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멀티코어 기반 모바일 플랫폼을 위한 애플리케이션의 태스크 병렬화 시스템
Task Parallelism System of Application for Multicore-Based Mobile Platform 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.38C no.6, 2013년, pp.521 - 530  

임근식 (성균관대학교 정보통신대학 분산컴퓨팅 연구실) ,  이세호 (성균관대학교 정보통신대학 분산컴퓨팅 연구실) ,  엄영익 (성균관대학교 정보통신대학 분산컴퓨팅 연구실)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 기존의 소프트웨어가 멀티코어기반의 모바일 디바이스를 인지할 수 있도록 태스크 병렬화 시스템(BioMP)을 제안한다. 애플리케이션 개발자가 기존의 소프트웨어에 병렬화 규약의 코드를 추가하였을 때, 제안 시스템은 호환성 뿐만 아니라 병렬 쓰레드의 수행을 지원한다. BioMP는 기존의 대용량 애플리케이션 소스코드를 단시일에 멀티코어를 인지하는 소프트웨어로 개선한다. 실험 결과, 우리의 아이디어는 쿼드 코어기반의 멀티코어 환경에서 기존의 시스템 대비 애플리케이션 실행속도를 약 64%까지 개선하였다. 또한, BioMP는 독립적인 컴포넌트이기 때문에 어떠한 플랫폼의 추가적인 수정도 필요로 하지 않는다. 그 결과, 애플리케이션 개발자는 멀티코어향 소프트웨어를 애플리케이션 스토어에 배포하였을 때, 사용자는 모바일 디바이스의 어떠한 수정도 없이 즉시 실행을 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a task parallelism system (BioMP) to improve applications' execution time of multicore based mobile device. When application developers append the functions of parallel specification into the existing software, our proposed system supports the parallel processing of threads as we...

주제어

#Multicore   #Mobile platform   #Android   #OpenMP   #Parallel programming   #Task parallelism  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
멀티코어 CPU가 모바일 디바이스에 도입된 이유는 무엇인가? 멀티코어 CPU가 스마트폰에서 개발된 고성능 애플리케이션들의 처리속도를 개선하기 위하여 모바일 디바이스에 도입되었다. 즉, 서버뿐만 아니라 모바일 디바이스에도 우리는 멀티코어 CPU를 어렵지 않게 접할 수 있다.
OpenMP API란 무엇인가? 프로그래머가 이미 개발되어 있는 대규모 프로젝트의 소프트웨어코드들을 멀티코어기반의 새로운 디바이스를 위해서 처음부터 다시 개발하는 것은 개발시간 및 개발 비용적인 면에서 상당한 부담이다. 안드로이드와 같은 모바일 플랫폼에서 병렬화를 위한 프로그래밍 규약의 구현 결과인 OpenMP API[4]를 이용하여 기존의 코드를 병렬화 하는 것이 중요하다. 따라서 모바일 애플리케이션의 쓰레드들이 멀티코어 환경에서 완전하게 병렬로 수행이 가능한 컴포넌트가 필요하다.
BioMP란 무엇인가? OpenMP[9] 규약으로 작성된 소스코드를 Bionic[6]기반의 안드로이드 모바일플랫폼에서 호환하여 동작 시키는 컴포넌트이다. OpenMP 자체는 POSIX 와 호환하지 않는 라이브러리 콜이다.
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참고문헌 (17)

  1. Y.-H. Chang, C.-B. Kuan, C.-Y. Lin, and T.-F. Su, "Support of software framework for embedded multi-core systems with Android environments," in Proc. 9th IEEE Symp. Embedded Syst. Real-Time Multimedia, pp. 2-8, Oct. 2011. 

  2. H. Yoon, "A study on the performance of Android platform," Int. J. Comput. Sci. Eng. (IJCSE), vol. 4, no. 4, pp. 532-537, Apr. 2012. 

  3. M. Cho, S. J. Hwang, H. J. Lee, M. Kim, and S. W. Kim, "AndroScope for detailed performance study of the Android platform and its applications," in Proc. IEEE Int. Conf. Consumer Electron. (IEEE ICCE), pp. 408-409, Jan. 2012. 

  4. G. Lim, et al, "BioMP: Migrating OpenMP into bionic library for Android platform based on ARM multicore," In Proc. KICS Winter Conf. 2013, Yongpyoung, Korea, Jan. 2013. 

  5. O. Cinar, Pro Android C++ with the NDK (Bionic API primer), Apress, Dec. 2012. 

  6. Google, Bionic: a Derivation of the BSD Standard C Library, Retrieved Apr., 30, 2013, from https://android.googlesource.com. 

  7. L. Dagum and R. Menon, "OpenMP: an industry standard API for shared-memory programming," IEEE Comput. Sci. Eng., vol. 5, no. 1, pp. 46-55, Jan. 1998. 

    상세보기 crossref

  8. Y.-S. Lu, C.-H. Lee, H.-Y. Weng, and Y.-M. Huang, "Design and implementation of digital TV widget for Android on multi-core platform," in Proc. Int. Comput. Symp., pp. 576-580, Dec. 2010. 

  9. A. Duran, J. M. Perez, E. Ayguade, R. M. Badia, and J. Labarta, "Extending the OpenMP tasking model to allow dependent tasks," Lecture Notes in Computer Science, vol. 5004, pp 111-122, May 2008. 

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  11. E. Ayguade, N. Compty, A. Duran, J. Hoeflinger, Y. Lin, F. Massaioli, E. Su, P. Unnikrishnan, and G. Zhang, "A proposal for task parallelism in OpenMP," Lecture Notes in Computer Science, vol. 4935, pp. 1-12, Jun. 2008. 

  12. A. Duran, J. Corbalan, and E. Ayguade, "Evaluation of OpenMP task scheduling strategies," Lecture Notes in Computer Science, vol. 5004, pp. 100-110, May 2008. 

  13. J. Bircsak, P. Craig, R. Crowell, Z. Cvetanovic, J. Harris, C. A. Nelson, and C. D. Offner, "Extending OpenMP for NUMA machines," in Proc. ACM/IEEE Conf. Supercomput. 2000, no. 48, Nov. 2000. 

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  15. M. D. Hill and M. R. Marty, "Amdahl's law in the multicore era," IEEE Comput., vol. 41, no. 7, pp. 33-38, Jul. 2008. 

  16. I. Foster, "Task parallelism and high-performance languages," IEEE Parallel Distributed Technol.: Syst. Technol. Archive, vol. 2, no. 3, pp. 27-36, Sep. 1994. 

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  17. M. T. Heath and J. A. Etheridge, "Visualizing the performance of parallel programs," IEEE Software, vol. 8, no. 5, pp. 29-39, Sep. 1991. 

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