• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.56-63
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• 2015

최신 GPU는 프로세서 내부에 포함된 다수의 코어를 활용하여 높은 병렬처리가 가능하다. GPU의 높은 병렬성을 활용하는 기법 중 하나인 GPGPU 구조는 GPU에서 대부분의 CPU의 작업을 처리가 가능하게 해주며, GPU의 높은 병렬성과 하드웨어자원을 효과적으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 벤치마크 프로그램을 활용하여 CTA(Cooperative Thread Array) 할당 개수 변화에 따른 메모리 효율성과 성능을 분석하고자 한다. 실험결과, CTA 할당 개수 증가에 따라 다수의 벤치마크 프로그램에서 성능이 향상되었지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 CTA 할당 개수 증가에 따른 성능 향상이 발생하지 않았다. 이러한 이유로는 벤치마크 프로그램에서 생성된 CTA 개수가 적거나 동시에 수행할 수 있는 CTA 개수가 정해져 있기 때문으로 판단된다. 또한, 각 벤치마크 프로그램별로 메모리 채널 정체에 따른 메모리 스톨, 내부연결망 정체에 따른 메모리 스톨, 파이프라인의 메모리 단계에서 발생하는 스톨을 분석하여 성능과의 연관성을 파악하였다. 본 연구의 분석결과는 GPGPU 구조의 병렬성 및 메모리 효율성 향상을 위한 연구에 대한 정보로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.11-19
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• 2020

최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.10-21
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• 2012

통합형셰이더 코어 구조 개발 이후 GPU는 그래픽스 전용 연산장치에서 범용 연산장치로 발달하고 있다. 특히, 병렬 응용 프로그램들은 병렬화된 하드웨어 구조를 효과적으로 활용할 수 있기 때문에, GPU를 활용하여 병렬 응용프로그램들을 실행시키는 기법이 주목을 받고 있다. 하지만, 현재의 GPU 구조는 비그래픽스 응용프로그램을 실행하는데 있어서 병렬성을 충분히 확보하지 못하다는 한계를 가지고 있기 때문에, 이를 해결하기 위해 GPU 구조는 빠르게 변화하고 있다. 본 논문에서는 GPU 구조의 개발 방향을 살펴보기 위해, 비그래픽스 병렬 응용프로그램들을 수행하는 경우에 코어 개수 및 동작 주파수 등의 하드웨어구조에 따른 GPU의 성능을 상세히 분석하고자 한다. 실험 결과, 코어 개수가 30에서 192로 늘어나고 동작주파수가 325MHz에서 450MHz로 증가함에 따라 GPU 성능은 28.9%에서 125.8%, 4.4%에서 16.2% 각각 향상되는 반면 성능 향상 효율성은 감소하는 것을 볼 수 있다. 성능 향상 효율성 감소의 주된 원인은 향상된 연산 능력에 맞추어 증가된 데이터 요구를 메모리가 적절하게 처리하지 못하기 때문이다. 결과적으로 GPU의 성능 향상 효율성을 더욱 높이기 위해서는 연산 능력 향상과 더불어 시스템 자원들 또한 GPU 구조에 맞게 변경되어야 함을 구체적인 실험을 통해 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.1-26
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• 1995

요즘 우리나라 언론매체, 특히 신문이나 잡지 등에서 정보 전달의 목적으로 수치적 정보를 통계 그래픽스로 처리하여 시각화하는 작업이 부쩍 많아지고 있다. 그러나, 상당한 비율의 통계 그래픽스가 잘못 그려지고, 일반 대중에게 잘못 인식되는 통계적 오용이 발생하고 있다. 우리나라 언론매체 중 신문들을 중심으로 이러한 통계적 오용의 type, 빈도, 이해 당사자들 의식구조 등을 설문조사, 신문 및 잡지조사 등을 통하여 자료를 입수해 정리한다. 또한, 통계적 오용이 일어나는 통계 그래픽스를 가지고 대학생들을 대상으로 오용의 영향 정도를 알 수 있는 측도를 정하여 실험을 실시하고, 분석을 행한다. 통계 그래픽스의 오용별로 오용을 방지하기 위한 통계적 규칙을 제시하고, 이해 당사자들의 의식구조를 개조할 수 있는 제도적 장치에 대한 방안을 제시한다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제14권6호
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• pp.119-130
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• 1996

용접은 조선공업의 핵심기술의 하나로서 용접작업의 장치화와 자동화를 통한 생산성 향상은 선박의 건조비 절감에 기여하는 바가 크다. 용접의 품질과 생산성은 엔지니어링 부서로부터 제공되는 관련정보의 질과 적합성에 많이 의존한다. 본고는 선박의 설계에서 생산에 이르기까지의 정보를 통합한 조선 CIMS구축에 활용될 수 있는 선박 용접 정보 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 기존 용접정보의 생성과정과 내용을 체계적으로 분석하고 객체지향기법을 적용하여 복잡 다양한 선박의 용접 정보를 모델링 하였다. 또 이들 객체지향 모델을 지원하면서 방대한 양의 선박 용접정보를 신속하고 정확하게 처리하는 데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템은 산적화물선을 대상으로 하였으며 사건구동 방식의 프로그래밍 기법을 적용하고 그래픽 사용자 환경을 구현하여 사용자의 편의성을 제고하였다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제17권2호
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• pp.35-41
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• 2012

