분산병렬처리의 목적은 다양한 내재 병렬 형태의 특징을 갖는 연산 집약적 문제를 고속 네트웍으로 연결되어진 다수의 고성능 및 병렬 컴퓨터들의 각기 다른 능력을 최대한 이용하여 해결함에 있다. 본 논문에서는 분산병렬시스템을 이용하는 경우의 성능 향상 분석을 위해 일반적인 그래프 표현 방법을 포함하는 계산 모델을 제안하고 프로그램의 수행을 위한 스케쥴링 시에 성능 향상이 어떠한 요인에 의해 달성되는지를 분석한다. 제안된 표현 방법은 동기종 및 이기종 시스템 모두에 적용되어질 수 있다. 분산병렬 시스템에서 스케줄링을 통하여 더 많은 속도향상을 얻기 위해서는 태스크와 병렬 컴퓨터간의 병렬특성의 일치가 주의 질게 다루어져야 하며 태스크의 이동으로 인한 통신 오버 헤드가 최소화 되어야 한다.
The objective of Distributed Parallel Computing is to solve the computationally intensive problems, which have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. In this paper, we propose a computational model including the generalized graph representation method of distributed parallel systems for speedup analysis, and analyze how the super-linear speedup is achieved when scheduling of programs with diverse embedded parallelism modes onto a distributed heterogeneous supercomputing network environment. The proposed representation method can also be applied to simple homogeneous or heterogeneous systems whose components are heterogeneous only in terms of the processor speed. In order to obtain the core speedup, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled while minimizing the communication overhead.
