클러스터를 구성하는 단위 노드로 SMP가 새로운 대안으로 시장에 등장하였다. 이러한 멀티프로세서 클러스터(CLUMP)는 하나의 시스템에 다중 메모리 구조를 가지는데, CLUMP가 가지는 다중 메모리 구조를 효과적으로 사용하기 위해서 본 논문에서는 중첩된 병렬화 프로그램 모델을 제안하였다. 중첩된 병렬화 모델은 중첩된 루프 레벨의 병렬화, 중첩된 태스크 레벨의 병렬화, 그리고 다중 중첩된 병렬화로 나뉜다. 본 논문에서는 중첩된 루프 레벨의 병렬화를 실험대상으로 하여 그 성능을 평가하고 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램과 성능을 비교하였다. 실험 결과 시험한 중첩된 병렬화 모델이 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램에 비하여 좋은 성능을 나타내었지만, 실험대상이 된 루프 레벨 병렬화의 잠재적인 특징으로 인해 실행에 참여하는 노드 수가 많아질수록 성능 향상 폭이 감소하는 결과를 보였다. 프로그램의 성능 향상 폭과 확장성은 문제 크기가 클수록 좋은 특성을 보였다.
최근 HD급 이상의 해상도를 가지는 영상을 위한 차세대 코덱 표준이 연구되고 있다. 이 코덱의 특징은 압축효율을 증가시키기 위해서 시간을 많이 소모시키는 복잡한 툴들을 많이 채택하고 있다는 점이다. 이는 실시간 방송에 대한 부담감으로 작용되기 때문에, 표준을 재정하는 전문가들은 속도 개선을 위한 병렬화 연구 또한 동시에 진행을 하고 있다. 병렬화 방법 중 슬라이스 단위 병렬화와 모듈 내부 병렬화가 대표적으로 논의되고 있지만, 이 두 가지 방법은 각각 시간 지연과 추가 비트 할당이라는 단점이 있기 때문에 이를 극복하기 위한 새로운 병렬화 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간 지연과 추가비트 할당을 극복 가능한 병렬화 기법을 연구하였는데, HEVC 코덱의 구조 분석을 통해 어떻게 병렬화 해야 단점을 극복할 수 있는지 알아보고 단점을 극복한 병렬화 기법이 속도 개선을 할 수 있는지 시간 분석을 통해 알아본다. 본 논문에서는 구조 분석을 통해 알아낸 CU 단위 병렬화 기법을 제안하고 CU 단위 병렬화 기법을 HEVC Test model reference software 2.1 decoder에 적용하여 Full HD 영상에 대해 Lowdelay에서 평균 19.83%의 속도 개선을 얻었으며, Randomaccess에서 평균 22.63%의 속도 개선을 얻었다.
본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 SAO (Sample Adaptive Offset)를 효율적으로 병렬화하기 위한 방법을 제안한다. HEVC 는 주관적 화질 향상 및 압축 효율 향상을 위해 디블록킹 필터 (de-blocking filter)와 샘플 적응적 오프셋 (SAO)이라는 두 가지 인-루프 필터를 사용한다. 두 종류의 인-루프 필터의 사용은 HEVC 복호화기의 복잡도를 증가시키는 요인이며, 인-루프 필터에 데이터레벨 병렬화를 적용하여 고속으로 복호화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 SAO 의 병렬화를 위해 CTU (Coding Tree Unit)의 행 단위로 병렬화를 수행함으로써, 병렬화로 인한 추가적으로 발생하는 라인 버퍼 사용을 줄여 SAO 병렬화 효율을 향상시켰다. 실험결과 제안하는 SAO 병렬화 방법을 사용하여 균등분할 SAO 병렬화 방법에 비해 91%의 속도를 향상시켰다.
본 논문은 비디오 디코더의 병목현장을 해결하고 대량의 데이터를 처리할 수 있는 다중병렬처리방식의 HEVC CABAC 디코더를 소개한다. CABAC 디코더를 병렬화한 하드웨어 VLSI구조를 설계하여 크기 대비 높은 처리량이 나오는지를 설계 및 분석결과를 통해 연구결과를 도출하는 게 본 논문의 목적이다. CABAC 디코더 내부 module(산술 디코더, 문맥 모델러, 역이진화기) 1개에서 4개까지의 병렬화를 분석한 결과 4개의 병렬화를 했을 때가 크기 대비 처리량이 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 내부 module 4개를 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 병렬화하여 slice 단위로 나눠진 프레임 1개를 한 번에 처리하는 방식을 채택하였다. 본 논문에서는 각 CABAC 디코더의 내부 module 4개를 병렬화하고, 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 다시 병렬화하는 하드웨어 구조를 사용한다.
