• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2021

최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권4호
• /
• pp.82-87
• /
• 2010

CPU를 능가하는 GPU의 연산능력 향상으로 범용 계산에 그래픽 프로세서를 사용하는 GP-GPU연구가 활발히 전개되고 있으며, 그 응용분야가 확대되고 있다. 본 논문에서는 전자기학 관련 분야에서 널리 사용되는 FDTD 알고리즘을 nVIDIA에서 제공하는 소프트웨어 플랫폼인 CUDA를 사용하여 구현한다. FDTD 알고리즘의 주요 연산과정을 병렬화하고, 그래픽 카드 내각기 다른 메모리의 사용에 따라 최적화하며, 단일 프로세서에서 FDTD 알고리즘을 실행시킨 경우와 비교하여 그 성능 향상 정도를 측정한다. 실험결과 단일 프로세서로 구현하였을 때에 비해 실행시간이 45배까지 향상됨을 확인할 수 있었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제14권4호
• /
• pp.391-406
• /
• 2014

The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.

• Computers and Concrete
• /
• 제29권2호
• /
• pp.93-105
• /
• 2022

The degrees of freedom (DOFs) of high-rise structures increase rapidly due to the need for refined analysis, which poses a challenge toward a computationally efficient method for numerical analysis of high-rise structures using the finite element method (FEM). This paper presented an efficient iterative method, an algebraic multigrid (AMG) with a Jacobi overrelaxation smoother preconditioned conjugate gradient method (AMG-CG) used for solving large-scale structural system equations running on heterogeneous platforms with parallel accelerator graphics processing units (GPUs) enabled. Furthermore, an AMG-CG FEM application framework was established for the numerical analysis of high-rise structures. In the proposed method, the coarsening method, the optimal relaxation coefficient of the JOR smoother, the smoothing times, and the solution method for the coarsest grid of an AMG preconditioner were investigated via several numerical benchmarks of high-rise structures. The accuracy and the efficiency of the proposed FEM application framework were compared using the mature software Abaqus, and there were speedups of up to 18.4x when using an NVIDIA K40C GPU hosted in a workstation. The results demonstrated that the proposed method could improve the computational efficiency of solving structural system equations, and the AMG-CG FEM application framework was inherently suitable for numerical analysis of high-rise structures.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권9호
• /
• pp.4467-4486
• /
• 2016

Discrete cosine transform (DCT) based JPEG standard significantly improves the coding efficiency of image compression, but it is unacceptable event in serious blocking artifacts at low bit rate and low efficiency of high-definition image. In the light of all phase digital filtering theory, this paper proposes a novel transform based on discrete sine transform (DST), which is called all phase discrete sine biorthogonal transform (APDSBT). Applying APDSBT to JPEG scheme, the blocking artifacts are reduced significantly. The reconstructed image of APDSBT-JPEG is better than that of DCT-JPEG in terms of objective quality and subjective effect. For improving the efficiency of JPEG coding, the structure of JPEG is analyzed. We analyze key factors in design and evaluation of JPEG compression on the massive parallel graphics processing units (GPUs) using the compute unified device architecture (CUDA) programming model. Experimental results show that the maximum speedup ratio of parallel algorithm of APDSBT-JPEG can reach more than 100 times with a very low version GPU. Some new parallel strategies are illustrated in this paper for improving the performance of parallel algorithm. With the optimal strategy, the efficiency can be improved over 10%.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.156-164
• /
• 2017

두 그래프의 유사도를 측정하는 문제는 다양한 응용분야에서 그래프 문제를 해결하기 위한 기본적인 도구 중 하나이다. 대부분 그래프 알고리즘들은 정점과 간선의 개수를 기반으로 한 시간 복잡도를 가진다. 최근 GPU는 낮은 가격 대비 높은 계산 능력을 제공하기 때문에 그래프 응용에서 수행 시간을 개선하기 위해 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 GPU 환경에서 CUDA를 사용하여 그래프의 유사도를 측정하기 위한 효율적인 병렬 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 평가를 위해 CPU 기반 알고리즘과 비교하였으며 실험적 결과를 통하여 제안된 방법이 성능과 효율성에서 상당한 개선이 있음을 보인다. 또한 그래프의 크기가 클수록 제안된 알고리즘의 성능이 더 개선됨을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권8호
• /
• pp.77-84
• /
• 2023

The utilization of GPUs on general-purpose computers is currently on the rise due to the increase in its programmability and performance requirements. The utility of tools like NVIDIA's CUDA have been designed to allow programmers to code algorithms by using C-like language for the execution process on the graphics processing units GPU. Unfortunately, many of the performance and correctness bugs will happen on parallel programs. The CUDA tool support for the parallel programs has not yet been actualized. The use of a dynamic analyzer to find performance and correctness bugs in CUDA programs facilitates the execution of sophisticated processes, especially in modern computing requirements. Any race conditions bug it will impact of program correctness and the share memory bank conflicts to improve the overall performance. The technique instruments the programs in a way that promotes accessibility of the memory locations accessed by different threads well as to check for any bugs in the code of a program. The instrumented source code will be used initiated directly in the device emulation code of CUDA to send report for the user about all errors. The current degree of automation helps programmers solve subtle bugs in highly complex programs or programs that cannot be analyzed manually.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제38권1호
• /
• pp.17-23
• /
• 2014

그래픽 처리장치(GPU)는 병렬적인 정보를 포함하는 문제를 해결하는데 이상적이다. 본 연구에서는 GPU 는 입자동역학과 함께 다물체 동역학 시뮬레이션을 효율적으로 수행하기 위해 사용되었다. 수치계산을 위해서 HHT 암시적 적분 알고리즘이 사용되었다. 입자들 사이의 접촉을 판별하기 위해서 공간 분할 알고리즘과 입자 거동 해석법으로 이산 요소법(DEM)이 사용되었다. 개발된 다물체 동역학 프로그램은 해는 ADAMS 프로그램의 결과와 비교 검증하였다. CPU 기반의 순차해석 프로그램과 GPU 기반 병렬 프로그램은 입자의 수에 따른 수치계산 효율성을 알아보기 위해 서로 비교되었으며, 입자의 수가 많아질수록 계산시간은 단축되었다. 본 예제에서 입자의 수가 1,300 개일 때, 순차 해석 프로그램보다 병렬 프로그램이 약 5 배 가량 빠른 계산 속도를 보였다.