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프로세서 노드 상황을 고려하는 저비용 파이프라인 브로드캐스트 하드웨어 엔진
Low Cost Hardware Engine of Atomic Pipeline Broadcast Based on Processing Node Status 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.8, 2020년, pp.1109 - 1112  

Park, Jongsu (Department of Electronic Engineering, Mokwon University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a low cost hardware message passing engine of enhanced atomic pipelined broadcast based on processing node status. In this algorithm, the previous atomic pipelined broadcast algorithm is modified to reduce the waiting time until next broadcast communication. For this, the process...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 아토믹 파이프라인 브로드캐스트 알고리즘의 구조적인 한계점을 극복하기 위하여, 각 프로세싱 노드의 통신 상황을 고려하는 효율적인 저비용 브로드캐스트 알고리즘과 그 것의 하드웨어 엔진을 제안한다.
  • 본 논문은 멀티코어 및 매니코어 프로세서의 성능을 최대화하기 위하여 프로세서 노드 사이에서의 데이터전송 속도를 높이는 방안을 제안하였다. 집합통신 중 가장 빈번히 사용되는 방식이 브로드캐스트이며, 브로드캐스트 통신의 전송속도를 높이기 위하여 기존 아토믹파이프라인 브로드캐스트 알고리즘을 저비용 하드웨어 메시지 패싱 엔진으로 구현할 수 있는 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안하였다.

가설 설정

  • SystemC로 모델링하였다. 또한 브로드캐스트 통신의 전송 시간을 측정하기 위하여 클럭 주파수는 100MHz, 버스대역폭은 시스템 클럭 사이클 당 4byte로 가정하였다. 전송 데이터 메시지 크기는 최소 4byte에서 최대 2048byte로 변화시켰고, 프로세서 노드의 수가 각각 16개와 32개 상황에서 측정하였다.
  • 동작을 보여준다. 멀티코어 프로세서 내부에서 총 8개의 프로세서 노드 중 4개의 프로세서 노드가 이전의 통신을 처리 중일 때, 브로드캐스트 커맨드가 입력되는 상황을 가정하였다. 기존 아토믹 파이프라인 브로드캐스트 알고리즘은 프로세서 노드들의 통신 상황을 인지할 수 없기 때문에, 모든 프로세서 노드가 ‘free’ 상태가 되었을 때까지 기다려야만 하고 그 후 브로드캐스트 통신을 시작한다.
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참고문헌 (7)

  1. P. Lotfi-Kamran, M. Modarressi, and H. Sarbazi-Azad, "An Efficient Hybrid-Switched Network-on-Chip for Chip Multiprocessors," IEEE Transactions on Computers, vol. 65, pp. 1656-1662, 2016. 

  2. S. Wilson, "Methods in Computational Chemistry: Volume 3: Concurrent Computation in Chemical Calculations," Springer Science & Business Media, 2013. 

  3. S. K. Shukla, C. Murthy, and P. K. Chande, "A Survey of Approaches used in Parallel Architectures and Multi-core Processors, For Performance Improvement," Progress in Systems Engineering, Volume 366 of the series Advances in Intelligent Systems and Computing, pp. 537-545, 2015. 

  4. K. Fernandes, "GPU Development and Computing Experiences," Research Computing Services, University of Cambridge, 2015. 

  5. J. Traff, A. Ripke, C. Siebert, P. Balaji, R. Thakur, and W. Gropp, "A Simple, Pipelined Algorithm for Large, Irregular All-gather Problems," Lecture Notes in Computer Science, vol. 5205, pp. 84-93, 2008. 

  6. J. Park, H. Yun, and S. Moon, "Enhancing Performance Using Atomic Pipelined Message Broadcast in a Distributed Memory MPSoC," IEICE Electronics Express, vol. 11, pp. 1-7, 2014. 

  7. J. Park, "An Efficient Pipelined Broadcast Method with Monitoring Processing Node Status on a Multi-Core Processor," Doctoral Dissertation of Yonsei University, 2017. 

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