기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
MPICH-GP : 그리드 상에서 사설 IP 클러스터 지원을 위한 MPI 확장
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • MPICH-GP : 그리드 상에서 사설 IP 클러스터 지원을 위한 MPI 확장
저자명
박금례,윤현준,박성용,권오영,권오경,Park. Kum-Rye,Yun. Hyun-Jun,Park. Sung-Yong,Kwon. Oh-Young,Kwon. Oh-Kyoung
간행물명
정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part A. Part A
권/호정보
2007년|1호|pp.1-14 (14 pages)
발행정보
한국정보처리학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

그리드 네트워크에서 MPI를 사용하여 지리적으로 산재된 컴퓨팅 자원을 활용하여 복잡한 문제를 해결하기 위한 MPICH-G2는 사설 IP 클러스터를 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. MPICH-G2의 경우에는 모든 계산노드가 외부에 노출되어 악의적인 보안 침해의 가능성이 높아지게 된다. MPICH-GP는 NAT와 프락시를 병용하여 사설 IP 클러스터의 문제를 해결한다. 사설 IP 클러스터의 프론트 노드에 프락시를 두고, 이를 통해 내부 계산 노드로의 통신 링크를 중계한다. 따라서 사설 IP 클러스터와 공인 IP 클러스터가 혼재된 네트워크에서도 적정한 경로를 설정하고 성공적으로 MPI 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 MPICH-GP의 성능을 기존의 MPICH-G2와 비교하였다. 그리드 환경에서 MPICH-GP는 MPICH-G2의 80% 이상의 성능을 보이며, RANK 관리기법을 적용한 경우는 95% 이상의 성능을 나타낸다.

기타언어초록

MPICH-G2 is an MPI implementation to solve complex computational problems by utilizing geographically dispersed computing resources in grid environments. However, the computation nodes in MPICH-G2 are exposed to the external network due to the lack of supporting the private IP clusters, which raises the possibility of malicious security attacks. In order to address this problem, we propose MPICH-GP with a new relay scheme combining NAT(Network Address Translation) service and an user-level proxy. The proxy running on the front-end system of private IP clusters forwards the incoming connection requests to the systems inside the clusters. The outgoing connection requests out of the cluster are forwarded through the NAT service on the front-end system. Through the connection path between the pair of processes, the requested MPI jobs can be successfully executed in grid environments with various clusters including private IP clusters. By simulations, we show that the performance of MPICH-GP reaches over 80% of the performance of MPICH-G2, and over 95% in ease of using RANK management method.