This paper presents incompressible Navier-Stokes solution algorithm for 2D Free-surface flow problems on the Cartesian mesh, which was implemented to run on Graphics Processing Units(GPU). The INS solver utilizes the variable arrangement on the Cartesian mesh, Finite Volume discretization along Constrained Interpolation Profile-Conservative Semi-Lagrangian(CIP-CSL). Solution procedure of incompressible Navier-Stokes equations for free-surface flow takes considerable amount of computation time and memory space even in modern multi-core computing architecture based on Central Processing Units(CPUs). By the recent development of computer architecture technology, Graphics Processing Unit(GPU)'s scientific computing performance outperforms that of CPU's. This paper focus on the utilization of GPU's high performance computing capability, and presents an efficient solution algorithm for free surface flow simulation. The performance of the GPU implementations with double precision accuracy is compared to that of the CPU code using an representative free-surface flow problem, namely. dam-break problem.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-47
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• 2013

GP-GPU는 그래픽 처리를 위한 GPU의 다중쓰레드를 일반 수치 계산에 활용하여 초고속으로 계산하는 장치이다. GP-GPU에서는 CPU의 캐시메모리와는 달리 다중쓰레드가 공유하는 공유메모리의 형태로 캐시메모리를 제공하며, 공유메모리는 사용자 프로그램에서 직접 제어할 수 있다. 본 연구에서는 GP-GPU의 캐시메모리를 사용하여 계산 성능을 향상시키기 위한 블록 구조의 병렬 LU 분해 프로그램을 구현하였다. Nvidia CUDA C로 구현된 병렬 블록 LU 분해 프로그램은 동일한 GP-GPU 상에서 일반 LU 분해 프로그램에 비교하여 7~8배 이상의 속도 개선을 보였다.

• 동력기계공학회지
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• 제16권4호
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• pp.12-16
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• 2012

In this paper, the equations of motions for planar multibody dynamics are established for considering the parallel programming based on GPU. Cartesian coordinates are used to formulate the equations of motion and implicit integration method called HHT-alpha is employed. Open chain multibody system is considered for computer simulation. CUDA toolkit is employed for establishing the GPU parallel programming. The exactness of the analysis is verified from the comparison with ADAMS. The results from parallel computing based on GPU are compared with the results from the sequential programming based on CPU in terms of calculation time. The multiple pendulum with bodies and joints is employed for the computer simulation. In the pendulum system that has 290 bodies, the parallel program indicates an improved efficiency of about 25.5 second(15.5% improvement). It is noted that the larger the size of system is, the time efficiency is better.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.7-10
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• 2018

통합 메모리는 CPU 메모리와 GPU 메모리 간의 데이터 통신을 개발자에게 투명하게 내재적으로 수행하는 소프트웨어 런타임 환경으로 개발자에게 CPU 메모리와 GPU 메모리가 통합된 하나의 메모리로 보이게 해준다. 통합 메모리는 장점에도 불구하고 아직 널리 사용되지 못하고 있는데 그 이유는 내재적으로 수행되는 데이터 통신의 오버헤드가 큰 것으로 알려져 있기 때문이다. 하지만 이 데이터 통신이 구체적으로 어떻게 이루어지고 오버헤드는 어떻게 발생하는지 분석한 연구는 아직 존재하지 않는다. 우리는 NVIDIA 사의 최신 GPU 마이크로아키텍처 중 하나인 파스칼을 사용하는 GPU를 대상으로 하여, 통합 메모리를 사용할 시 데이터 통신이 이루어지는 조건과 GPU 응용의 수행시간에 데이터 통신이 끼치는 영향을 실험을 통해 분석한다. 실험 결과 통합 메모리의 오버헤드는 두 가지 원인 때문에 발생한다. 첫째, 통합 메모리를 사용하면 CPU 또는 GPU가 데이터에 접근할 때마다 이 데이터는 CPU 또는 GPU 메모리로 옮겨지고 옮겨진 데이터는 제거된다. 따라서 재사용할 데이터도 제거되어 추가적인 데이터 통신이 발생하고, 이 데이터 통신의 지연시간은 GPU 응용의 수행시간에 더해진다. 둘째, 통합 메모리를 사용하면 데이터 통신과 커널들이 서로 다른 스트림에 할당되어도 동시에 수행되지 못한다. 따라서 GPU 응용의 수행시간은 동시에 수행되던 데이터 통신과 커널의 수행시간만큼 증가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.583-588
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• 2011

본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다. GPU는 NVIDIA의 GeForce GTX296를 사용하였고, CUDA를 기반으로 프로그래밍 하였다.