• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.49-50
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• 2016

본 논문에서는 다중 GPU의 효율성을 알아보기 위하여 정적분 계산을 이용하여 원주율(${\pi}$)를 계산하는 CUDA 프로그램을 구현하였으며, 다중 GPU를 사용하기 위해서는 병렬처리 라이브러리인 MPI를 사용하였다. 실험 결과 GPU의 수에 비례하여 성능이 선형으로 증가함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.10-12
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• 2012

얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요되기 때문에 신속한 학습이 필요한 경우 가속화가 필요하다. 한편, 그래픽스 프로세서 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 주성분 기반의 얼굴인식 알고리즘을 GPU 에서 병렬 수행하여 가속하는 기법을 제안하였다. 주성분 기반의 얼굴인식 각각의 과정들의 병렬성을 분석하여 가속화 이득을 최대하였고, C/OpenCV[2]로 구현된 순차적인 버전[3]과 비교했을 때, 전체 학습시스템에서 최대 약 40 배의 성능이득을 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1806_1807
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• 2009

영상처리시스템은 대량의 데이터를 고속으로 처리해야하기 때문에 고성능의 프로세서를 요구한다. 카메라의 성능은 점차 해상도가 높아져서 데이터가 많아지고 있는 반면 프로세서의 성능은 물리적인 한계로 인해서 단일 프로세서로는 속도 향상에 한계에 부딪히고 있다. 최근 CPU업계에서의 추세는 단일코어의 성능향상 한계로 인해 점차 코어의 개수를 늘리는 방v향으로 개발이 진행되고 있는데 이와 같이 병렬 프로세싱을 이용해서 영상처리시스템을 개발하는 연구가 최근 진행되고 있다. 병렬처리프로세싱 방법의 하나로 그래픽카드의 프로세서인 GPU를 사용하는 방법이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 GPU를 이용하여 카메라의 모션을 추적하는 시스템을 실시간 시스템으로 개발하는 방법을 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.9-10
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• 2013

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.37-40
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• 2011

계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.83-84
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• 2011

정보 검색 시스템에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델은 벡터 유사도 계산 속도에 따라 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서 유사도 계산 성능을 향상시키기 위하여 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용하는 CUDA프레임워크에서 병렬처리 연산을 구현하였으며, CPU(Central Processing Unit) 환경에서의 연산 속도와 비교했을 때 최대 15배의 성능 향상 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.22-32
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• 2014

병렬 연산에 최적화된 하드웨어를 가진 GPU를 그래픽스 작업 이외에 범용 작업에 활용하고자, 최근에 GPGPU 기술이 큰 관심을 받고 있다. GPU와 같은 대용량 병렬처리 장치에서는 메모리 시스템이 성능에 큰 영향을 미치게 된다. GPU에서는 메모리 시스템의 효율성을 향상시키기 위하여, 메모리 대역폭 사용률을 감소시켜주는 계층적 메모리 구조와 메모리를 요청하는 트랜잭션을 줄여주는 메모리 주소 접합과 메모리 요청 합병 등의 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 메모리 시스템 효율성 향상을 위해 활용되는 기법들이 GPU 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 분석하기 위해, 다양한 메모리 구조에 대한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 캐쉬를 사용하지 않는 경우에 비해 8KB, 16KB, 32KB, 64KB의 L1 캐쉬를 추가하면 평균적으로 15.5%, 21.5%, 25.5%, 30.9%의 성능이 각각 향상된다. 하지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 데이터 일관성을 유지하기 위하여 메모리 트랜잭션이 증가함에 따라 오히려 성능이 감소하는 결과를 보이기도 한다. 그리고 메모리 요청에 대한 미스가 많이 발생하는 경우에는 캐쉬 레벨이 증가함에 따라 평균 메모리 접근 지연 시간이 증가하기도 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.138-143
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• 2015

Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.321-324
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• 2010

최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어를 이용한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 모바일 환경에서도 멀티코어 구조를 적용한 프로세서들이 등장하면서 병렬화 기법들이 연구되고 있다. 하지만, 아직까지 모바일 환경에서의 CPU의 성능은 한계가 있다. 이를 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GPGPU(General-Purpose computing in Graphics Processing Units)를 멀티코어 구조로 설계함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 멀티코어 GPGPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. 멀티코어 GPGPU를 이용한 H.264 전체 시스템 동작 시 50%의 성능 향상이 있었다.

• 동력기계공학회지
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• 제16권4호
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• pp.12-16
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• 2012

In this paper, the equations of motions for planar multibody dynamics are established for considering the parallel programming based on GPU. Cartesian coordinates are used to formulate the equations of motion and implicit integration method called HHT-alpha is employed. Open chain multibody system is considered for computer simulation. CUDA toolkit is employed for establishing the GPU parallel programming. The exactness of the analysis is verified from the comparison with ADAMS. The results from parallel computing based on GPU are compared with the results from the sequential programming based on CPU in terms of calculation time. The multiple pendulum with bodies and joints is employed for the computer simulation. In the pendulum system that has 290 bodies, the parallel program indicates an improved efficiency of about 25.5 second(15.5% improvement). It is noted that the larger the size of system is, the time efficiency is better.