본 논문은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘의 실시간처리 응용프로그램 작성기법을 기술하고 있는데, 단일 프로세서에서 병렬처리 기능을 지원하도록 설계된 SSE 명령어 집합을 사용하여 가우시안 convolution을 구현하고 있다. SIFT알고리즘의 Scale-space를 생성하는 과정에 수행되는 가우시안 Convolution은 연산시간이 과도하게 요구된다.[1] 2D의 가우시안 필터가 영상을 구성하는 모든 셀과 1:1로 연산을 수행하므로 이 연산의 소요시간은 영상의 가로, 세로 길이 그리고 필터의 크기에 비례하여 결정된다. 이 논문에서 제안하는 방법은 연산을 위해 CPU 내부로 한번 읽어 들인 픽셀자료에 대해 가능한 모든 연산을 SSE 명령어 집합을 사용하여 수행함으로써 병렬 연산에 의한 연산시간 절감과 메모리 접근 최소화를 통한 입출력시간 절감을 통해 전체 연산시간을 단축 하였다.
인터넷 기반 병렬 컴퓨팅은 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들을 이용하여 고성능 컴퓨팅 성능을 요구하는 병렬 연산을 수행할 수 있는 컴퓨팅 패러다임이다. 그러나, 자원제공자에 의해 제공된 자원들의 관리와 작업 할당 및 관리가 모든 중앙 관리 서버에 의해 수행됨으로 인해 서버의 부하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 연구들은 복수개의 중간 관리자를 두어 해결하려 했으나 연산에 대한 안정적인 수행을 보장하지 못한다. 중간 관리자들의 선정 및 구성 기법과 중간 관리자의 결합 포용에 대해서는 다루지 않았다. 이에, 본 논문에서는 인터넷 기반 병렬 컴퓨팅 환경에서 중앙 관리 서버의 부하를 줄이고 연산의 안정적 수행을 보장하는 결함 포용적 중간 관리자 구성 기법을 제안하고자 한다.
최근 OpenCL, CUDA와 같은 이종 병렬 컴퓨팅 프레임워크가 등장함에 따라, 많은 연산량을 요구하는 알고리즘에 대한 이종 병렬 처리 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 연산량이 많은 지문개선(fingerprint enhancement) 알고리즘을 OpenCL을 이용해 병렬화하고 최적화하여 연산 시간을 단축하고자 한다. 이를 위하여 2차원 FFT 및 필터링 알고리즘을 병렬화하고, Loop Unrolling 및 메모리 접근 최적화 등의 기법을 적용하였다. 실험을 통하여 CPU의 순차적 처리기법과 비교하여 개선된 가속화 기법을 이용한 지문개선 알고리즘이 최대 25배의 성능이 향상하였음을 확인하였다.
대규모 데이터를 처리하기 위해 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 활용 연구가 일반화되면서 시스템 환경 또한 병렬처리 연산에 강화된 가속기 기반의 이기종 아키텍처로 확산되고 있다. CPU 기반의 계산 환경과 달리 상대적으로 성능이 낮은 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 활용해 쓰레드 방식으로 연산을 수행하며, I/O의 특성 또한 대규모의 데이터들이 수많은 연산장치에 전달되기 위한 Small I/O, High-throughput 처리 성능이 애플리케이션에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에 AI 애플리케이션이 접목되면서 요구되는 스토리지, 파일시스템의 환경을 분석하고 나아가 성능 검증을 통해 I/O 특성을 파악하고자 한다.
