• 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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• 제18권8호
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• pp.1-8
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• 2013

본 논문에서는GPU 환경에서 기타의 음합성을 위한 물리적 모델링의 효율적인 병렬구현 방법을 제안한다. 물리적 모델링을 이용하여 기타의 개방현(E2, A2, D3, G4, B3, E4)들의 기본음을 합성하기 위해 각 개방현 음 합성을 위한 적절한 필터 계수를 사용하였고, 지연 라인의 길이를 조절하였다. 또한 물리적 모델링 알고리즘을 분석한 결과 지연 라인의 길이만큼 병렬성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 각 개방현의 기타 음을 합성하기 위해 지연 라인의 길이만큼CUDA 코어를 할당한 후 최적의 성능을 보이도록 알고리즘을 병렬 구현하였다. 모의실험결과, GPU를 이용하여 합성한 기타 음과 원음과의 스펙트럼이 매우 유사하였고, GPU는 기존 고성능 TI DSP보다 68배, CPU보다 3배의 성능 향상을 보였다. 또한, 본 논문에서는 물리적 모델링 알고리즘을 멀티 GPU시스템에서도 구현하고 성능을 분석하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1467-1473
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• 2015

본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.407-414
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• 2017

다수의 태스크로 구성된 돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬 처리가 가능하다. 본 논문에서는 멀티코어 CPU와 매니코어 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL을 이용한 병렬 프로그램을 작성한 뒤, deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다수의 태스크로 구성된 다른 응용을 병렬화하는 경우에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행한 경우 가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 GPU-only 방법에 비교하여 각각 2.7배, 8.7배, 2.7배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.48-54
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• 2013

최근 영화나 CF등에 사용되는 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics, 이하 CG)분야의 유체 시뮬레이션에서는 CPU와 GPU를 혼합하여 사용하는 기술들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 유체 시뮬레이션 수행을 위한 투영 단계에서 멀티쓰레드를 이용하여 기존의 CPU와 GPU 간의 작업을 순차적으로 수행하던 방식을 개선하여 CPU와 GPU 간의 작업을 병렬처리 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 통해 많은 계산량을 필요로 하는 유체시뮬레이션의 효율성을 높일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.409-410
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• 2012

범용 계산에 GPU를 활용하는 GPGPU 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 연구에서 사용된 병렬화 기법은 데이터 이동시 GPU의 유휴자원을 잘 활용하지 못한다. 우리는 스트림 기법을 이용하여 CPU-GPU간 데이터 이동과 GPU내 연산을 동시에 실행시켜 데이터 이동시 GPU의 유휴자원을 최대한 활용하여 성능을 향상한다. 제안된 방식은 기존의 병렬화 방법에 비해 약 1.1배 향상된 성능을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.110-112
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• 2011

GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.135-142
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• 2009

메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.55-63
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• 2019

최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.