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표제지
목차
요약 8
제1장 서론 9
제2장 멀티-코어 마이크로프로세서 13
2.1. 마이크로프로세서의 발전 과정 13
2.2. 멀티-코어 마이크로프로세서의 등장 14
2.3. 멀티-코어 마이크로프로세서의 발전 추세 17
2.4. 최신 멀티-코어 마이크로프로세서의 특성 21
제3장 SunUltraSPARC IV 멀티-코어 프로세서의 성능 특성화 23
3.1. 실험 환경 23
3.1.1. Sun Fire E25K 23
3.1.2. SPEC OMPL 벤치마크 25
3.2. 성능 특성화를 위한 실험 결과 및 분석 26
3.2.1. 쓰레드 배치법 26
3.2.2. 성능측정 결과 및 분석 30
3.3. 메모리 사용 최적화 기법의 효용성 37
3.3.1. Skewed Tiling기법의 효용성 37
3.3.2. 실험 결과 분석의 검증 40
제4장 IntelQuad-코어 프로세서의 성능 특성화 41
4.1. 마이크로 벤치마크를 활용한 성능 특성화 42
4.1.1. i-j-k순서를 이용한 병렬화 44
4.1.2. j-i-k순서를 이용한 병렬화 47
4.2. 데이터 마이닝 벤치마크를 활용한 성능 특성화 실험 51
4.2.1. 실험에 사용한 Algorithm 과 Data set 52
4.2.2. 구간 탐지와 prefetch 적용의 예제 54
4.2.3. 실험결과 55
제5장 결론 59
참고문헌 60
Abstract 62
〈표 1〉 SPEC OMPL 벤치마크들 25
〈표 2〉 (NC), (C), (H)비교 30
〈표 3〉 Skewed tiling최적화의 효능 39
〈표 4〉 NU-Mine BenchMark 52
〈표 5〉 Algorithms & Data Set 53
(그림 2-1) Intel4004프로세서 패키지 13
(그림 2-2) UltraSPARC IV 마이크로프로세서의 기본구조 15
(그림 2-3) 최신의 범용 멀티-코어 마이크로프로세서들 16
(그림 2-4) Sun UltraSPARC T2의 구조 19
(그림 2-5) NVidia GeForce8600GPU의 구조 20
(그림 3-1) UniBoard의 구조 24
(그림 3-2) 코어 간에 자원을 공유하지 않는 경우(NC) 27
(그림 3-3) 코어 간에 자원을 완전히 공유하는 경우(C) 28
(그림 3-4) 코어 간에 자원을 일부 공유하는 경우(H) 28
(그림 3-5) 64쓰레드를 사용하여 (NC)와 (C)를 비교한 실험 결과 32
(그림 3-6) 32쓰레드를 사용하여 (NC)와 (C)를 비교한 실험 결과 32
(그림 3-7) 64쓰레드를 사용하여 (NC)와 (H)를 비교한 실험 결과 34
(그림 3-8) 32쓰레드를 사용하여 (NC)와 (H)를 비교한 실험 결과 35
(그림 3-9) 64쓰레드를 사용하여 (C)와 (H)를 비교한 실험 결과 36
(그림 3-10) 32쓰레드를 사용하여 (C)와 (H)를 비교한 실험 결과 36
(그림 4-1) Intel QX6700의 구조 41
(그림 4-2) MMT source code 42
(그림 4-3) i-j-k의 결과 (i-병렬화 vs.j-병렬화) 45
(그림 4-4) i-j-k의 결과 종합 46
(그림 4-5) j-i-k의 결과 (j-병렬화 vs.i-병렬화) 47
(그림 4-6) j-i-k의 결과 종합 49
(그림 4-7) 모든 결과의 종합 50
(그림 4-8) Vtune의 활용 54
(그림 4-9) prefetch지시어 예제 54
(그림 4-10) T20-I6-D8000K DataSet 55
(그림 4-11) T20-I6-D10000K DataSet 55
(그림 4-12) ScalParC Speed Up 56
(그림 4-13) K-Means Speed Up 56
(그림 4-14) FuzzyK-Means Speed Up 57
초록보기 더보기
멀티-코어 마이크로프로세서는 최근 마이크로프로세서 시장의 주류 제품으로 자리 잡았다. 이러한 멀티-코어 프로세서를 기반으로 하는 서버들은 고성능 컴퓨팅 분야와 상용 응용 프로그램 분야에서 그 사용 범위를 넓혀가고 있다. 멀티-코어 프로세서는 높아진 병렬성으로 인하여 응용 프로그램의 성능도 한 단계 더 높여줄 것으로 기대된다. 하지만, 칩 내부의 여러 코어들이 공유 자원들을 사용하면서 발생하는 경쟁과 충돌이 성능에 병목으로 작용하기도 한다. 그러므로 멀티-코어 서버 상에서 높은 성능과 확장성을 얻기 위해서는 공유 자원의 사용을 최적화 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 코어들 간의 공유 자원 사용에서 발생하는 긍정적/부정적인 효과들이 실제 응용 프로그램의 성능에 어떻게 반영되는지 실험을 통하여 분석해 본다. 또한 이러한 분석 결과에 기초하여 이러한 멀티-코어 서버의 성능을 최적화하기 위한 기법들을 연구한다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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