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.
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.
임베디드 시스템과 같은 제한된 하드웨어에서 3차원 그래픽 기반의 응용 프로그램을 구동하는 것은 쉽지 않다. 그러한 시스템은 그래픽 가속 모듈을 구동하여 다양한 그래픽 기능을 처리할 수 있는 체계적인 3차원 그래픽 처리 구조가 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 공개 소스 그래픽 윈도우 환경인 Tiny X 체계에서 3차원 그래픽 가속 장치 구동기를 구현하는 방법을 상세히 제시한다. 제안한 방법은 가속장치 구동기를 단계적으로 초기화하여 직접 렌더링 구조가 이를 적절하게 활용할 수 있도록 한다. 아울러, 3차원 그래픽 처리 성능을 효율적으로 평가할 수 있는 간단한 프로그램을 통하여 구현된 가속 장치 구동기에 대하여 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
프로세서 설계 기술의 발달로 인해 그래픽 프로세서 또한 기술적으로 크게 발전하였다. 그래픽 프로세서는 단순한 그래픽 표현장치에서 대용량의 데이터를 병렬로 처리하는 고성능 장치로 변화하고 있다. 뿐만 아니라 그래픽 프로세서는 대용량의 데이터처리가 가능한 병렬 프로세서로 특화되어 있기 때문에 이를 활용하여 CPU의 작업을 보조하며 빠른 연산 수행을 가능하게 한다. 이로 인해, 최신의 고성능 시스템 설계에서 그래픽 프로세서는 매우 중요한 역할을 한다. 그래픽 프로세서를 활용하는 고성능의 시스템을 설계하기 위해서는 발열과 소비 전력을 고려해야 한다. 본 논문에서는 그래픽 프로세서의 온도를 제어하는 냉각팬의 세기를 조절하여 그에 따른 온도와 소비 전력을 분석한다. 실험 결과 냉각팬 세기가 낮은 경우 그래픽 프로세서의 온도는 $100^{\circ}C$까지 급격히 상승한다. 냉각팬 세기가 높은 경우 그래픽 프로세서의 온도는 천천히 증가하여 일정 온도에 수렴함을 알 수 있다. 또한, 그래픽 프로세서의 소비 전력은 작업량을 할당하지 않았을 때보다 최대작업량을 할당하였을 때 냉각팬 세기에 따른 소비전력 차이가 큼을 알 수 있다.
본 논문에서는 깊이 영상기반의 3차원 그래픽 객체에 대하여 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 가속을 이용한 고속의 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최근의 그래픽 처리 장치의 새로운 특징과 프로그래밍이 가능한 쉐이더 기법을 이용하여, 속도가 느리거나 정적인 조명과 같은 기존의 일반적인 깊이 영상기반 렌더링 방법이 갖고 있는 단점을 극복할 수 있다. 깊이 영상기반 데이타의 3차원 변환 및 조명에 의한 효과 연산은 정점 쉐이더(vertex shader)에서 수행을 하고, 점 데이타의 적응적인 스플래팅(splatting)은 화소 쉐이더(fragment shader)에서 수행된다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링과 비교해서 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
최근 그래픽 처리 장치는 DRAM에 대한 접근을 줄이고자 여러 메모리 계층을 사용하고 있다. GPGPU의 L2 캐쉬는 요청 데이터의 타입에 따라 별도로 접근하는 L1 메모리와 다르게 레이턴시가 긴 DRAM에 접근하기 전에 모든 데이터 타입이 접근 가능한 캐쉬이다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 명시하는 다양한 데이터 타입에 대하여 접근 및 적재를 허용하는 L2 캐쉬를 오직 텍스쳐 데이터만을 허용하도록 하여 변화하는 성능을 분석하고자 한다. 본 실험을 위해 텍스쳐 데이터 이외의 데이터 타입은 L2 캐쉬를 바이패스하여 바로 DRAM에 접근하도록 구조를 변경한다. 실험을 통한 분석 결과 텍스쳐 데이터만을 허용하는 경우 대부분의 벤치마크에서 성능 감소가 발생하여 기존 구조대비 평균 5.58% 감소율을 확인하였다. 반대로, 본 논문의 실험 환경에서의 L2 캐쉬의 적중률이 낮은 애플리케이션인 needle은 불필요한 L2 접근을 바이패스 함으로써 전체적인 성능 증가를 이끌어낸 것으로 분석된다.
2차원 그래픽을 3차원 그래픽으로 변환하기 위한 삼차원 그래픽 알고리즘들은 복잡하고 다양한 기법의 사용으로 인하여 대규모의 반복 연산이 요구되고, 이로 인하여 실시간 삼차원 그래픽의 처리가 어려운 경우가 많다. 본 논문은 삼차원 그래픽 처리와 관련된 여러 가지 알고리즘 중에서 Phong Shading 알고리즘의 병렬처리 방법과 고속 하드웨어 처리를 위한 삼차원 그래픽 가속기에 관한 것으로, Park's 다중접근 기억장치와 다수의 연산기로 구성된 SIMD처리기를 사용한 삼차원 그래픽 가속기 구조를 제안하고 있으며, 제안된 가속기 구조를 HDL을 사용한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 삼차원 그래픽 가속기에 의해 복잡한 알고리즘을 갖은 어떠한 삼차원 그래픽 알고리즘도 병렬 처리 알고리즘을 적용하여 SIMD 가속기에 의한 실시간 처리가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 촉각전달장치를 기반으로 수식에 대한 그래프와 도형과 같은 시각교육정보들을 촉각 정보로 자동 변환하여 제공하는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램으로는 입력된 그래픽 정보를 촉각정보전달 장치의 해상도에 적합하게 다운샘플링(downsampling)을 수행한 후, 이진화(binarization)를 통해 촉각신호를 생성한다. 그리고 이를 촉각정보전달 장치에 전달하여 출력함으로써, 시각장애인들에게 그래픽 정보를 촉각정보로 변환하여 제공할 수 있다. 결과적으로 본 프로그램을 통해 수학 및 과학과 같은 이공계열의 교육정보를 편리하고 빠르게 촉각정보로 변환하여 시각장애인들에게 제공할 수 있었다.
움직이는 오브젝트(Object)를 추출하기 위한 배경 제거(Background Subtraction) 단계는 실시간 감시시스템(Real-time Surveillance System)에서 중요한 과정 중에 하나이다. 배경 제거를 효과적으로 진행하기 위한 배경을 모델링, 배경 유지 보수 방법이 존재하는데, 효율성이 높은 방법으로 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling)이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이기법을 바탕으로 하여 이러한 실시간 배경 모델링 시스템을 구현하려 하고, 중앙 처리 장치(CPU)가 아닌 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Units : GPU)를 사용하여 보다 향상된 방범을 구현함으로서 관련사항을 제안하려 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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