• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.196-199
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• 2009

높아지는 Graphic Processing Unit (GPU)의 연산 성능과 GPU에서의 범용 프로그래밍을 위한 개발 환경의 개발, 보급으로 인해 GPU를 일반연산에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와같이 일반 연산에 활용되고 있는 GPU로 nVidia Tesla와 AMD/ATI의 FireStream 들이 있다. 특수목적 연산 장치인 GPU를 일반 연산을 위해 프로그래밍하기 위해서는 그에 맞는 프로그램 개발 환경이 필요한데 nVidia에서 개발한 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 환경은 자사의 GPU 프로그램 개발을 위해 제공되는 개발 환경이다. CUDA 개발 환경은 nVidia GPU 프로그래밍 뿐만 아니라 차세대 이종 병렬 프로그램 개발 환경의 공개 표준으로 논의되고 있는 OpenCL (Open Computing Language) 와 유사한 특징을 보일 것으로 예상되기 때문에 그 중요성은 특정 GPU 에만 국한되지 않는다. 본 논문에서는 경로 적분 몬테 카를로 (Path Integral Monte Carlo) 방법을 CUDA 개발 환경을 사용하여 nVidia GPU 상에서 병렬화한 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1177-1186
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• 2014

컴퓨터생성홀로그램은 수학적으로 모델링된 광학적인 현상을 컴퓨터로 연산한 것이다. 이때 방대한 량의 연산이 필요하기 때문에 실시간으로 고해상도의 홀로그램을 얻기 위해서는 고속 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CGH를 위한 두 가지 병렬화를 제안한다. 첫 번째는 GPU 내에서 CGH 알고리즘을 병렬화하는 것이고, 두 번째는 다수의 GPU를 위한 병렬화이다. 제안한 알고리즘 구조는 CUDA를 이용하여 GTX780 Ti GPU에 구현하였다. 약 10K의 입체 정보를 이용하여 $1,024{\times}1,024$의 컬러 홀로그램을 생성하는데 약 106ms가 소요된다.