본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) SAO (Sample Adaptive Offset)의 병렬화 성능을 비교한다. HEVC 의 참조 소프트웨어인 HM-10.0 에서는 SAO 수행 과정의 연산량 및 메모리 접근을 최소화하고 카테고리 계산 과정에서 SAO 수행 전의 픽셀값을 사용하기 위해서 라인 버퍼를 사용한다. 그러나 이러한 라인버퍼의 사용은 SAO 에 대해 데이터-레벨의 병렬화를 적용하기 어렵게 만드는 주요 요인이다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식과 HM-10.0 의 SAO 구현 방식 각각에 대해 데이터-레벨 병렬화를 적용하고 각각의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, HEVC 디블록킹 필터가 적용된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 구현 방식은 데이터-레벨 병렬화의 구현은 쉽지만, 디블록킹 필터링 된 픽쳐를 추가 메모리에 복사하는 부분 때문에 HM-10.0 기반의 병렬화보다 복호화 성능이 저하될 수 있음을 확인하였다. 이에 반해 CTU 의 행 단위로 병렬 수행될 영역을 분할하는 방식은 구현의 용이성과 병렬화 성능을 동시에 얻을 수 있음을 확인하였다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 그리고 멀티코어 프로세서의 사용이 증가 하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC디코더의 병렬화를 진행하는 과정에서 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리시간 차이로 인하여 스레드의 동기를 확인 해야 한다. 이로 인하여 병렬화를 통한 성능 향상의 걸림돌이 된다. 우리는 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 고려하여 효과적으로 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 방법에 대하여 연구하였다. 우리가 제안하는 Frame Partition based Parallelization (FPP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하여 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 이용하여 실험 하였고 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하였다. 우리는 FPP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용 전 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 순수 함수형 언어로 작성된 쌍방시뮬레이션 알고리듬의 성능을 멀티코어 프로세서 컴퓨터에서 병렬화로 향상시키는 방법을 연구한다. 이 병렬화에 있어 핵심 아이디어는 순수 함수형 프로그램의 참조 투명성을 십분 활용하면 병렬화가 전혀 고려되지 않고 작성된 초기 구현으로부터 최소한의 수정만으로 성능 개선 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 초기 구현과 병렬화 구현 둘 다 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성되었다. 초기 구현을 병렬화할 때 변화는 아주 적어서 병렬화된 구현에서도 초기 구현의 프로그램 구조가 거의 그대로 유지되었다. 벤치마크를 통해 제시된 간단한 병렬화만으로도 초기 구현과 비교해 두 배 이상의 성능 개선을 확인했다. 또한, 병렬화와는 별개의 최적화 기법인 메모이제이션이 적용된 버전의 쌍방시뮬레이션 구현에도 같은 방식의 병렬화를 적용함으로써 마찬가지로 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
많은 처리시간을 요구하는 대규모 3차원 데이터의 영사화(대규모 볼륨렌더링)에서는 병렬처리가 반드시 요구된다. 대규모 볼륨렌더링의 처리시간은 크게 데이터입력 시간과 입력된 데이터의 영상화(연산) 시간으로 구성된다. 따라서 데이터 입력 과정과 연산 과정 모두를 병렬화할 필요가 있다. 입출력 병렬화 및 알고리즘 병렬화는 각각 독립적으로 적용가능하다. 본 논문에서는 (1)순차 볼륨렌더링, (2)병렬연산 기반 볼륨렌더링, (3)병렬입출력 기반 볼륨렌더링, (4) 병렬연산 및 병렬입출력 기반 볼륨렌더링 등 네 가지 경우를 각각 구현하여 성능을 비교하였다. 실험결과에서는 병렬연산 및 병렬 입출력이 동시에 적용되는 (4)가 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
대규모 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 병렬 정보검색 시스템에서는 하드웨어 확장으로 인한 병렬화로 시스템 전체의 작업 처리량을 증가시켰다. 그러나 병렬 시스템 상에서 수행되는 검색엔진의 알고리즘들은 여전히 순차적으로 수행되기 때문에, 사용자의 개별적인 질의처리 시간은 단축되지 않는다. 본 연구는 검색엔진의 병렬화를 위하여 사용자 질의처리 과정과 역색인 파일처리 과정의 순차 알고리즘들을 조사하여 병렬화의 필요성과 가능성을 평가한다. 이러한 평가는 병렬 정보검색 시스템에서 수행되는 순차 알고리즘들의 효과적이고 체계적인 병렬화를 도모하고, 보다 효율적인 병렬 정보검색 시스템의 구축을 가능하게 한다.
본 논문에서는 로드밸런싱 (load balancing) 기반의 HEVC (High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터(deblocking filter) 병렬화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 디블록킹 필터의 병렬화를 위해 TU (Transform Unit)의 경계 정보를 이용하여 픽쳐 단위로 디블록킹 필터의 작업량을 예측하고, 예측된 작업량을 기반으로 코어에 균등한 일을 할당함으로써 디블록킹 필터의 병렬화 효율을 향상 시켰다. 실험결과 제안하는 로드 밸런싱 기반 디블록킹 필터 병렬화 방법을 사용하여 균등 분할 디블록킹 필터 병렬화 방법에 비해 11%의 디블록킹 필터 속도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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