Computer Science / Distributed Computing

All posts under category "Computer Science / Distributed Computing"

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Automatic Multi-GPU Code Generation applied to Simulation of Electrical Machines

: 1. 연구 배경 및 목적 본 논문은 병렬 프로그래밍의 어려움을 해결하기 위해, OpenCL 기반의 혼성 아키텍처(CPU + GPU)용 코드 생성 방법론을 제안합니다. 특히, MDE와 MARTE 프로파일을 활용하여 병렬 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들도 애플리케이션을 쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 것이 주요 목표입니다. 2. 기술적 배경 OpenCL : Khronos 그룹에서 개발한 병렬 컴퓨팅 표준으로, 다양한 하드웨어 아키텍처를 지원합니다. MDE와 MARTE 프로파일 : MDE는 프로그램 사양을 추상화하고 자동화를 향상시

July 05, 2011

Distributed Computing Computer Science

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LISA (Localhost Information Service Agent)

LISA는 MonALISA 프로젝트에서 개발된 모니터링 애플리케이션으로서, 다양한 분산 시스템 환경에서 로컬 스테이션의 상태를 모니터링하고 이를 통해 다른 애플리케이션의 성능 최적화에 기여합니다. 이 논문은 LISA의 구조와 주요 특징을 상세히 설명하며, 특히 그 유연성과 확장 가능성, 그리고 높은 통신 성능을 강조하고 있습니다. 1. LISA 프레임워크 LISA는 운영 체제 플랫폼에 독립적으로 작동하도록 설계되어 있으며, Java와 C 언어를 사용하여 개발되었습니다. 이를 통해 Linux, Windows 및 MacOS에서 실행 가

June 28, 2011

Distributed Computing Computer Science

AI-Driven Cloud Resource Optimization for Multi-Cluster Environments

이 논문이 다루는 문제는 다중 클러스터 환경에서 발생하는 전통적인 자원 관리의 한계이다. 현재 대부분의 클라우드 운영자는 각 클러스터를 독립적인 관리 단위로 보고, 스케일링이나 리소스 재배치를 워크로드 변화에 따라 즉각적으로 반응하는 방식으로 수행한다. 이러한 클러스터‑중심적 접근은 전역적인 시야를 결여하게 만들며, 특히 지리적으로 분산된 데이터센터 간에 부하가 불균형하게 전파될 경우 전체 시스템의 비용 효율성과 서비스 수준이 크게 저하된다. 논문은 이를 해결하기 위해 세 가지 핵심 요소를 결합한 AI‑기반 프레임워크를 제시한다.

December 31, 2025

Computer Science Distributed Computing

Biologically Inspired Process Calculi, Petri Nets and Membrane Computing

: 이 책은 막 구조 컴퓨팅(Membrane Computing) 및 생물학적으로 영감을 받은 프로세스 계산(Biologically Inspired Process Calculus) 분야에서 중요한 연구 성과들을 모아놓은 기록입니다. 특히, 페트리 네트(Petri Net)를 활용한 연구가 강조되어 있어 이 세 가지 주제 사이의 상호작용을 잘 보여주고 있습니다. 막 구조 컴퓨팅은 생물학적 시스템에서 영감을 받아 개발된 계산 모델로, 특히 세포 내에서 발생하는 복잡한 화학 반응과 정보 흐름을 모델링하는데 사용됩니다. 이 분야는 자동화, 형

August 18, 2011

Formal Languages Distributed Computing Computer Science

Petri Nets and Bio-Modelling - and how to benefit from their synergy

: 본 논문은 페트리넷과 생물학적 시스템 간의 상호작용을 통해 얻을 수 있는 이점을 탐구합니다. 페트리넷은 동시성과 분산 계산을 위한 강력한 도구로, 행동 특성을 분석하고 검증하는 데 사용됩니다. 생물학적 과정을 이해하기 위해 제안된 막 시스템과 반응 시스템은 세포 내 화학 반응을 추상화한 모델입니다. 페트리넷의 원인과 동시성 의미론에 대한 이해는 페트리넷이 어떻게 생물학적 과정을 정확히 모델링할 수 있는지 설명하는 데 중요합니다. 막 시스템은 세포 내 화학 반응에서 영감을 받아 개발되었으며, 이는 페트리넷과 유사한 다중 집합 재구

August 18, 2011

Formal Languages Distributed Computing Model Computer Science

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Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

This paper addresses the challenge of designing efficient deep learning (DL) solutions for Internet of Things (IoT) devices, which often have severe constraints on memory and computational power. These limitations can prevent IoT units from executing DL models that typically require significant reso

July 30, 2021

Machine Learning Computer Science Statistics Network Distributed Computing

Reversibility in Massive Concurrent Systems

: 본 논문은 대규모 병렬 시스템에서 역전 가능성의 개념과 그 적용 범위를 탐구하고 있다. 역전 가능성은 입력 데이터가 순차적으로 처리되면서, 첫 번째 입력이 두 번째 입력 없이도 방출되어 다른 연산자에 의해 사용될 수 있는 능력을 의미한다. 이는 병렬 시스템에서 효율적인 데이터 처리와 프로세싱을 가능하게 하는 중요한 특성이다. 논문은 역전 가능성의 구조를 분석하면서, 특히 일관성 제약 조건 하에서 다중성이 제거된 역전 가능한 구조에 초점을 맞추고 있다. 이는 병렬 시스템 내에서 데이터 처리 과정이 일관성을 유지하도록 하는 중요한

August 18, 2011

Formal Languages Distributed Computing Computer Science System

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Automatic Multi-GPU Code Generation applied to Simulation of Electrical Machines

LISA (Localhost Information Service Agent)

AI-Driven Cloud Resource Optimization for Multi-Cluster Environments

Biologically Inspired Process Calculi, Petri Nets and Membrane Computing

Petri Nets and Bio-Modelling - and how to benefit from their synergy

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

Reversibility in Massive Concurrent Systems

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Table of Contents

Table of Contents

Automatic Multi-GPU Code Generation applied to Simulation of Electrical Machines

LISA (Localhost Information Service Agent)

AI-Driven Cloud Resource Optimization for Multi-Cluster Environments

Biologically Inspired Process Calculi, Petri Nets and Membrane Computing

Petri Nets and Bio-Modelling - and how to benefit from their synergy

Distributed Deep Convolutional Neural Networks for the Internet-of-Things

Reversibility in Massive Concurrent Systems

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