병렬·분산 컴퓨팅을 위한 시스템 아키텍처와 운영체제 연동 성능 분석 연구

System architecture and OS-integrated performance analysis for parallel/distributed computing

연구 내용

병렬·분산 컴퓨팅 관점에서 운영체제 수준 자원과 실행 특성을 연동해 성능을 분석하고 최적화하는 연구

병렬 컴퓨팅에서 성능이 결정되는 실행·메모리·자원 특성을 운영체제 및 런타임 관점에서 분석하는 연구를 수행합니다. GPU 기반 병렬 실행에서 데이터 병렬성과 메모리 접근 특성을 조절해 계산 병목을 줄이고, 성능 측정 결과를 기반으로 개선 변수를 정리합니다. 또한 컴퓨팅 환경에서의 스레드 실행 구조와 데이터 이동 방식이 탐색 품질과 함께 어떻게 변하는지 확인하여, 분산·클러스터·그리드로 확장 가능한 설계 요소를 도출합니다. 이 과정에서 embedded systems 및 internet service 환경에서 요구되는 실행 효율 관점도 함께 고려합니다.

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연구 흐름

초기에는 GPU 기반 병렬 실행에서 데이터 병렬성 활용과 메모리 접근 특성이 성능에 미치는 영향을 관찰하는 데 집중했습니다. 이후 조합 최적화 문제 적용을 통해 실행 구성 변화가 탐색 과정과 성능 지표에 어떻게 반영되는지 분석했습니다. 연구가 축적된 이후에는 운영체제 및 시스템 자원 관점에서 병렬 실행의 병목을 정리하고, 클러스터 및 분산 환경으로 이어질 수 있는 성능 최적화 원리를 체계화하는 방향으로 연구를 진행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

병렬 실행 성능 모델
OS-연동 계측 절차
클러스터 확장 설계
그리드 컴퓨팅 연계
분산 메모리 설계 아이디어
자원 스케줄링 최적화
실행 파라미터 튜닝
성능 프로파일링
임베디드 배치 실행
대규모 처리 실험 설계