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엄현상(Hyeonsang Eom) 한국정보과학회 2006 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.12 No.6
본 논문에서는 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 프로그래머들이 다른 성능조율 대안들을 평가하는 것을 돕는 새로운 평가 방법론을 소개한다. 이 방법론은 조율 대안이 채택된 경우의 성능을 평가할 수 있게 한다. 구체적으로 말하자면, 성능 병목 지점의 확인을 위하여 프로그램 구성 요소들에서 소요되는 시간을 수량화하는 전통적인 성능 평가 방법론과는 대조적으로 분산 또는 병렬 프로그램이 처리하는 일의 이동 이후의 성능을 예측한다. 따라서, 이 방법론은 일의 처리 장소를 변경함으로써 성능을 향상시키는 것에 대한 가이드라인을 제공한다. 이 방법론을 사용하면 기반 네트워크 변경에 따른 성능에 대한 파급효과도 예측할 수 있다. 이 방법론은 조율할 프로그램이 실행되는 동안 점진적으로 그리고 온라인으로 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 이 방법론을 구현한 후 사용했을 때 여섯 프로그램들의 검사 집합에 대하여 다른 조율 대안들의 성능을 정확히 예측할 수 있다는 실험 검증 결과를 보인다. We introduce a new performance evaluation methodology that helps programmers evaluate different tuning alternatives in order to improve program performance. This methodology permits measuring performance implications of using tuning alternatives. Specifically, the methodology predicts performance after workload migration for a distributed or parallel program in contrast to traditional performance methodlogies that quantify time spent in program components for bottleneck identification. The methodology thus provides guidance on workload migration. The methodology also permits predicting the performance impact of changing the underlying network. The methodology may evaluate performance incrementally and online during the execution of the program to be tuned. We show that our methodology, when it is implemented and used, permits accurately predicting the performance of different tuning alternatives for a test suite of six programs.
동시에 실행되는 워크로드 조합에 따른 GPGPU 성능 분석
김동환(Dongwhan Kim),엄현상(Hyeonsang Eom) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.3
GPGPU의 높은 연산 처리 능력을 활용하여 길고 복잡한 계산을 하려는 시도가 많이 있다. GPGPU 프로그램의 특성상 host와 device 사이에 메모리 복사가 필요하다. 해당 메모리 복사 latency가 길 경우 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 그래서 GPGPU를 활용한 프로그래밍은 최적화에 따른 성능 차이가 크다. 여러 개의 GPGPU 프로그램을 동시에 실행시키면 메모리 복사와 GPGPU 컴퓨팅이 중첩이 되어 메모리 복사 latency hiding 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 메모리 복사 latency hiding 을 분석한다. 또 메모리 복사의 성능을 높이기 위해 pinned memory를 사용했을 경우의 제약 조건에 따른 성능 예측 모델링 및 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 실행할 워크로드를 선택하면 41%의 성능 향상을 보인다. Many studies have utilized GPGPU (General-Purpose Graphic Processing Unit) and its high computing power to compute complex tasks. The characteristics of GPGPU programs necessitate the operations of memory copy between the host and device. A high latency period can affect the performance of the program. Thus, it is required to significantly improve the performance of GPGPU programs by optimizations. By executing multiple GPGPU programs simultaneously, the latency hiding effect of memory copy is achieved by overlapping the memory copy and computing operations in GPGPU. This paper presents the results of analyzing the latency hiding effect for memory copy operations. Furthermore, we propose a performance anticipation model and an algorithm for the limitations of using pinned memory, and show that the use of the proposed algorithm results in a 41% performance increase.
A Fast and Exact Verification of Inter-Domain Data Transfer based on PKI
Im Y. Jung,Hyeonsang Eom,Heon Y. Yeom 한국데이타베이스학회 2011 Journal of information technology applications & m Vol.18 No.3
Trust for the data created, processed and transferred on e-Science environments can be estimated with provenance. The information to form provenance, which says how the data was created and reached its current state, increases as data evolves. It is a heavy burden to trace and verify the massive provenance in order to trust data. On the other hand, it is another issue how to trust the verification of data with provenance. This paper proposes a fast and exact verification of inter-domain data transfer and data origin for e-Science environment based on PKI. The verification, which is called two-way verification, cuts down the tracking overhead of the data along the causality presented on Open Provenance Model with the domain specialty of e-Science environment supported by Grid Security Infrastructure (GSI). The proposed scheme is easy-applicable without an extra infrastructure, scalable irrespective of the number of provenance records, transparent and secure with cryptography as well as low-overhead.