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연합인증

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빅 데이터 컴퓨팅을 위한 고성능 및 저전력을 제공하는 어플리케이션 특성에 맞는 자원 관리 시스템 연구 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서울대학교
Seoul National University
연구책임자 Bernhard Egger
참여연구자 Thomas R. Gross
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2019-04
과제시작연도 2017
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000007022
과제고유번호 1711059784
사업명 국가간협력기반조성
DB 구축일자 2020-09-12
키워드 빅데이터.고성능 컴퓨팅.동적자원관리.어플리케이션-운영체제 상호작용.성능 모델링.Big data.High performance computing.Dynamic resource management.Application – OS interaction.Performance modeling.

초록

- 빅 데이터 플랫폼에서 어플리케이션을 효율적으로 실행시키는 방법 연구
- 어플리케이션 특성과 병렬 프로그래밍 모델에 따라 동적으로 시스템 자원 관리
- 비 균일한 메모리 접근 시간 또는 이기종 하드웨어를 가지는 고성능 매니코어 환경에서 동작하는 어플리케이션 성능 모델 및 자원 관리 시스템 개발
- 비 균일한 입력 데이터를 가지는 빅 데이터 워크로드를 최적화하기 위한 컴파일러 – 런타임 수준의 기법 연구 및 개발
- 응용 프로그램의 특성에 맞는 자원 관리를 통해서 높은 처리량 제공 및 전력 소모 절감을 달성

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제출문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 1.1 연구배경 및 동기 ... 5
  • 1.2. 연구 개요 ... 6
  • 1.3. 결과 ... 6
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 7
  • 2.1. 병렬 처리 어플리케이션 성능 모델링 ... 7
  • 2.2. 동시에 실행되는 어플리케이션들을 지원하는 스케줄링 런타임 시스템 개발 ... 9
  • 2.3. SnuMAP: 매니코어 시스템을 위한 오픈 소스 트레이스 프로파일러 ... 10
  • 2.4. 이기종 컴퓨터 구조에서 병렬 워크로드의 실행 최적화 ... 12
  • 2.5. 이기종 컴퓨터 구조에서 코어 자원 관리 ... 13
  • 2.6. 공동연구 수행자간 연구수행범위 및 핵심 기여 ... 14
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 15
  • 3.1. 목표 ... 15
  • 3.2. 목표 달성여부 ... 16
  • 3.3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 16
  • 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 17
  • 붙임. 참고문헌 ... 17
  • 끝페이지 ... 19

표/그림 (10)

참고문헌 (25)

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