• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권8호
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• pp.245-252
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• 2015

최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 성능가속기를 사용하는 병렬처리 방법들이 소개되어왔다. 포토모자이크 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 포토모자이크 수행 시 작업부하 분배 방법을 제안한다. 즉, 포토모자이크 응용을 비동기 방식으로 병렬화하여 CPU와 GPU 자원을 동시에 활용하고, 각 처리기에 할당할 최적의 작업부하량을 예측하기 위해 CPU-only와 GPU-only 작업 분배 환경에서 수행시간을 측정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 다른 응용을 병렬화하 데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 이기종 컴퓨팅 환경에서 최적의 작업 분배량으로 수행한 경우, GPU-only의 방법과 비교하여 141%의 성능이 개선되었음을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4948-4967
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• 2017

On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.11-20
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• 2018

우리는 유체의 얇은 막을 명시적으로 표현하고 보존할 수 있는 CPU-GPU 이기종 컴퓨팅 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 소개한다. 본 논문에서 가장 큰 기여는 얇은 유체표면에서 쪼개지거나 밀도가 높은 지점에서 붕괴되어 유체표면에 나타나는 Hole을 방지하는 입자 기반 프레임워크를 GPU를 활용한다는 것이다. 유체표면을 추적하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 프레임워크는 CPU-GPU 프레임워크상에서 수치적 확산이나 꼬임문제 없이 안정적으로 토폴로지 변화를 처리할 수 있다. 얇은 표면의 특징은 이방성 커널(Anisotropic kernel)과 주성분 분석(Principal component analysis; PCA)을 GPU상에서 수행하여 유체의 방향성을 빠르게 찾고, 새로운 유체입자의 위치를 결정하기 위해 계산하는, 후보위치 추출 과정의 효율성을 CPU-GPU 이기종 컴퓨팅 기술 기반으로 빠르게 계산한다. 제안된 알고리즘은 직관적으로 구현되며, 병렬화가 쉽고 시각적으로 디테일한 액체의 얇은 표면을 빠르게 애니메이션 할 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.39-49
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• 2019

컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권3호
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• pp.163-171
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• 2013

최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.557-563
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• 2016

Most of the existing hand detection methods rely on the contour shape of hand after skin color segmentation. Such contour shape based computations, however, are not only susceptible to noise and other skin color segments but also inherently sequential and difficult to efficiently parallelize. In this paper, we implement and accelerate our in-house distance image based approach using CPU-GPU heterogeneous computing. Using emerging CPU-GPU heterogeneous computing technology, we achieved 5.0 times speed-up for $320{\times}240$ images, and 17.5 times for $640{\times}480$ images and our experiment demonstrates that our proposed distance image based hand detection is robust and fast, reaching up to 97.32% palm detection rate, 80.4% of which have more than 3 fingers detected on commodity processors.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.387-390
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• 2017

임베디드 분야에서 고해상도 센서의 등장으로 Heterogeneous 컴퓨팅에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 로직모듈은 LADAR 시스템 구성품을 제어하고, 고속의 레이저 영상 데이터를 실시간 3차원 영상화하기 위한 임베디드 시스템이다. 본 논문에서는 로직모듈의 설계와 CPU-GPU Heterogeneous 컴퓨팅을 활용한 로직모듈의 신호처리에 대해 설명하려고 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.325-334
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• 2016

Recently, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to provide a framework that supports heterogeneous computing platforms. By using an OpenCL framework, digital communication systems can support various protocols in a unified computing environment to achieve both high portability and high performance. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes for China Multimedia Mobile Broadcasting (CMMB) on a heterogeneous platform. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In this paper, steps suitable for task-level parallelization are executed on the CPU, and steps suitable for data-level parallelization are processed by the GPU. To improve the performance of the proposed OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, loop-unrolling, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.201-220
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• 2020

Trackers, especially long-term (LT) trackers, now have a more complex structure and more intensive computation for nowadays' endless pursuit of high accuracy and robustness. However, computing efficiency of LT trackers cannot meet the real-time requirement in various real application scenarios. Considering heterogeneous CPU-GPU platforms have been more popular than ever, it is a challenge to exploit the computing capacity of heterogeneous platform to improve the efficiency of LT trackers for real-time requirement. This paper focuses on TLD, which is the first LT tracking framework, and proposes an efficient parallel implementation based on OpenCL. In this paper, we firstly make an analysis of the TLD tracker and then optimize the computing intensive kernels, including Fern Feature Extraction, Fern Classification, NCC Calculation, Overlaps Calculation, Positive and Negative Samples Extraction. Experimental results demonstrate that our efficient parallel TLD tracker outperforms the original TLD, achieving the 3.92 speedup on CPU and GPU. Moreover, the parallel TLD tracker can run 52.9 frames per second and meet the real-time requirement.