• 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.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.139-144
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• 2012

공간 데이터 처리는 GIS, 텔레매틱스 등 광범위한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 공간 데이터 질의 처리 기법은 CPU를 사용하여 순차적으로 질의 처리를 수행하므로 질의 처리 시간이 상대적으로 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 그러나 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행했을 때 처리 시간을 줄이는 것이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 GPU를 활용하여 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. 또한, CPU를 이용하여 질의 처리를 수행한 결과와 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2017

일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.54-57
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• 2017

돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 multicore-CPU와 manycore-GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL로 작성된 병렬 프로그램을 deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다른 응용을 병렬화하는데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행 한 경우가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 방법에 비교하여 각각 2배, 11배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.48-51
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• 2019

최근 기술이 발달함으로 인해 더 짧은시간에 더 많은 계산량이 필요해진 시대가 왔다. 본 연구에서는 CPU와 GPU의 구조를 파악하고 계산속도를 비교한다. 직렬 방식의 알고리즘에서의 병렬 방식의 알고리즘 및 현재 GPU 병렬처리 적용 사례 및 추후 적합한 모델 찾기에 대해 연구한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2014

3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.371-379
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• 2009

최근 그래픽 프로세서(GPU)의 발전에 따라 대량의 프로세서를 탑재한 고성능 그래픽 카드가 개인 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다. GPU를 사용하여 CPU의 부하를 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있어서 복잡한 연산을 처리해야 하는 다양한 응용 프로그램에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복잡한 연산이 필요한 공간 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위하여 GPU의 병렬 처리 기술을 활용하는 방법을 제안하였다. 원본 공간 데이터를 화면에 출력하기 위해서는 그래픽 처리 연산이 필요하며 같은 종류의 연산을 모든 데이터에 적용해야 하므로 GPU의 SIMD 병렬 처리를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.111-116
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• 2019

최근 GPU가 그래픽 처리뿐 아니라 다양한 분야의 병렬 처리로 그 영역을 넓혀가고 있다. 그러나, 현재 GPU는 워크로드의 다양성을 반영하기보다 간결한 제어 구조를 통한 개별 워크로드의 병렬성 극대화에 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 워크로드 특성을 반영한 GPU 작업 배치를 위해 GPU에서 수행되는 워크로드의 자원 사용 특성을 컴퓨팅 바운드형, 메모리 바운드형, 실행종속 지연형으로 분류한 후, 각 분류에서 병목점이 되는 세부 자원을 규명한다. 예를 들어 컴퓨팅 바운드형의 경우 단정밀도 연산장치, 배정밀도 연산장치, 특수함수 연산장치 등 병목 자원이 무엇인지 분석한다. 본 논문의 분석 결과는 동일한 컴퓨팅 바운드형 워크로드라도 병목이 되는 세부 자원이 다를 경우 함께 배치하는 것이 성능 충돌을 일으키지 않는다는 점을 규명하여 GPU 작업배치의 효율화에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권9호
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• pp.597-604
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• 2016

본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.747-750
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• 2015

GPU(Graphic Processing Unit)의 높은 계산 능력과 병렬성은 그래픽 분야뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 분야에서 GPU가 활용되고 있는 연구들을 소개한다. 이를 통하여 데이터베이스 분야에서 GPU 활용의 중요성과 이러한 연구가 활발히 이루어져야 하는 필요성을 보인다. 또한 각각의 연구들이 GPU 의 병렬성을 어떻게 활용하고 있는지 분석하여 다른 데이터베이스 관련 연구들에서도 GPU가 어떻게 활용될 수 있는지 중요한 단서들을 제공한다.