본 논문에서는 홀로그램의 기본 원리인 빛의 간섭현상을 수학적 연산을 통하여 획득하는 컴퓨터 생성 홀로그램의 고속 알고리즘을 제안하고, 이를 하드웨어로 구현한다. 컴퓨터 생성 홀로그램을 고속화하기 위하여 연산 식을 변형하여 병렬 연산이 가능하도록 하며, 이를 두 종류의 (초기 연산 셀과 추가 연산 셀) 구조로 하드웨어를 구현한다. 병렬 연산 알고리즘은 홀로그램의 화소 맨 좌측 열의 값만 연산한 후 나머지 열의 화소 값은 모두 동시에 구할 수 있는 알고리즘으로, 초기 연산 셀은 화소 맨 좌측 값을 연산하고, 나머지 열의 값은 추가 연산 셀로 연산하는 방법이다. 최대 동작 주파수는 약 215MHz이었으며, 이 동작 주파수를 기준으로 기존의 방법들 중 가장 우수한 성능을 보이는 방법과 동일하게 환경을 설정하여 실험을 수행하였다. 그 결과 초당 62.9 CGH 프레임을 연산하는 기존의 방법에 비해 제안한 방법은 초당 81.75 CGH 프레임을 연산하여 약 1.3배의 속도가 향상됨을 확인하였다.
자료 병렬성이란 자료 집합의 원소들에 대하여 동일한 작업을 동시에 수행하므로써 얻어지는 병렬성을 말한다. 함수형 언어에서 자료 집합에 대한 반복 수행은 재귀적 자료형에 대한 재귀 함수에 의하여 표현된다. 본 논문에서는 이러한 재귀 함수를 자료 병렬 프로그램으로 변환하기 위한 병렬화 방법을 제시한다. 생성되는 병렬 프로그램의 병렬 수행 구조로는 일반적인 형태의 재귀적 자료형에 대하여 정의되는 다형적인 자료 병렬 연산을 사용하여 트리, 리스트 등과 같은 일반적인 재귀적 자료 집합에 대한 자료 병렬 수행이 가능하도록 하였다. 재귀 함수의 병렬화를 위해서는, 함수를 이루는 각각의 계산들의 병렬성을 재귀 호출에 의해 존재하는 의존성에 기반하여 분류하고, 이에 기반하여 각각의 계산들에 대한 적절한 자료 병렬 연산을 사용하는 병렬 프로그램을 생성하였다.Abstract Data parallelism is obtained by applying the same operations to each element of a data collection. In functional languages, iterative computations on data collections are expressed by recursions on recursive data structures. We propose a parallelization method for data-parallel implementation of such recursive functions. We employ polytypic data-parallel primitives to represent the parallel execution structure of the object programs, which enables data parallel execution with general recursive data structures, such as trees and lists. To transform sequential programs to their parallelized versions, we propose a method to classify the types of parallelism in subexpressions, based on the dependencies of the recursive calls, and generate the data-parallel programs using data-parallel primitives appropriately.
본 논문에서는 연산에 의해 디지털 홀로그램(computer-generated hologram, CGH)을 생성할 때 많은 계산량으로 속도가 지연되는 문제를 해결하기 위해 연산식을 수정하고 이를 하드웨어로 구현한다. 기존에 제시된 CGH 연산 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘은 디지털 홀로그램의 완벽한 병렬처리가 가능하게 하여 속도지연의 문제를 해소한다. 구현 결과 하드웨어가 주어진다면 최대 3사이클에 한 광원으로부터의 홀로그램성분 전체를 연산할 수 있고, 파이프라인 기법을 사용하면 두 사이클의 지연시간 후 매 사이클마다 한 광원에 대한 홀로그램 연산결과를 얻을 수 있다.
이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.
본 논문은 GF(2$^{m}$ )상에서 파워썸 연산을 수행하는데 필요한 새로운 알고리즘과 그에 따른 병렬 입/출력 구조를 제안한다. 새로운 알고리즘은 최상위 비트 우선 구조를 기반으로 하고, 제안된 구조는 기존의 구조에 비해 낮은 하드웨어 복잡도와 적은 지연을 가진다. 이는 역원과 나눗셈 연산을 위한 기본 구조로 사용될 수 있으며 암호 프로세서 칩 디자인의 기본 구조로 이용될 수 있고, 또한 단순성, 규칙성과 병렬성으로 인해 VLSI 구현에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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