• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.48-60
• /
• 2021

복잡한 알고리즘을 요구하는 3차원 공간 정보 취득 기술은 대부분 고성능의 하드웨어를 필요로 한다. 그러나 최근 스마트폰과 같은 모바일 플랫폼의 성능이 급격히 발전하면서 기존 알고리즘을 가속화해 온 디바이스로 이식하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 기고문은 플랫폼 제한 없는 GPU 병렬처리 프레임워크 OpenCL을 활용한 3차원 공간 정보 취득 기술의 가속화 방법을 소개하고자 한다. 본 고의 구성은 다음과 같다. 먼저 모바일 GPU 환경에서의 OpenCL 최적화 방법을 살펴본다. 이후 고전적인 기하학 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 가속화한 방법을 소개한다. 마지막으로는 심층 신경망 네트워크와 가속화된 고전적 스테레오 알고리즘을 결합한 온 디바이스 친화적인 융합 알고리즘을 소개한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.20 no.10
• /
• pp.1919-1926
• /
• 2016

Because of the enormous processing ability, General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU) has been applied to many fields including electronics design automation. The SAT algorithm is one of the core algorithm in many electronics design automation tools. There has been some efforts to apply GPGPU to the SAT algorithm, but it is difficult to parallelize the SAT algorithm because of its characteristics. In this paper, I applied GPGPU to the SAT algorithm by parallelizing the propagation routine that is relatively suitable to parallel processing. On the basis of the similarity of the propagation routine to the sparse matrix multiplication, the data structure for the SAT problem is constituted, and the parallel propagation routine is described. To prevent data loss between paralllel threads, atomic operations are exploited. The experimental results for some benchmark SAT problems show that the proposed algorithm is superior to the previous GPGPU-based SAT solver.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.115-117
• /
• 2014

최근 OpenCL, CUDA와 같은 이종 병렬 컴퓨팅 프레임워크가 등장함에 따라, 많은 연산량을 요구하는 알고리즘에 대한 이종 병렬 처리 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 연산량이 많은 지문개선(fingerprint enhancement) 알고리즘을 OpenCL을 이용해 병렬화하고 최적화하여 연산 시간을 단축하고자 한다. 이를 위하여 2차원 FFT 및 필터링 알고리즘을 병렬화하고, Loop Unrolling 및 메모리 접근 최적화 등의 기법을 적용하였다. 실험을 통하여 CPU의 순차적 처리기법과 비교하여 개선된 가속화 기법을 이용한 지문개선 알고리즘이 최대 25배의 성능이 향상하였음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.633-640
• /
• 2023

With the recent development of static and dynamic modulated brachytherapy methods in brachytherapy, which use radiation shielding to modulate the dose distribution to deliver the dose, the amount of parameters and data required for dose calculation in inverse treatment planning and treatment plan optimization algorithms suitable for new directional beam intensity modulated brachytherapy is increasing. Although intensity-modulated brachytherapy enables accurate dose delivery of radiation, the increased amount of parameters and data increases the elapsed time required for dose calculation. In this study, a GPU-based CUDA-accelerated dose calculation algorithm was constructed to reduce the increase in dose calculation elapsed time. The acceleration of the calculation process was achieved by parallelizing the calculation of the system matrix of the volume of interest and the dose calculation. The developed algorithms were all performed in the same computing environment with an Intel (3.7 GHz, 6-core) CPU and a single NVIDIA GTX 1080ti graphics card, and the dose calculation time was evaluated by measuring only the dose calculation time, excluding the additional time required for loading data from disk and preprocessing operations. The results showed that the accelerated algorithm reduced the dose calculation time by about 30 times compared to the CPU-only calculation. The accelerated dose calculation algorithm can be expected to speed up treatment planning when new treatment plans need to be created to account for daily variations in applicator movement, such as in adaptive radiotherapy, or when dose calculation needs to account for changing parameters, such as in dynamically modulated brachytherapy.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 2002.09a
• /
• pp.364-370
• /
• 2002

