Even though the performance of microprocessor is improved continuously, the performance improvement of computing system becomes hard to increase, in order to some drawbacks including increased power consumption. To solve the problem, general-purpose computing on graphics processing units(GPGPUs), which execute general-purpose applications by using specialized parallel-processing device representing graphics processing units(GPUs), have been focused. However, the characteristics of applications related with graphics is substantially different from the characteristics of general-purpose applications. Therefore, GPUs cannot exploit the outstanding computational resources sufficiently due to various constraints, when they execute general-purpose applications. When designing GPUs for GPGPU, memory system is important to effectively exploit the GPUs since typically general-purpose applications requires more memory accesses than graphics applications. Especially, external memory access requiring long latency impose a big overhead on the performance of GPUs. Therefore, the GPU performance must be improved if hierarchical memory architecture which can reduce the number of external memory access is applied. For this reason, we will investigate the analysis of GPU performance according to hierarchical cache architectures in executing various benchmarks.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.201-206
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2018
As the artificial intelligence and big data technology has been developed recently, the importance of GPGPU, which is a general purpose graphics processing unit, is emphasized. In addition, by the demand for mining equipment to obtain bit coins, which is a block chain application technology, the price of GPGPU has increased sharply with scarcity. If a GPGPU can be precisely simulated, it is possible to conduct experiments on various GPGPU types and analyze performance without purchasing expensive ones. In this paper, we investigate the configuration of a GPGPU simulator and measure the performance of various benchmark programs using GPGPU-Sim.
It is difficult to run 3D graphics based application on the embedded system with hardware constraints. Therefore, such a system must have a systematic infrastructure which can process various operations with respect to 3D graphics through any graphic acceleration module. In this paper, we present a method to implement 3D graphics acceleration device driver on Tiny X platform which provide an open source graphics windowing environment. The proposed method is to initialize the driver step by step so that the direct rendering infrastructure can use it properly. Moreover, we evaluated overall 3D graphics performance of an implemented driver through a simple but effective benchmark program.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.9-11
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2012
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.
In this paper, we propose a practical method for hardware-accelerated rendering of the depth image-based representation(DIBR) of 3D graphic object using graphic processing unit(GPU). The proposed method overcomes the drawbacks of the conventional rendering, i.e. it is slow since it is hardly assisted by graphics hardware and surface lighting is static. Utilizing the new features of modem GPU and programmable shader support, we develop an efficient hardware-accelerating rendering algorithm of depth image-based 3D object. Surface rendering in response of varying illumination is performed inside the vertex shader while adaptive point splatting is performed inside the fragment shader. Experimental results show that the rendering speed increases considerably compared with the software-based rendering and the conventional OpenGL-based rendering method.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.143-144
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2017
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.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.97-103
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2010
There are many algorithms for 2D to 3D graphic conversion technology which have the high complexity and large scale of iterative computation. So in this paper propose parallel algorithm and high speed graphics accelerator architecture using Park's MAMS(Multiple Access Memory System) for Phong Shading, one of many 3D algorithms. The Proposed SIMD processor architecture is simulated by HDL and simulated and got 30 times faster result. It means any kinds of 3D algorithm can make parallel algorithm and accelerated by SIMD processor with Park's MAMS for real time processing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.467-468
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2011
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.307-309
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2006
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.271-271
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2018
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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