• 스마트미디어저널
• /
• 제3권1호
• /
• pp.33-38
• /
• 2014

소비전력 증가와 같은 문제점들로 인하여, 마이크로프로세서만으로는 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시키기 점점 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서, 대용량 병렬 연산에 특화된 그래픽 처리 장치를 활용하여 중앙 처리 장치가 담당하던 범용 작업을 수행하게 하는 범용 그래픽 처리 장치 기술이 컴퓨터 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 방안으로 주목을 받고 있다. 하지만, 그래픽스 관련 응용프로그램과 범용 응용프로그램의 특징은 매우 상이하기 때문에, 그래픽 처리 장치가 범용 응용프로그램을 수행하는 경우에는 많은 제약 사항으로 인하여 자신의 뛰어난 연산 자원을 활용하지 못하는 실정이다. 일반적으로 그래픽스 관련 응용프로그램에 비해 범용 응용프로그램은 메모리를 매우 많이 요청하기 때문에 범용 그래픽 처리 장치 기술을 효율적으로 활용하기 위해서는 메모리 설계가 매우 중요하다. 특히, 긴 접근 시간을 요구하는 외부 메모리 요청은 성능에 큰 오버헤드이다. 그러므로 외부 메모리로의 접근 횟수를 줄일 수 있는 다중 레벨 캐쉬 구조를 효율적으로 활용할 수 있다면, GPU의 성능은 크게 향상 될 것이 분명하다. 본 논문에서는 다중 레벨 캐쉬 구조에 따른 그래픽 처리 장치의 성능을 다양한 벤치마크 프로그램을 통하여 정량적으로 분석하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.201-206
• /
• 2018

최근에 이르러 인공지능과 빅데이터 기술이 발달함에 따라, 범용 그래픽 처리장치인 GPGPU에 대한 중요성이 강조되고 있다. 또한, 블럭체인의 응용기술인 비트코인을 얻기 위한 채굴기에 대한 수요가 급증하여 GPGPU의 가격이 급상승하는 등 품귀현상이 일어나고 있다. 만일 범용 그래픽 처리장치를 정밀하게 모의실행할 수 있다면, 고가의 범용 그래픽 처리장치를 구매하지 않고도 다양한 범용 그래픽 처리장치 유형에 대한 실험을 수행하여 그 성능을 분석할 수가 있다. 본 논문에서는 GPGPU-Sim을 이용하여 범용 그래픽 처리장치 모의실험기의 구성을 고찰하고, 다양한 벤치마크 프로그램에 대한 성능을 측정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.271-271
• /
• 2018

그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1-10
• /
• 2014

본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA($1400{\times}1050$) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.287-287
• /
• 2021

본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제37권5호
• /
• pp.275-284
• /
• 2010

GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 동의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성용 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원용 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.253-259
• /
• 2009

본 논문에서는 전용하드웨어를 사용하지 않는 새로운 구조의 범용 그래픽 쉐이더 프로세서를 제안한다. 최근 모바일 기기에서는 고성능을 유지하면서 저전력의 작은 크기를 가지는 그래픽 프로세서를 요구한다. 제안하는 쉐이더 프로세서는 OpenGL ES 2.0 그래픽 파이프라인 전체를 쉐이더 명령어로 실행할 수 있는 GP-GPU 구조를 갖는다. 프로그램을 구현하여 하나의 프로세서로 모든 그래픽 파이프라인 처리가 가능하기 때문에 Rasterization Unit과 같은 별도의 전용 하드웨어를 필요로 하지 않는다. 따라서 쉐이더 프로세서 하나로 Fully Programmable 3D Graphics Engine 구현이 가능하며 기존 쉐이더 프로세서에 비해 하드웨어 크기를 60% 줄였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.9-21
• /
• 2013

GPU의 연산 능력과 유연성이 강화됨에 따라, GPU는 그래픽 응용프로그램뿐만 아니라 범용 응용프로그램도 수행한다. 특히, GPU 회사들이 제공하는 API를 활용함으로써 프로그래머들은 보다 쉽게 GPGPU 응용프로그램을 작성할 수 있다. 하지만 대부분의 범용 응용프로그램은 분기 명령어를 많이 포함하고 있기 때문에, 범용 응용프로그램을 수행하는 경우 GPU의 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다. 분기 명령어를 처리하기 위해서 다양한 워프 생성 기법들이 제안되었다. GPU 구조에서는 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성기법이 우수한 성능을 보일 것으로 예상된다. 하지만 예상과는 달리, 실험 결과에 따르면 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능이 상대적으로 낮은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능보다 낮게 나타난다. 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법에서 유발한 많은 메모리 요구로 인한 심각한 메모리 병목 현상이 원인으로 분석된다. 그러므로 적절한 하드웨어 지원이 없는 경우, 높은 연산자원 활용률이 반드시 우수한 성능을 보장한다고 할 수 없다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 하드웨어 자원과 워프 생성 기법사이의 상관관계에 대한 상세한 분석을 수행하고자 한다. 본 논문의 분석 결과는 분기 명령어에 의해 발생된 GPU의 성능 저하 문제를 해결하고자 할 때 중요한 가이드라인이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.1-11
• /
• 2015

최신 고성능 컴퓨팅 시스템에서는, 대용량 병렬 연산을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU의 우수한 연산 성능을 그래픽 처리 이외의 범용 작업에 활용하는 GPGPU 기술에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 범용 응용프로그램의 특성이 GPU 구조에 최적화되어 있지 않기 때문에 범용 프로그램 수행 시 GPGPU는 GPU의 연산 자원을 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 GPGPU 기술을 사용하는 컴퓨팅 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있는 GPU 연구에 대한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 GPU 성능 저하 원인 분석을 수행한다. GPU 성능 저하 원인을 보다 명확하게 분류하고자 본 논문에서는 GPU 코어의 상태를 완전 활성화 상태, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리스톨 상태, 그리고 GPU 코어 스톨 상태 등 5가지로 정의하였다. 완전 활성화 상태를 제외한 모든 GPU 코어 상태들은 컴퓨팅 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서 성능 저하 원인을 찾고자 벤치마크 프로그램의 특성에 따라 각 GPU 코어 상태의 비율 변화를 측정하였다. 분석 결과에 따르면, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리 스톨 상태 그리고 GPU 코어 스톨 상태는 연산 자원 활용률 저하, 낮은 프로그램 병렬성, 높은 메모리 요청, 그리고 구조적 해저드에 의해 각각 유발된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1119-1128
• /
• 2013

본 논문에서는 얼굴을 검출하고 GPU 기반으로 얼굴을 고속으로 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 얼굴 검출에서는 깊이영상과 RGB영상을 사용하고, 기존의 방법인 Adaboost을 이용하지만 움직임 영역과 피부색 영역을 이용하여 Adaboost의 입력영상을 제한하여 얼굴을 검출하였다. 얼굴 검출과는 다르게 얼굴 추적은 깊이 정보만을 사용하였다. 기본적으로 얼굴 추적에서는 템플릿과 매칭 된 블록을 찾는 템플릿 매칭 방법을 사용하였다. 또한 고속으로 얼굴을 추적하기 위해서 GPU를 이용하여 템플릿 매칭을 병렬하여 연산하였다. 실험결과 CPU와 GPU을 비교 하였을 때 GPU 수행속도가 최대 49배까지 향상되는 것을 확인하였다.