• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.507-512
• /
• 2014

최근 전력의 한계 때문에 많은 트랜지스터를 모두 이용할 수 없는 '다크실리콘' 문제가 발생했다. 이 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)를 함께 사용하여 분산처리하기 시작했다. 최근에는 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)가 메모리와 Last Level Cache를 공유하는 내장형 GPU 프로세서(Integrated graphic processing unit processor)가 등장했다. 하지만 CPU 프로세스와 GPU 프로세스가 LLC(Last level cache)로 접근하기 위한 어떠한 규칙이 없기 때문에, 동시에 CPU 프로세스와 GPU 프로세스 수행될 때 LLC(Last level cache)를 차지하기 위한 경쟁이 일어나 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 캐시 접근 빈도가 큰 여러 개의 프로세스들이 수행됨에 따라 캐시 오염이 발생한 상황에서 GPU 프로세스의 성능 보장을 위하여 GPU 프로세스만을 위한 고정된 Last Level Cache 공간을 주는 캐시 분할방식이 필요함을 증명하고 캐시를 분할하기 위한 페이지 컬러링 기법을 소개하고 디자인한다.

• KNOM Review
• /
• 제22권1호
• /
• pp.60-67
• /
• 2019

Graphical Processing Units(GPUs)는 비교적 정형화된 연산을 병렬적으로 처리함으로써 높은 성능을 제공한다. 기술의 발전에 따라 GPU 환경에서 다양한 응용 실행을 시도하는 General Purpose GPU(GPGPU) 실행환경이 연구되고 있으나, 자원 분배, 스케줄링 등의 GPU 자원을 효율적으로 사용하기에는 아직 제한적이다. 최신의 GPU 구조들은 커널의 동시 실행을 지원하지만 같은 응용 안에서만 동시 실행이 가능하다는 문제점이 있어 NVIDIA는 Multi-Process Service(MPS)를 제안하였다. MPS는 다른 응용에 속한 커널도 동시 실행할 수 있도록 서비스한다. 하지만 응용의 실행 특성 및 동시 실행되는 패턴이 미리 파악되어 있지 않으면 MPS 장점을 최대한으로 취할 수 없다. 본 논문에서는 응용 프로파일링을 통해 응용의 특성을 파악하고, 동시 실행 스케줄링 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였다. MPS의 장점을 최대한으로 활용하기 위해서는 함께 돌릴 응용의 특성을 파악하고, 프로파일링을 통해 동시 실행하는 응용들의 순서를 제어하는 스케줄링 알고리즘이 중요함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권5호
• /
• pp.123-136
• /
• 2021

RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU(Graphics Processing Unit) 가상화 기술은 다수의 사용자 가상머신에게 GPU를 공유하기 위한 기술 중 하나이다. 하지만 클라우드 환경에서 일반적인 GPU는 CPU나 메모리와는 다르게 가상머신의 자원 사용량을 제한할 수 있는 자원 격리(Isolation) 기술을 제공하지 않는다. 특히 RPC 기반 가상화 환경에서는 각 가상머신에서 실행되는 GPU 작업은 멀티 프로세스 형태로 수행되기 때문에 자원격리 기술의 부재는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 발생시킨다. 그리고 GPU 메모리 경쟁은 가상머신들의 자원 요구량이 많을수록 성능저하를 가속화하고 가상머신 사이의 균등한 성능을 보장하지 못하기 때문에 공평성이 저하되는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 RPC 기반 GPU 가상화 환경에서 사용자 가상머신들의 GPU 메모리 요구량이 가용 GPU 메모리 용량을 초과했을 때 발생하는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제 분석하고 이를 해결하기 위한 GPU 메모리 관리 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 GPU 메모리 관리 기법이 GPGPU 작업의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권9호
• /
• pp.3-11
• /
• 2013

최근 GPU의 대규모 병렬 연산 능력을 이용하여 통신 시스템을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVB-T에 적용된 비터비 복호기를 슬라이딩 블록 방법과 함께 GPU에 적용시켜 소프트웨어 모의실험 처리시간을 줄였다. 본 논문에서는 먼저 DTV 표준 방식의 일종인 DVB-T 시스템을 CPU로 구현하여 모의실험을 통해 한 개의 OFDM 심볼을 처리하는데 소요되는 시간을 추정한다. 그리고 슬라이딩 블록 방법을 적용한 DVB-T의 비터비 복호기를 NVIDIA사의 대용량 GPU 프로세서를 이용하여 소프트웨어로 구현한다. 본 논문은 GPU 소프트웨어의 최적화를 위해 CPU와 GPU 간의 데이터 전송에 소요되는 오버헤드를 줄이는 스트림 처리 기법, 전역 메모리 전송 시간을 단축하기 위한 결합 전송 기법 (coalescing), 공유 메모리 접근의 효율성을 높이기 위한 변수 설계 기법 등을 통해서 연산처리 속도를 대폭 향상시켰다. 그 결과 제안된 방식은 CPU 기반의 비터비 복호기보다 2K 모드에서 약 11배, 8K 모드에서 약 60배 정도 빠른 처리 능력을 보인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.281-286
• /
• 2011

