An Execution Planning Scheme for Computational Applications using Profiling of a CPU-GPU Container Cluster

오지선; 김세진; 김윤희

doi:10.5626/JOK.2019.46.10.975

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오지선 (숙명여자대학교) 김세진 (숙명여자대학교) 김윤희 (숙명여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.10

발행연도: 2019.10

수록면: 975 - 980 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.10.975

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이기종 자원을 활용한 클러스터 및 클라우드 환경이 보편화되면서 자원의 활용도를 높이기 위한 자원 선택 환경이 필요하다. 응용의 실행 특성에 따라 적절한 자원 사용 패턴이 다를 수 있으므로 자원 사용에 따른 적절한 실행 계획이 필요하다. 본 논문에서는 수집한 응용 실행의 프로파일링 정보를 이용하여 CPU-GPU 컨테이너 클러스터 환경에서 응용별 GPU 노드 자원 배치율을 계산한다. 이를 통해 GPU 노드에 적합한 응용을 선택하고, 배치율이 낮은 응용은 CPU 노드에 배치함으로써 자원을 적절하게 분배한다. 또한 응용의 프로파일링 정보를 이용하여 GPU 메모리 사용을 예측하여 GPU 노드에서 실행 중인 작업의 실행 순서를 계획함으로써 수행시간이 단축할 수 있음을 증명하였다.

#컨테이너 #응용 프로파일링 데이터 #응용 할당 #작업 실행 계획 #쿠버네티스 #container #application profiling data #application assignment #task execution planning #kubernetes

참고문헌 (9)

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Amazon ECS, [Online]. Available: https://aws.amazon.com/ko/ecs/ Breuer, Stefan, et al., "Extending the SkelCL skeleton library for stencil computations on multi- GPU systems," Proc. of the 1st International Workshop on High-Performance Stencil Computation, pp. 15-21, 2014.

Pereira, Alyson D., Luiz Ramos, and Luís FW Góes, "PSkel: A stencil programming framework for CPUGPU systems," Concurrency and Computation: Practice and Experience, Vol. 27, No. 17, pp. 4938-4953, Apr. 2015.

Adufu Theodora, Jieun Choi, and Yoonhee Kim, "Dynamic Memory Allocation for Scientific Workflows in Containers," Journal of KIISE : Computer Systems and Theory, Vol. 44, No. 5, pp. 439-448, May. 2017.

Kang, Daeyoun, et al., "ConVGPU: GPU management middleware in container based virtualized environment," Proc. 2017 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), pp. 301-309, 2017.

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