• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.373-376
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.7-9
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• 2012

CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.25-34
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• 2002

최근 프로그래밍이 가능한 그래픽스 프로세서(GPU)의 등장은 렌더링 속도의 향상은 물론 기존의 GPU가 할 수 없었던 다양한 그래픽스 계산을 효과적으로 수행할 수 있도록 해주고 있다. 이로 인하여 기존에 CPU 상에서 수행해야만 했던 그래픽스 계산들의 일부를 GPU 상에서 수행하도록 해주는 기법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 선형식에 기반을 둔 여러 응용 문제들을 GPU 상에서 효율적으로 구현할 수 있도록 도와주는 쉐이더 코드 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 SIMD 형태의 병렬 처리 능력을 가진 버텍스 쉐이더의 명령어에 맞게 고안되었다. 본 기법의 활용 가능성을 보이기 위하여 미분 방정식을 풀기 위한 4차 런지-쿠타 방법, 선형방정식을 풀기 위한 가우스-자이델 방법, 자연스러운 유체 모델링을 위한 파동 방정식 등의 문제에 적용하여 보았다. 본 논문에서 제안한 최적화 기법은 버텍스 쉐이더 용 컴파일러 구현에 쓰일 수 있으며, 향후 프로그래밍이 가능한 GPU 상에서의 실시간 그래픽스 소프트웨어 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.1-4
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• 2013

본 논문에서는 최신 안드로이드 기반 상용 스마트폰의 모바일 GPU 성능 향상을 위한 방법론을 제안한다. 동일 하드웨어를 가지고 스마트폰을 개발하더라도 제조사의 역량에 따라 소프트웨어 최적화의 정도가 달라서 그래픽 성능 차이가 날 수 있다. 그러므로 우리는 시스템 소프트웨어 레벨에서 그래픽 품질에 아무런 영향을 주지 않고 성능 향상을 이끌어낼 수 있는 기법에 대해 소개한다. 이를 위해 A사, B사 안드로이드 스마트폰을 대상으로 안드로이드 커널에 따른 분석을 수행하였고, GPU 디바이스 드라이버에 따른 분석을 수행하였으며, 마지막으로 타사 휴대폰과의 성능 비교를 통해 이 결과를 비교 분석하였다. 결과적으로 GPU 디바이스 드라이버 변경과 안드로이드 커널 변경을 시도함으로써 B사 대비 68%의 성능을 보인 A사 스마트폰의 성능을 96%까지 향상시킬 수 있었다.

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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.386-388
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• 2023

본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraph^GPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.11-12
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• 2023

GPGPU 환경에서의 ML 모델이 다양한 분야에 지속적으로 활용되면서, 이미지 분할(image segmentation) 연구가 활발하다. multi-GPU 환경에서 성능 최적화를 위하여 병렬화 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 multi-GPU 환경에서 U-Net 모델의 전체 수행 시간을 단축하기 위해 convolution 연산을 최적화하는 기법을 적용하는 실험을 진행하였고 shared memory, data parallelism 를 적용하여 82% 성능 향상을 보여주었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.566-572
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• 2015

모바일 GPU의 소비 전력이 전체 시스템 소모 전력에서 큰 비중을 차지하게 됨에 따라 스마트폰에서 중요한 전력 관리 대상 중 하나로 대두되었다. 그러나 모바일 GPU로써 널리 사용되는 ARM Mali-400MP의 장치 드라이버를 분석한 결과, 전력 관리 기법으로 사용되는 장치 사용률 기반 DVFS 알고리즘이 부하가 요구하는 성능보다 높은 주파수로 GPU를 동작하게 하여 비효율적인 전력 에너지 소모가 발생하였다. 따라서 본 논문은 장치 사용률뿐만 아니라 스마트폰 응용의 서비스 품질 요소로써 초 당 프레임 수와 배터리 시간을 함께 고려하여 기존 DVFS에서 발생한 비효율적인 주파수 상승을 방지할 수 있는 전력 에너지 최적화 기법을 제안한다. 제안한 에너지 최적화 기법을 적용하면 성능저하 없이 기존 장치 사용률 기반의 DVFS 대비 최대 23%의 에너지 이득을 보였으며, 배터리 시간 연장을 위하여 최대 10%의 성능 하락을 허용한 경우, 최대 33%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.147-157
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• 2011

웹캠은 영상 데이터의 전송시간을 줄이기 위해 메모리 정렬은 고려하지 않는다. 메모리 정렬이 되지 않은 영상 데이터는 GPU에서 처리하기 부적합하며 고속의 영상처리를 위해서는 GPU에서 메모리 최적화가 가능한 색상 형식으로 변환되어야 한다. 본 논문은 웹캠 영상의 색상 형식 변환을 NVIDIA CUDA를 이용하여 가속하는 최적화 기법을 제안한다. 메모리 접근과 쓰레드 구성에 대한 최적화를 진행하였고, 제안하는 구조의 성능 측정과 최적화 정도를 분석하기 위해 GPU 메모리와 연산의 성능을 제한하여 실험하였다. 그 결과 최적화 방법에 따라 최대 68% 이상 성능이 향상됐다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.349-352
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• 2023

본 논문에서는 법선벡터를 이용해 3D 삼각형 메쉬의 형태를 안정적으로 과장하고 GPU 기반으로 새롭게 설계하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 High-boost 메쉬 필터링 알고리즘에서의 Aliasing 문제를 양방향 필터를 적용하여 노이지를 제거하고, GPU 기반에서 설계해 고속화한다.