데이터 정렬은 현대 사회에 존재하는 수많은 디지털 데이터에 대한 중요한 가공 작업 중의 하나이지만, 데이터가 방대할수록 정렬 과정 자체도 많은 연산시간을 소비한다. 본 논문에서 데이터 배열을 분할하여 PC에 있는 CPU와 GPU에서 각각 동시에 정렬을 수행하는 혼합 정렬 알고리즘을 제안하였다. 각 장치의 처리 성능을 바탕으로 가장 효율적인 배열의 분할 범위를 결정하고 각각 분할된 영역을 CPU와 GPU에서 동시에 정렬함으로써 전체 정렬 시간을 단축시켰다. 실험결과에서 알 수 있듯 혼합 정렬이 GPU만 활용한 정렬보다 8%이상 정렬 수행 속도를 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.43-45
• /
• 2012

This paper is based on embedding the biometrics techniques on GPU for better computational efficiency and fast matching process using the parallel nature of the GPU processors to compare thousands of images for fingerprint recognition in a fraction of a second. In this paper we worked on GPU (INVIDIA GeForce GTX 260 with compute capability 1.3 and dual core-2-dou processor) for fingerprint matching and found that the efficiency is better than the results with related work already done on CMOS, CPU, ARM9, MATLAB Neural Networks etc which shows the better performance of our system in terms of computational time. The features matching process proposed for fingerprint recognition and the verification procedure is done on 5,000 images which are available online in the databases FVC2000, 2002, 2004 [1].

• 한국실내디자인학회:학술대회논문집
• /
• 한국실내디자인학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
• /
• pp.80-83
• /
• 2004

It is impossible to do real verification on design spaces before their completions due to the characteristics of building and interior space designs. So, in designing spaces, designers should reflect their real experiences in their lives into their design works. 3D games where GPU and other kinds of advanced technologies have bee applied first show their leads in technologies have bee applied first show their leads in technologies about 5 years than VRML. Those games which are produced reflecting real environment as it is could be regarded as the most excellent tool in their completeness level of physical environment due to their characteristics. This means that if 3D game engines employing GPU are used effectively they could be used as a presentation tool for virtual spaces. This study studies the expressions of virtual constructions through 3D game engines employing GPU, not in VRML-based virtual spaces on Webs but in immersion-type virtual spaces.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.56-68
• /
• 2022

최근 실시간 처리의 요구가 증가하면서 시간에 따라서 변화하는 동적 그래프에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동적 그래프를 분석하기 위한 알고리즘의 하나로 연결 요소가 있다. GPU는 높은 메모리 대역폭, 연산 성능으로 대규모의 그래프 계산에 적합하다. 그러나 동적 그래프의 연결 요소를 GPU를 이용하여 처리할 때, GPU의 제한된 메모리로 인해 실제 그래프 처리 시 CPU와 GPU 간에 잦은 데이터 교환이 발생한다. 본 논문에서는 동적 그래프에서 GPU 기반의 효율적인 점진적 연결 요소 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Weighted-Quick-Union 알고리즘을 기반으로 연결 요소 레이블에 구성 요소의 개수를 이용하여 연결 요소를 빠르게 계산한다. 또한, 재계산할 부분을 판별하여 GPU로 전송할 데이터를 최소화하여 대규모 그래프에 대하여 CPU와 GPU 간의 데이터 교환 횟수를 감소시킨다. 뿐만 아니라 GPU와 CPU 간에 데이터 전송 시간 낭비를 줄이기 위해 GPU와 CPU가 비동기로 실행하는 처리 구조를 제안한다. 실제 데이터 집합을 사용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• ETRI Journal
• /
• 제42권4호
• /
• pp.608-618
• /
• 2020

We present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.89-96
• /
• 2013

컴퓨터의 그래픽 연산장치인 GPU는 그래픽 데이터의 연산뿐만 아니라 일반시스템 데이터를 처리할 수 있도록 발전되었으며, 3D 그래픽 관련 알고리즘이나 병렬 실행이 가능한 코드에 대해서는 CPU 보다 우수한 성능을 보여주고 있다. CPU 기반으로 제작된 일반적인 알고리즘을 GPU에서 실행하기 위해서는, GPU 시스템의 아키텍처를 이해하고 병렬처리 능력과 새로운 메모리 구조를 고려하여 코드를 재작성하여야 한다. 이를 위해서는 알고리즘을 성능 예측 모델에 적용하여 GPU 시스템에서 예상되는 성능 예측이 필수적이다. 이를 통해 GPU 기반 어플리케이션 개발에서 발생할 수 있는 문제점들을 사전에 예측하고, 성능에 대한 평가 지표를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 AES 암호화 알고리즘에 성능예측 모델을 적용하여 작업량이 많은 조건하에서 높은 정확도로 성능 예측을 수행하였다.