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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

이광수 (인하대학교, 인하대학교 대학원)

지도교수
김덕환
발행연도
2016
저작권
인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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Erasure codes는 스토리지 시스템의 신뢰성 및 연산 속도 향상을 위해 이용한다. 기존의 CPU기반 erasure coding 기법은 parity 생성 시 많은 양의 연산 작업을 필요하기 때문에 연산을 위해 많은 시간이 소모되며, 해당 CPU core에서 다른 작업을 진행하지 못하게 되어 전체적인 성능을 저하시킨다. Erasure codes를 GPU기반의 계층적 encoding scheduling 기법을 적용하여 parity 생성 시 필요한 내부연산을 병렬 처리하는 기법과 불필요한 내부 연산이 많은 erasure codes을 위해 새로운 비 희소 코딩 행렬을 이용한 GPU기반 encoding scheduling 기법을 이용하여 erasure codes의 coding 시간을 감소시키는 방법을 구현하였다. 각각의 기법들은 다양한 erasure codes에 적용할 수 있으며 불필요한 곱셈, XOR연산의 수를 줄이고, 코딩 행렬의 크기를 줄여 GPU 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다
각각의 기법들은 실험을 통해 erasure coding의 처리 시간을 측정하였다. parity 생성 시 필요한 내부 연산을 병렬처리 한 경우 Erasure codes의 생성에 소모된 시간은 기존의 방법에 비해 최대 21% 적게 소모 되었으며 data chunk의 크기가 커질수록 GPGPU 기반의 계층적 encoding 효율이 높아짐을 확인했다. 또한 비 희소 행렬을 이용한 기법은 erasure codes의 종류인 SPC, RDP, EVENODD에 따라 평균 코딩 시간이 기존의 CPU를 사용한 방법에 비해 각각 50%, 58%, 61% 감소되었다. 또한 기존의 GPU를 이용한 방법에 비해 인코딩의 경우 각각 37%, 39%, 37% 감소되었으며 디코딩의 경우 각각 37%, 37%, 38% 의 감소되었다.

목차

Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. Erasure coding 기법 3
2. 1. CPU 기반에서의 erasure codes 3
2. 2. CPU 기반에서의 erasure encoding 과정 7
2. 3. CPU 기반에서의 erasure decoding 과정 8
Ⅲ. Erasure codes에서의 계층적 인코딩 기법 9
3. 1. GPU기반에서의 erasure coding 과정 9
3. 2. CPU 기반에서의 encoding scheduler 10
3. 3. GPU 기반에서의 계층적 encoding scheduler 11
Ⅳ. Erasure codes에서 비 희소 행렬 코딩을 이용한 erasure coding 기법 14
4. 1. Erasure codes에서의 불필요한 연산 14
4. 2. 비 희소 행렬 생성 알고리즘 16
4. 3. 비 희소 행렬을 이용한 코딩 20
4. 4. Parity element 단위의 erasure coding 23
Ⅴ. 실험 25
5. 1. 실험 환경 25
5. 2. CPU기반과 GPU 기반 계층적 인코딩 기법을 적용한 결과 비교 26
5. 3. CPU기반과 GPU 기반 NSCM을 이용한 erasure codes를 이용한 parity 생성 시간 비교 28
5. 4. CPU 및 GPU를 이용한 erasure codes의 인코딩 시간 비교 30
5. 5. 기존 CM과 제안하는 NSCM을 사용한 GPU에서의 인코딩 시간 비교 32
5. 6 기존 CM을 사용한 방식과 NSCM을 사용한 CPU와 GPU에서의 인코딩 시간 비교 33
5. 7 기존 CM을 사용한 방식과 NSCM을 사용한 CPU와 GPU에서의 디코딩 시간 비교 35
Ⅵ. 결론 및 향후 연구방향 37
참고 문헌 38

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