• 제목/요약/키워드: Central Processing Unit

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실시간 탄도 궤적 목표물 추적을 위한 GPU 기반 병렬적 입자군집최적화 기법 (Parallelized Particle Swarm Optimization with GPU for Real-Time Ballistic Target Tracking)

  • 한윤호;이헌철;권혁훈;최원석;정보라
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.355-365
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    • 2022
  • This paper addresses the problem of real-time tracking a high-speed ballistic target. Particle filters can be considered to overcome the nonlinearity in motion and measurement models in the ballistic target. However, it is difficult to apply particle filters to real-time systems because particle filters generally require much computation time. This paper proposes an accelerated particle filter using graphics processing unit (GPU) for real-time ballistic target tracking. The real-time performance of the proposed method was tested and analyzed on a widely-used embedded system. The comparison results with the conventional particle filter on CPU (central processing unit) showed that the proposed method improved the real-time performance by reducing computation time significantly.

병렬 구조에 의한 가변 논리제어장치의 기능적 설계 (A Functional Design of Programmable Logic Controller Based on Parallel Architecture)

  • 이정훈;신현식
    • 대한전기학회논문지
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    • 제40권8호
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    • pp.836-844
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    • 1991
  • PLC(programmable logic controller) system is widely used for the control of factory. PLC system receives ladder diagram which is drawn by the user to implement hardware logic, converts the ladder diagram into sequence program which is executable in the PLC system, and executes the sequence program indefinitely unless user breaks. The sequence program processes the data of on/off signal, and endures 1 scan delay and missing of pulse-type signal shorter than a scan time. So, data dependency doesn't exist. By applying theis characteristics to multiprocessor architecture, we design parellel PLC functionally and evaluate performance upgrade. Parallel PLC consists of central processing module, N general processing unit, and a shared memory by master-slave type. Each module executes allocated sequence program by the control of central processing module. We can expect performance upgrade by parallel processing, and reliability by relocation of sequence program when error occurs in processing module.

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CUDA 기반의 병렬 프로그래밍을 통한 H.264/AVC 부호화 속도 향상 및 CPU 부하 경감 (Enhancement of H.264/AVC Encoding Speed and Reduction of CPU Load through Parallel Programming Based on CUDA)

  • 장은빈;하윤수
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제34권6호
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    • pp.858-863
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    • 2010
  • H.264/AVC를 이용한 동영상의 부호화에서 그 속도를 높이기 위해서는 움직임 예측시간을 줄이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호기의 오픈 소스인 x.264를 대상으로 움직임 예측 알고리즘을 CUDA 기반에서 구현함으로서 기존의 압축 기술 이상의 속도 향상 및 CPU의 점유율을 경감 시킬 수 있음을 검증한다.

Real-time Ray-tracing Chip Architecture

  • Yoon, Hyung-Min;Lee, Byoung-Ok;Cheong, Cheol-Ho;Hur, Jin-Suk;Kim, Sang-Gon;Chung, Woo-Nam;Lee, Yong-Ho;Park, Woo-Chan
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제4권2호
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    • pp.65-70
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    • 2015
  • In this paper, we describe the world's first real-time ray-tracing chip architecture. Ray-tracing technology generates high-quality 3D graphics images better than current rasterization technology by providing four essential light effects: shadow, reflection, refraction and transmission. The real-time ray-tracing chip named RayChip includes a real-time ray-tracing graphics processing unit and an accelerating tree-building unit. An ARM Ltd. central processing unit (CPU) and other peripherals are also included to support all processes of 3D graphics applications. Using the accelerating tree-building unit named RayTree to minimize the CPU load, the chip uses a low-end CPU and decreases both silicon area and power consumption. The evaluation results with RayChip show appropriate performance to support real-time ray tracing in high-definition (HD) resolution, while the rendered images are scaled to full HD resolution. The chip also integrates the Linux operating system and the familiar OpenGL for Embedded Systems application programming interface for easy application development.

