[논문 리뷰] AN INNOVATIVE PLATFORM TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF EXACT-STRING- MATCHING ALGORITHMS

Mosleh M. Abu Alhaj, M. Halaiyqah외 4명|arXiv (Cornell University)|2010. 02. 11.

Algorithms and Data Compression참고 문헌 5인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 텍스트를 여러 조각으로 나누어 여러 슬레이브에서 동시에 처리함으로써 정확한 문자열 매칭 알고리즘의 실행을 가속화하는 일반 목적의 MPI 기반 병렬화 프레임워크인 PXSMAlg 플랫폼을 제안한다. 퀵 서치 알고리즘을 사용한 평가에서 실행 시간이 크게 감소하여 플랫폼의 성능 향상 효과가 입증되었다.

ABSTRACT

Exact-String-Matching is an essential issue in many computer science applications. Unfortunately, the performance of Exact-String-Matching algorithms, namely, executing time, does not address the needs of these applications. This paper proposes a general platform for improving the existing ExactString-Matching algorithms executing time, called the PXSMAlg platform. The function of this platform is to parallelize the Exact-String-Matching algorithms using the MPI model over the Master/Slaves paradigms. The PXSMAlg platform parallelization process is done by dividing the Text into several parts and working on these parts simultaneously. This improves the executing time of the Exact-StringMatching algorithms. We have simulated the PXSMAlg platform in order to show its competence, through applying the Quick Search algorithm on the PXSMAlg platform. The simulation result showed significant improvement in the Quick Search executing time, and therefore extreme competence in the PXSMAlg platform.

연구 동기 및 목표

• 정확한 문자열 매칭 알고리즘의 성능 저하 문제, 특히 대규모 응용 프로그램에서의 높은 실행 시간을 해결하기 위해.
• 기존 정확한 문자열 매칭 알고리즘의 핵심 로직을 수정하지 않고도 효율성을 향상시킬 수 있는 일반 목적의 플랫폼을 설계하기 위해.
• MPI 모델과 마스터/슬레이브 아키텍처를 활용하여 텍스트 처리를 병렬로 분산하고 전체 실행 시간을 줄이기 위해.
• 시뮬레이션을 통해 퀵 서치 알고리즘을 시험용 사례로 삼아 플랫폼의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• PXSMAlg 플랫폼는 MPI 모델을 사용하여 마스터/슬레이브 병렬 컴퓨팅 패러다임을 구현한다.
• 입력 텍스트는 여러 세그먼트로 나뉘며, 각 세그먼트는 다른 슬레이브 프로세스에 할당된다.
• 각 슬레이브는 할당된 텍스트 세그먼트에서 선택된 정확한 문자열 매칭 알고리즘(예: 퀵 서치)을 독립적으로 실행한다.
• 마스터 프로세스는 텍스트 세그먼트의 분배를 조율하고 모든 슬레이브로부터 결과를 수거한다.
• 플랫폼는 일반성과 유연성을 고려하여 기존의 어떤 정확한 문자열 매칭 알고리즘과도 통합 가능하도록 설계되었다.
• 성능 향상 평가를 위해 시뮬레이션을 사용하며, 주로 실행 시간 감소에 초점을 맞춘다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일반 목적의 병렬 플랫폼이 정확한 문자열 매칭 알고리즘의 실행 시간을 줄일 수 있는가?
• RQ2 MPI 기반의 마스터/슬레이브 모델은 분산 세그먼트에 걸쳐 텍스트 검색을 얼마나 효과적으로 가속화하는가?
• RQ3 PXSMAlg 플랫폼는 퀵 서치 알고리즘의 성능을 어느 정도 향상시키는가?
• RQ4 플랫폼는 속도 향상과 함께 기존의 정확한 문자열 매칭 알고리즘과의 호환성을 유지하는가?

주요 결과

• PXSMAlg 플랫폼는 병렬화를 통해 퀵 서치 알고리즘의 실행 시간을 성공적으로 감소시켰다.
• 시뮬레이션을 통해 뚜렷한 성능 향상이 나타나 플랫폼의 효과성이 확인되었다.
• 플랫폼의 설계는 기존의 어떤 정확한 문자열 매칭 알고리즘과도 원활한 통합을 가능하게 한다.
• 텍스트 세그먼트화와 다수의 노드에 걸친 분산 처리를 통해 검색 작업의 실행 속도 향상이 명백하게 측정되었다.