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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 허의남
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2013
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최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양/모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI 서비스는 고용량화된 데이터를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE (Quality of Experience)보장을 위한 VDI의 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다.
본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick/Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.
본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick/Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.
목차
1 서 론 - 5 -1.1 연구 배경 및 목표 - 5 -1.2 논문의 구성 - 7 -2 관 련 연 구 - 8 -2.1 GPU 가상화 - 8 -2.2 클라우드 게임 - 10 -3 Thick/Thin Client VDI 서비스 - 12 -3.1 Thick/Thin Client VDI 서비스 시나리오 - 12 -3.2 Thick/Thin Client VDI 서비스 구조 - 14 -3.2.1 Direct VDI Client 구조 - 14 -3.2.2 VM VDI Agent 구조 - 15 -3.2.3 Physical VDI Agent 구조 - 16 -3.2.4 Thick/Thin Client VDI 서비스 환경 구축 - 17 -4 혼합 병렬 처리 기법 적용 - 20 -4.1 Application Type 분류 - 20 -4.2 VDI Agent 프로그램 구조 - 21 -4.3 대조군 VDI Agent 테스트 결과 - 23 -4.4 혼합 병렬 처리 기법 - 25 -4.5 Multi Core CPU 병렬 처리 기법 - 26 -4.5.1 가용 자원 예측 - 27 -4.5.2 OpenMP 기법 적용 - 28 -4.5.3 OpenMP 성능 예측 - 29 -4.6 GPU 병렬 처리 기법 - 30 -4.6.1 CUDA 기법 적용 - 30 -5 성능 평가 - 31 -5.1 App type별 OpenMP 기법 성능 평가 - 31 -5.2 GPU 기법 성능 평가 - 35 -6 결론 및 추후 연구 - 37 -참고문헌 - 38
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