소형 PV 유닛올 위한 원격 태양광 트레킹 시스템 (Remote Sun Tracker for Small-Sized PV Solar Unit)

  • 김기완;김주만;김영인;김병철
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.222-227
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    • 2011
  • 2층 트레킹 방식을 적용한 PV 태양광 발전 유닛은 고정형에 비해 동일 면적의 패널로 140% 이상의 발전 출력을 얻을 수 있다는 것이 밝혀져 있다. 그러나 이 방식은 고정형 또는 1축 제어방식에 비해 트레킹 기구가 복잡하고 제어전력이 커서 소 출력 PV 유닛에 있어서는 상대적으로 불리하다. 본 논문에서는 소형 PV 발전유닛의 경제성을 개선하는 방법으로 복수개의 소 출력 PV 유닛을 묶어서 1개소의 중앙제어장치에서 간헐식으로 원격제어 함으로써 각 유닛의 트레킹 관련 기구를 간소화 시키는 동시에 제어전력을 경감 시킬 수 있음을 소개한다. 또한 대규모의 PV 발전 플랜트를 건설하기 어려운 환경에서 적합한 방식으로 활용할 수 있음을 소개한다.

임베디드 GPU 기반 영상처리 고속화 방법 (Embedded GPU based Fast Image Processing for Mobile Device)

  • 이강운;백아람;최해철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.39-40
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    • 2014
  • 카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.

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Real-time Implementation of an Identifier for Nonstationary Time-varying Signals and Systems

  • Kim, Jong-Weon;Kim, Sung-Hwan
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제15권3E호
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    • pp.13-18
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    • 1996
  • A real-time identifier for the nonstationary time-varying signals and systems was implemented using a low cost DSP (digital signal processing) chip. The identifier is comprised of I/O units, a central processing unit, a control unit and its supporting software. In order t estimate the system accurately and to reduce quantization error during arithmetic operation, the firmware was programmed with 64-bit extended precision arithmetic. The performance of the identifier was verified by comparing with the simulation results. The implemented real-time identifier has negligible quantization errors and its real-time processing capability crresponds to 0.6kHz for the nonstationary AR (autoregressive) model with n=4 and m=1.

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군용 SBC에서의 고속메모리모듈의 I/F 적용연구 (DDR Memory I/F Implementation For Military Single Board Computer)

  • 이특수;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.540-543
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    • 2010
  • 군용 SBC에 주로 사용되는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit)는 주로 Power PC의 계열이며 Freescale사의 G4 계열인 74xx 프로세서가 주로 사용된다. 이러한 CPU인 7447A는 System Controller를 통하여 SBC 내의 주 기억 장치와 통신을 한다. 본 논문에서는 위와 같은 SBC의 구조에서 System Controller와 DDR 메모리 소자 간 I/F를 구현함에 있어 PCB적층 구조, 소자들의 Layout, 임피던스매칭과 Rugged 환경 Level에서 적용 되는 군 환경에서 동작 가능한 DDR 메모리를 모듈로 설계하여 구현하였다. 또한, 군용환경에 적용하기위한 SBC의 형상은 주로 6U, 3U의 표준 형태로 설계되어져야 한다.

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Mondex Electronic Cash

  • Kim, Do-Hyung
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 2002년도 e-Biz World Conference
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    • pp.233-237
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    • 2002
  • The smartcard is a processing platform & a store or data it can perform calculations and run programs It contains its own memory (RAM), storage (ROM and EEPROM). and (Central Processing Unit) CPU like a PC If it had its own power supply. keyboard and screen. it would be a fully independent computer Requires an Interface Device (IFD) to supply the power and provide suitable input and display mechanisms. Some examples of IFDs are: point of sale terminal(POS) telephone ATM etc.(omitted)

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CUDA FORTEAN기반 확산파 강우유출모형 개발 (Development of Diffusive Wave Rainfall-Runoff Model Based on CUDA FORTRAN)

  • 김보람;김형준;윤광석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.287-287
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    • 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.

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