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문제 정의
- [3]. 따라서 본 논문은 대용량 데이터의 효과적인 처리를 위해 iSSD, GPU 와 CPU 로 구성된 협업 시스템을 구성하여 프로그램 수행 성능을 향상시키는 방법에 대해 연구한다.
- 각 스케줄링 알고리즘에 따라 작업이 처리되는 프로세서의 종류와 처리순서가 다르게 결정되기 때문에 전체 성능에 차이가 발생한다. 따라서 본 논문은 스케줄링 알고리즘에 따른 협업 시스템의 수행 성능을 비교하였다. 실험결과, 리소스를 더욱 많이 사용할수록 좋은 성능을 보였으며, BIL 스케줄링을 적용한 결과가 CPU 만 사용하는 in-host processing (IHP) 에 비해 약 5배이상 좋은 성능을 보였다.
- 본 논문에서는 이러한 이질 스케줄링 알고리즘인 general dynamic level (GDL)과 best imaginary level (BIL) 을 적용하여 적합한 스케줄링을 찾고자 한다 [4, 5]. 각 스케줄링 알고리즘에 따라 작업이 처리되는 프로세서의 종류와 처리순서가 다르게 결정되기 때문에 전체 성능에 차이가 발생한다.
- 본 논문에서는 프로그램의 수행 성능을 향상시키기 위해 CPU 와 iSSD, GPU 의 협업을 위해 이질 스케줄링 알고리즘을 적용하는 방법을 연구하였다. 실험을 통해 협업 시스템을 구성하는 장치들의 성능변화와 스케줄링 알고리즘에 따른 전체 협업 시스템의 성능을 분석하였다.
- 본 실험은 CPU core 의 개수에 따른 각 방법의 성능 변화를 보인 실험이다. 이때, CPU core 의 개수를 2개에서 8개까지 증가시켰다.
- 본 실험은 FMC core 의 개수에 따른 각 방법의 성능 변화를 보인 실험이다. 이때, FMC core 의 개수를 32개에서 128개까지 증가시켰다.
- 본 실험은 SSD core 의 개수에 따른 각 방법의 성능 변화를 보인 실험이다. 이때, SSD core 의 개수를 2개에서 8개까지 증가시켰다.
- 본 실험은 iSSD CPU 성능에 따른 각 방법의 성능변화를 보인 실험이다. 이때, FMC core 의 성능은 200MHz부터 800MHz까지, SSD core의 성능은 400MHz 부터 1600MHz 까지 증가시켰다.
- 본 실험은 각 시스템의 성능을 비교하기 위한 실험이다.<표 2>는 각 시스템의 수행시간을 나타낸다.
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