, it led to improved cardiopulmonary fitness. 이 연구는 급성 관상동맥 증후군(acute coronary syndrome: ACS) 환자의 심장재활프로그램이 전구염증과 항염증 표식자에 미치는 영향을 구명하기 위하여 실시되었다. 연구대상자는 관상동맥 증후군으로 입원하여 약물처방 및 경피적 관상동맥 중재술(percutaneous coronary intervention: PCI)을 받고 심장재활 프로그램에 의뢰된 남자 환자들로, 심장 재활 2단계 운동프로그램에 참여하는 운동집단(n=21), 운동프로그램에 참여하지 않은 비운동집단(n=13)으로 구성되었다. 운동집단의 실험기간은 운동부하검사 실시일로부터 유산소 운동을 실시한 6주간이었으며, 비운동집단은 경피적 관상동맥 중재술 후 퇴원한 시점으로부터 6주 후까지로 하였다. 실험기간 동안 지속적인 위험인자 관리 및 운동에 대한 상담을 실시하였으며, 실험 전․후의 변화된 전구염증과 항염증 표식자 그리고 심폐기능의 변화를 분석하기 위하여 연구대상자들에게서 실험 전․후에 각각 채혈, 운동부하검사 및 체성분 측정을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1) 전구염증과 항염증 표식자 중 혈중 hs-CRP와 TGF-β1은 집단과 시기 간에 유의한 차이가 없었으며, 시기와 집단의 주효과에도 유의한 차이가 없었다. 혈중 IL-18(p<.001)과 IL-18/IL-10(p<.01)은 운동집단에 있어서 유의하게 감소하였으며, IL-10(p<.001)은 운동집단에 있어서 유의하게 증가하였다. 2) 심폐기능 평가 요소 중 안정시 심박수는 집단과 시기 간에 상호작용 효과(p<.05)를 보여주었으나 운동집단에 있어서 시기 간에 유의한 차이는없었다. 최고심박수(p<.01), 운동지속시간(p<.001), 최대산소섭취량(p<.001)은 운동집단에 있어서 유의한 차이로 증가하였으며, 최대하 심근부담율(p<.05)은 운동집단에 있어서 유의한 차이로 감소하였다. 이와 같은 결과는 급성 관상동맥 증후군 환자를 대상으로 한 심장재활 2단계 운동프로그램이 염증표식자인 혈중 IL-18의 농도를 감소시키고, 항염증 표식자인 혈중 IL-10의 농도를 증가시킬 뿐만 아니라, 질병 재발율과 상관이 높은 IL-18/IL-10의 수치를 낮추는데 유의한 효과가 있음을 보여주었다. 또한 심폐 기능을 향상시키는데도 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다.
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LiCl: A CUDA Collective Communication Library using Chunk-oriented Graph Representation
As the size of deep learning models grows exponentially every year, multi-GPU training is becoming a key element in using larger models while minimizing training time. Collective communication is a communication pattern that enables parallelism involving multiple GPUs. Many implementations of collective communication divide the entire communication into sub-tasks for many small chunks to avoid excessive memory use and hide latency. However, due to high task launch overhead of CUDA runtime, previous work is commonly based on a design where all sub-tasks of a collective operation are fused into one kernel rather than launching them one by one. This approach is not only error-prone and hard to debug but also it fails to provide full bandwidth due to the way inter-GPU copies inside a kernel are implemented. In this dissertation, I propose LiCl, a collective communication library using chunk-oriented graph representation. LiCl automatically selects chunk size and copy scheme based on GPU interconnect topology. After that, a graph-like IR is generated, which is optimized and lowered into a CUDA Graph. The evaluation shows that LiCl All-Reduce can be up to 25% faster on PCIe and up to 9% faster on NVSwitch than NCCL All-Reduce in the medium buffer size. I also propose a heuristic to select the optimal chunk size and show its effectiveness in the evaluation. 딥 러닝 모델의 규모가 매년 기하급수적으로 증가함에 따라 다중 GPU 학습은 시간을 최소화하면서 더 큰 모델을 사용하는 핵심 기술이 되고 있다. 집단 통신(Collective Communication)은 여러 GPU를 사용한 병렬 학습을 가능하게 하는 통신 패턴이다. 집단 통신의 많은 구현에서 과도한 메모리 사용을 피하고 레이턴시를 숨기기 위해 전체 통신을 많은 작은 청크 작업들로 쪼개서 처리하는 경향이 있다. 그러나 CUDA 런타임의 높은 작업 시행 오버헤드 때문에 CUDA 집단통신의 설계 방향은 청크 작업 하나씩 실행하지 않고 하나의 커널에 모든 작업들을 융합시키는 설계를 기반으로 하는 경우가 많다. 이 접근 방식은 오류가 발생하기 쉽고 디버깅하기 어려울 뿐만 아니라 커널 내부의 GPU 간 데이터 복사가 구현되는 방식 때문에 최대 대역폭을 제공하지 못한다. 본 논문은 청크 기반 그래프를 사용하는 집단 통신 라이브러리인 LiCl을 제안한다. LiCl은 GPU 네트워크 토폴로지를 기반으로 청크 크기 및 복사 방식을 자동으로 선택한다. 그 후 그래프 형태의 IR이 생성되어 최적화되고 CUDA 그래프로 만들어진다. 실험을 통해 LiCl 올-리듀스(All-Reduce)는 중간 버퍼 크기에서 NCCL 올-리듀스에 비해 PCIe에서 최대 25% 더 빠르고 NVSwitch에서 최대 9% 더 빠름을 보인다. 또한 최적의 청크 크기를 선택하기 위한 휴리스틱을 제안하고 평가해 휴리스틱이 효율적임을 보인다.
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