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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.135-138
• /
• 2013

GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit) 병렬처리 시스템인 CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 컴퓨터에서의 고속 연산 처리를 위해 많이 사용되어왔다. CUDA에서 연산 처리를 하기 위해서는 CUDA의 특성을 이해해야 한다. CUDA는 CPU(Central Processing Unit)가 처리하는 Host 영역과 GPU(Graphics Processing Unit)가 처리하는 영역인 Device 영역이 존재하며, 이 두 영역간의 데이터 복사를 통해 연산 처리를 진행한다. 이런 구조적인 특성상 메인 메모리에서 GPU 메모리로 입력 데이터를 전달해야 GPU를 이용해 연산을 처리할 수 있는 구조를 가지고 있다. 하지만 이러한 처리 구조로 인해 연산 시간과 별도로 메인 메모리와 GPU 메모리간의 데이터 복사시간이 존재하며, 추가적으로 발생하는 메모리 복사 시간으로 인해 오버헤드가 발생하게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 메모리 복사 시간, 연산의 반복 횟수 그리고 연산의 복잡성이 전체 성능에 어떤 영향을 미치는지 논하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.655-658
• /
• 2021

본 논문에서는 GPU 아키텍처를 이용하여 적응형 부호 거리장을 최적화하여 빠르게 구축하고 시각화 할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 쿼드트리를 효율적으로 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대해 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬처리하여 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 GPU를 사용하여 삼각형으로 구성된 3D 메쉬로부터 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있는 최적화 기법과 절단면 보기, 특정 위치의 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는지를 보여준다. 또한, 제안하는 프레임워크를 활용하면 하이 폴리곤 메쉬도 1초 내외로 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에도 충분히 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권4호
• /
• pp.82-87
• /
• 2010

CPU를 능가하는 GPU의 연산능력 향상으로 범용 계산에 그래픽 프로세서를 사용하는 GP-GPU연구가 활발히 전개되고 있으며, 그 응용분야가 확대되고 있다. 본 논문에서는 전자기학 관련 분야에서 널리 사용되는 FDTD 알고리즘을 nVIDIA에서 제공하는 소프트웨어 플랫폼인 CUDA를 사용하여 구현한다. FDTD 알고리즘의 주요 연산과정을 병렬화하고, 그래픽 카드 내각기 다른 메모리의 사용에 따라 최적화하며, 단일 프로세서에서 FDTD 알고리즘을 실행시킨 경우와 비교하여 그 성능 향상 정도를 측정한다. 실험결과 단일 프로세서로 구현하였을 때에 비해 실행시간이 45배까지 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제23권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.41-47
• /
• 2014

본 논문은 도시기상모델인 전산유체역학모델(CFD_NIMR)을 GP-GPU에서 실행시키기 위해 CUDA Fortran 병렬프로그램을 구현하였다. GP-GPU는 원래 PCI 카드 형태의 그래픽 처리 장치이지만 저비용, 저전력으로 대량의 계산을 초고속으로 수행할 수 있는 일반 계산 가속기이다. 모델을 단일 Intel XEON 2.0 GHz CPU에서 실행한 결과와 Nvidia Tesla C1060 GPU에서 실행한 성능을 비교하였을 때 GP-GPU에서 15배 정도의 빠른 속도를 보였다. 또한 다중 CPU를 사용한 MPI 병렬프로그램과 비교한 경우에도 GP-GPU에서 보다 더 효율적인 성능을 보였다. 본 논문에서 제시한 프로그램 방식은 유사한 구조를 가진 수치모델을 GP-GPU 병렬 프로그램으로 구현하는데 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.669-680
• /
• 2011

R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
• /
• pp.203-205
• /
• 2012

최근 컴퓨터 시스템에서는 동작 주파수 증가에 따른 전력 소모량과 높은 온도문제로 인해 CPU의 성능에만 의존할 수는 없는 상황이다. 이에 따라 GPU 병렬처리 연산능력을 CPU의 범용 데이터 처리에 이용하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 CPU와 GPU의 모든 자원을 활용하기에는 이에 따른 높은 온도와 전력 상승이 문제가 된다. 따라서 본 논문에서는 GPU의 전력효율과 성능 측면에서 최적이 되는 동작 주파수에 대한 분석을 수행하고자 한다. GPU를 활용하는 API인 CUDA를 이용하여 GPU의 동작 주파수 변화에 따른 성능 변화, 전력 변화 그리고 Energy Delay에 대해서 분석한다. 실험을 통한 분석 결과 동작 주파수의 증가에 따라 성능은 최대 30%이상 증가했고, 전력소모량은 최대 약18%의 증가를 보여주었다. 또한 Energy Delay도 최대 21% 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

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

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.816-822
• /
• 2013

최신 동영상 압축 표준화 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)에서 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)라는 팀을 이루어 진행했으며 표준화의 막바지에 다다르고 있다. 기존 H.264/AVC에 약 50% 이상의 성능 향상을 가져왔으나, 다양한 압축 기술을 사용함에 따라 부호화 및 복호화의 복잡도가 매우 증가하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 CPU 병렬처리와 GPU 가속처리를 통해 HEVC의 복잡도를 줄이고, 이를 UHD(Ultra High Definition) 초고해상도 영상에 적용하는 방법으로 UHD($3840{\times}2144$) 영상에서 15fps 이상 인코딩/디코딩의 속도를 가지며, CPU와 GPU간의 데이터 전송 방법의 발전으로 추가적인 속도 향상이 기대된다.