멀티 코어 프로세서의 보급 확산으로 최근에는 임베디드 시스템에서도 채택되고 있다. 따라서 일반적으로 대규모의 컴퓨팅과 메모리 접근을 필요로 하는 멀티미디어 응용은 멀티 코어 플랫폼 기반의 병렬화가 가능하다. 본 논문에서는 멀티 코어 CPU을 이용한 효율적 색 공간 변환을 위한 스레드 수준 병렬 기법의 성능 향상을 검증하였다. 스레드 수준 병렬화 특히 멀티 코어 프로세서기반 공유 메모리 컴퓨팅 시스템에서는 매우 유용한 병렬 처리 패러다임이 되고 있다. 본 구현에서 스레드 수준 병렬화는 각 스레드에 다른 입력 픽셀을 할당하여 실행하였다. 성능 평가를 위해 직렬 및 병렬 구현들 사이의 처리 속도의 비교에 기초하여 대표적 멀티 코어 프로세서에서 색 변환을 위한 성능 향상 정도를 평가하였다. 결과는 스레드 수준의 병렬 구현에 관계없이 다른 멀티 코어에서 전반적으로 비슷한 성능 향상의 비율을 보여주었다.
멀티프로세서에서 시스템의 병렬성을 향상시키기 위해서 멀티스레드 프로그램을 이용한다. 이러한 멀티스레드 프로그램은 스레드간 역할을 분담하여 작업을 진행하게 된다. 멀티스레드 프로그램에는 생산자-소비자 구조가 있다. 기존 메모리할당자들은 생산자-소비자 구조에 대한 연구가 진행되지 않고, 크리티컬 섹션이 긴 락을 사용하여 성능상에 문제가 있다. 우리는 이러한 문제점을 독특한 메모리 해제 방법을 통해 해결하였고, 실험을 통해 메모리 할당자의 속도가 향상되는 것을 검증하였다.
최근 프로세서가 클럭 향상의 한계에 부딪힘에 따라, 프로세서의 성능을 향상시키기 위해 멀티 코어 기반의 병렬처리를 이용한 방법들이 제안 되고 있다. 본 논문은 여러개의 연산기를 한 명령어 사이클에 동시에 사용할 수 있는 MIMD(Multiple Instruction, Multiple Data) 구조를 가지며, Scratch Counter를 이용해 멀티 코어와 멀티 스레드의 작업을 할당하는 구조의 GP-GPU(General Purpose - Graphics Processing Unit)를 활용해 멀티 코어, 멀티 스레드 환경에서의 효율적인 픽셀 셰이딩 방법을 설계 하였다. 선형 안개 픽셀 셰이딩의 경우 싱글코어에서 18.3 FPS이며 4개의 멀티코어 GP-GPU에서는 4배가 증가한 73.2 FPS 결과를 얻었다.
최근 멀티코어 프로세서의 활용이 대중화되고 있다. 멀티코어 시스템에서는 소프트웨어가 동시에 여러 코어를 사용하여 동작을 수행 할 때 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 즉, 하나의 소프트웨어가 여러 코어를 동시에 사용할 수 있는 멀티스레드 프로그래밍 기법을 사용할 때 성능을 높일 수 있다. 이러한 환경에서 효율적인 메모리 할당은 데스크톱, 서버 및 과학 등과 같은 응용에 매우 중요하다. 하지만, 동적으로 메모리를 할당하는 것은 메모리 할당 연산과 반환 연산 및 어떤 스레드가 다른 스레드의 힙 영역에 접근하는 것을 처리하기 위한 동기화 문제로 인한 오버헤드가 발생하여 성능에 영향을 끼치는 문제가 발생하게 된다. 따라서 이와 같은 환경에서 실제로 성능에 어느 정도 영향을 끼칠 것인가를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 이에 멀티코어 환경에서 멀티스레드 기법을 사용하여 메모리 할당 연산이 성능에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정 및 평가할 수 있는 시뮬레이터인 MAES(Memory Allocation Evaluation Simulator)를 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 모바일환경에 최적화 된 멀티 스레드 모바일 GPGPU를 설계하고, 멀티 스레드로 구성된 모바일 프로세서에서의 효과적인 스레드 관리 기법을 검증한다. 스레드의 제어에는 별도의 하드웨어 없이 소프트웨어 명령어를 기반으로 설계하였다. 스레드 관리 기법의 검증은 차선 검출 알고리즘을 구현하여 nVidia의 CUDA Architecture와 설계한 GPGPU의 스레드 관리 효율을 비교 분석한다. 스레드 효율에서는 CUDA와 비교했을 때 최대 2배까지 높은 효율을 보인다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 그리고 멀티코어 프로세서의 사용이 증가 하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC디코더의 병렬화를 진행하는 과정에서 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리시간 차이로 인하여 스레드의 동기를 확인 해야 한다. 이로 인하여 병렬화를 통한 성능 향상의 걸림돌이 된다. 우리는 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 고려하여 효과적으로 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 방법에 대하여 연구하였다. 우리가 제안하는 Frame Partition based Parallelization (FPP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하여 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 이용하여 실험 하였고 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하였다. 우리는 FPP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용 전 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 스마트폰, 타블렛 PC와 같은 개인용 정보 단말장치 응용에 적합한 프로세서 구조를 제안한다. 고성능 내장형 프로세서 개발은 아키텍쳐의 변화가 필요하고, 오버헤드가 크기 때문에, 업계에서는 높은 동작 주파수의 고성능 내장형 프로세서의 개발에 전념하고 있다. 고성능 프로세서 구조 중 비순차 슈퍼스칼라(out-of-order superscalar)는 하드웨어 복잡도가 과도하게 증가하며, 그에 비해 성능 향상이 적으므로 내장형 응용에 적합하지 않다. 따라서 하드웨어 복잡도가 낮은 고성능 내장형 프로세서 구조의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 스칼라, 슈퍼스칼라, 멀티프로세서 방식에 비하여 복잡도가 낮은 새로운 SMT(Simultaneous Multi-Threading) 구조를 제안한다. 최근의 개인용 정보단말기는 많은 작업을 동시에 수행하기 때문에, SMT나 CMP는 이에 적합한 구조라 할 수 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 SMT는 여러 프로세서 구조 중 가장 효율이 높은 프로세서로 보인다.