본 논문에서는 양자물리학 분야에서 Lanczos 방법의 수렴을 가속화하기 위해 개발된 바 있는 행렬의 거듭제곱 기법을 동역학 분야의 Lanczos 순환식에 도입함으로써 구조물의 고유치 해석의 효율성을 향상시켰다 행렬의 거듭제곱 기법을 도입한 Lanczos 방법이 기존의 방법보다 수렴성이 더욱 우수하다. 수치예제를 통해 행렬의 거듭제곱 기법을 도입한 Lanczos 방법의 효율성을 검증하였으며 제안방법을 통한 고유치 해석에 있어서 가장 적합한 거듭제곱값을 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.43 no.2 s.308
• /
• pp.1-11
• /
• 2006

In this paper, we propose a new register file architecture called the Register File Extension for Multi-words or Long-word Operation (RFEMLO) to accelerate both symmetric and asymmetric cryptographic algorithms. Based on the idea that most of cryptographic algorithms heavily use multi-words or long-word operations, RFEMLO allows multiple contiguous registers to be specified as a single operand. Thus, a single instruction can specify a SIMD-style multi-word operation or a long-word operation. RFEMLO can be applied to general purpose processors by adding instruction set for multi-words or long-word operands and functional units for additional instruction set. To evaluate the performance of RFEMLO, we use Simplescalar/ARM 3.0 (with gcc 2.95.2) and run detailed simulations on various symmetric and asymmetric cryptographic algorithms. By applying RFEMLO, we could get maximum 62% and 70% reductions in the total instruction count of symmetric and asymmetric cryptographic algorithms respectively. Also, performance results show that a speedup of 1.4 to 2.6 can be obtained in symmetric cryptographic algorithms and a speedup of 2.5 to 3.3 can be obtained for asymmetric cryptographic algorithms when we apply RFEMLO to a processor with an in-order pipeline. We also found that RFEMLO can effectively improve the performance of these cryptographic algorithms with much less cost compared to issue-width increase available in Superscalar implementations. Moreover, the RFEMLO can also be applied to Superscalar processor, leading to additional 83% and 138% performance gain in symmetric and asymmetric cryptographic algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06a
• /
• pp.10-12
• /
• 2012

얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요되기 때문에 신속한 학습이 필요한 경우 가속화가 필요하다. 한편, 그래픽스 프로세서 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 주성분 기반의 얼굴인식 알고리즘을 GPU 에서 병렬 수행하여 가속하는 기법을 제안하였다. 주성분 기반의 얼굴인식 각각의 과정들의 병렬성을 분석하여 가속화 이득을 최대하였고, C/OpenCV[2]로 구현된 순차적인 버전[3]과 비교했을 때, 전체 학습시스템에서 최대 약 40 배의 성능이득을 얻었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.1065-1078
• /
• 2014

Considering the safety of the data and performance, it can be said that the performance of the AES algorithm in a symmetric key-based encryption is the best in the IPSec-based VPN. When using the AES algorithm in IPSec-based VPN even with the expensive hardware encryption card such as OCTEON Card series of Cavium Networks, the Performance of VPN works less than half of the firewall using the same hardware. In 2008, Intel announced a set of 7 AES-NI instructions in order to improve the performance of the AES algorithm on the Intel CPU. In this paper, we verify how much the performance IPSec-based VPN can be improved when using seven sets of AES-NI instruction of the Intel CPU.

• Electric Engineers Magazine
• /
• s.337
• /
• pp.21-24
• /
• 2010

경제발달로 산업화가 가속화 되면서 대규모 공업단지나 빌딩의 증가로 전력수요가 급격히 늘어남에 따라 더 많은 발전이 필요하게 되었다. 화력발전은 건설기간이 원자력이나 수력에 비해 짧고 운영이 용이한 반면 이산화탄소 배출이 훨씬 많아 지구온난화와 환경문제의 주요인으로 지적되고 있다. 또한 발전은 입지조건상 바닷가부근에서 생산하여 송전선로를 통해 공급하므로 송배전 전력손실이 높아진다. 따라서 화력발전의 비율을 줄이고 전력망의 손실을 감소시키기 위해서는 신재생에너지원과의 연계운전이 중요하다. 이렇게 다양한 전력공급원과 소비의 최적 운전을 위해서는 스마트 그리드의 구성과 운영 기술의 도입이 필요하다. 본 논문에서는 스마트그리드의 기본 구성요소와 신재생에너지원과의 연계운전에 필요한 알고리즘 체계를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1354-1356
• /
• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.