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- 저자 : 명훈주(Hun Joo Myung) (검색결과 3 건)
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명훈주(Hun Joo Myung),이필우(Pilwoo Lee) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_2
그리드란 지역적으로 분산되어 있거나 혹은 다양한 조직(organization)에 소속된 여러 자원들을 네트워크로 연동하여 사용자들에게 하나의 자원처럼 이용할 수 있는 인프라스트럭쳐이다. 전통적으로 그리드 상에서 작업관리 서비스는 작업을 제출하고 모니터링 하는 중요한 역할을 하고 있으며, 자원 정보 서비스와 데이터 전송 및 관리 서비스와 더불어 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 TIGRIS 상에서 작업 관리 서비스의 설계 및 구현 방법을 제시한다. Grid is infrastructure that connect distrubuted resources or ones in various organizations and enable user to use them as a virtual enormous resources. Traditionally, Job Management Service in Grid plays a role of job submission window and job monitoring and a important part of Grid Services with Resource Information Service and Data Transfer & Management Service. In this paper, we describe a design and implementation of Job Managment Service on TIGRIS.
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명훈주 ( Hun Joo Myung ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2
그리드란 지역적으로 분산되어 있거나 혹은 다양한 조직들(Organization)에 소속된 여러 자원들을 네트워크로 연동하여 사용자들에게 하나의 자원처럼 이용할 수 있는 인프라스트럭쳐(infrastructure)이다. 전통적으로 그리드 상에서의 정보 서비스는 자원 할당 및 작업 실행 서비스와 더불어 중요한 요소 중의 하나로 그리드 상의 현재 상태 정보를 모니터링 하는 일과 사용자가 원하는 작업을 수행할 수 있는 자원을 찾는 일이 이 서비스의 역할이다. 본 논문에서는 KISTI 에서 GT4 (Globus Toolkit4)를 기반으로 구축하고 있는 TIGRIS (Tera-scale Infrastructure for K*GRId Service) 상에서의 정보 서비스의 설계를 제시한다.
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그래픽처리장치를 이용한 레이놀즈 방정식의 수치 해석 가속화
명훈주(Hun-Joo Myung),강지훈(Ji-Hoon Kang),오광진(Kwang-Jin Oh) 한국트라이볼로지학회 2012 한국트라이볼로지학회지 (Tribol. Lubr.) Vol.28 No.4
This paper presents a Reynolds equation solver for hydrostatic gas bearings, implemented to run on graphics processing units (GPUs). The original analysis code for the central processing unit (CPU) was modified for the GPU by using the compute unified device architecture (CUDA). The red-black Gauss-Seidel (RBGS) algorithm was employed instead of the original Gauss-Seidel algorithm for the iterative pressure solver, because the latter has data dependency between neighboring nodes. The implemented GPU program was tested on the nVidia GTX580 system and compared to the original CPU program on the AMD Llano system. In the iterative pressure calculation, the implemented GPU program showed 20-100 times faster performance than the original CPU codes. Comparison of the wall-clock times including all of pre/post processing codes showed that the GPU codes still delivered 4-12 times faster performance than the CPU code for our target problem.
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