본 논문에서는 멀티 스레드와 듀얼 페이즈 명령어 파이프라인을 가진 4way SIMD 프로세서를 설계하였다. 8개의 스레드가 round-robin 방식으로 실행되어, 해저드를 발생시키지 않는다. 또한 듀얼 페이즈 기능은 1개의 코어가 2개의 프로세서처럼 동작하도록 명령어를 최대 4개를 입력 받아 처리한다. 이 가변 명령어 구조는 1차와 2차 페이즈로 나뉘어 명령어를 수식할 수 있으며, 이 기능을 통해 분기명령이나 어드레싱 명령을 단일 클럭에 수행할 수 있도록 한다. 이 프로세서는 명령어 수행 시간을 일반적인 SIMD 구조에 비하여 50% 이하로 단축시킬 수 있으며, 최대 2배의 성능향상을 보이고 25%까지 코드 크기를 줄일 수 있다..
마이크로프로세서의 발전과 함께 멀티코어 시스템은 점차 보편화 되어가고 있다. 이러한 하드웨어 성능향상 패러다임의 변화로 인해 소프트웨어의 성능향상을 위해서는 기존의 싱글 스레드 어플리케이션들을 멀티 스레드 어플리케이션들로 교체하는 과정이 필수적이다. 멀티 스레드 어플리케이션 개발의 복잡성 때문에, 성능모니터링 도구는 어플리케이션의 성능 최적화를 지원하기에 유용한 도구로 사용된다. 기존의 성능모니터링 도구는 사용의 편의성이나 실시간성의 지원보다는 성능 측정 자체에 초점이 맞춰져 있다. 실시간 성능 모니터는 멀티 스레드 어플리케이션이 수행하는 동안 나타나는 문제점을 파악하는 것 뿐 아니라 실시간으로 어플리케이션의 동작 상태를 개발자가 확인 할 수 있기 때문에 단순한 성능 지표들만으로 문제점의 원인을 찾아내야하는 비 실시간 성능 모니터에 비해 효과적인 도구로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 실시간 성능모니터링 도구인 RMPM(Real-time Multi-core Performance Monitor)를 제안하고 성능 측정 주기로 인한 오버헤드와 정확성 사이의 관계를 비교하여 최적의 측정 주기를 결정하였다. 제안한 성능모니터는 전체시스템의 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량 뿐아니라 시스템의 코어별, 어플리케이션의 스레드별 부하 분산상태를 나타낼 수 있다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리를 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티코어 프로세서의 사용이 증가하고 멀티코어 시스템에서 H.264/AVC 디코더를 구현하기 위하여 다양한 병렬화 방법이 제안되고 있다. 하지만 H.264/AVC 디코더를 병렬화 하는 경우, 각 스레드에서 처리하는 데이터의 처리 시간 차이로 인하여 지속적으로 스레드의 동기를 확인해야 하는데, 이는 병렬화를 통한 디코더의 성능 향상의 걸림돌이 된다. 이러한 병렬화 과정에서 발생하는 문제점을 해결하기 위해 우리가 제안하는 Multi -Threaded Parallelization(MTP) 방법은 프레임을 매크로 블록 묶음으로 나누어 병렬화 한다. 그리고 병렬화 과정에서 스레드를 처리하는 방법을 개선하고, 메모리를 재사용함으로써 디코더의 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서는 FFmpeg H.264/AVC 디코더를 인텔 쿼드 코어 기반의 멀티코어 시스템에서 멀티 스레드로 구현하여 실험이 진행되었다. 그 결과, MTP 방법을 적용하여 병렬화 방법 적용하지 않은 H.264/AVC 디코더와 비교하여 최대 53%의 성능향상을 보였으며, 2Dwave 병렬화 방법의 메모리 사용량에 비해 HD 영상에서 65%, FHD 영상에서 81%의 메모리 사용량을 줄 일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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