한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
병렬 프로그램에서의 효율적인 대용량 파일 입출력 방식의 비교 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Research for Efficient Massive File I/O on Parallel Programs |
| 저자(Author) |
김지민
김선정
홍석민
Ji-Min Kim
Sun-Jeong Kim
Seokmin-Hong
황규현
김영태
Gyuhyeon Hwang
Youngtae Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18 NO. 02 PP. 0053 ~ 0060 (2017. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
분산 메모리형의 병렬 프로그램에서는 프로세서들이 독립적으로 입출력을 처리하기 때문에 여러 유형의 파일 입출력 방식이 사용된다. 본 논문에서는 분산 메모리형 병렬 프로그램에서의 대용량 파일에 대한 효율적인 입출력 방식을 알아보기 위하여 다양한 방식을 구현하고 비교 분석하였다. 구현된 방식으로는 (i) NFS를 활용한 병렬 입출력 방식, (ii) 호스트 프로세서에서의 순차 입출력과 도메인 분산 방식, 그리고 (iii) 메시지 전송 전용 입출력(MPHO) 방식 등이 있다. 성능 분석을 위해서 별도의 파일 서버를 사용하였으며 한 대 및 두 대의 계산 클라이언트에서 다중 프로세서를 사용하였다. 비교 분석 결과, 입력의 경우에는 NFS 병렬 입력 방식이, 출력의 경우에는 도메인 전송을 통한 순차 출력 방식이 가장 효율적으로 나타났으며, 예상과는 다르게 메시지 전송 전용 입출력 방식의 성능이 가장 낮게 나왔다. |
영문내용
(English Abstract) |
Since processors are handling inputs and outputs independently on distributed memory computers, different file input/output methods are used. In this paper, we implemented and compared various file I/O methods to show their efficiency on distributed memory parallel computers. The implemented I/O systems are as following: (i) parallel I/O using NFS, (ii) sequential I/O on the host processor and domain decomposition, (iii) MPI-IO. For performance analysis, we used a separated file server and multiple processors on one or two computational servers. The results show the file I/O with NFS for inputs and sequential output with domain composition for outputs are best efficient respectively. The MPI-IO result shows unexpectedly the lowest performance. |
| 키워드(Keyword) |
인공 지능
유전 알고리즘
절차적 콘텐츠 생성
플레이어 적응형 몬스터 생성
Artificial Intelligence
Genetic Algorithm
Procedural Content Generation
Players Adaptive Monster Generation
병렬 입출력
집합 입출력
분산 메모리 컴퓨터
MPI-IO
NFS
Parallel I/O
Collective I/O
Distributed memory computer
MPI-IO
NFS
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