• 제목/요약/키워드: GPU Virtualization

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가상화 환경에서 GPU 성능의 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크 (Device Virtualization Frameworks for Accelerating GPU Performance on Virtual Environments)

  • 주영현;이동우;엄영익
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.86-87
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    • 2013
  • 최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.

Direct3D API의 원격 실시간 실행 시스템 개발 (Development of a Remote Rendering System using Direct3D API)

  • 임충규
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.117-126
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    • 2014
  • 레가시 3D API를 이용한 원격 렌더링 시스템을 개발한다면 다양한 응용 분야가 있다. 실시간 비디오 스트리밍 기반 클라우드 게이밍 서비스의 구현에 활용하거나, 다수의 3D 어플리케이션에 대한 렌더링을 지원하는 GPU 가상화의 구현 등에 활용할 수 있다. OpenGL API은 독립적인 전역함수로 구성되어 있고, Direct3D API는 마이크로소프트의 COM 기술 기반의 인터페이스와 그 멤버함수로 구성되어 있다. 본 논문은 상대적으로 구현이 복잡한 Direct3D에 대한 원격 렌더링 시스템을 성공적으로 설계하고 구현함으로써 일반적인 레가시 3D API에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서 구현한 원격 렌더링 시스템을 샘플 Direct3D 어플리케이션에 적용하고, 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 확인한다.

데스크탑 창 가상화를 이용한 그래픽 분할 실행 기반 온라인 SW 서비스의 설계 (A Design of Online Software Service based on Graphic Offloading Computing using Desktop Window Virtualization)

  • 최원혁;장수민;최지훈;김원영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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    • pp.299-301
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    • 2012
  • 본 논문에서는 3D SW와 같은 고사양의 SW를 서버 기반의 온라인 SW 서비스로 제공하기 위하여 클라이언트의 GPU를 사용하여 그래픽 분할 실행 서비스를 제공하기 위한 데스크탑 창의 가상화에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 SW를 구동하고 실행되는 SW의 데이터 집중적인 작업은 서버에서 실행하고, 그래픽 작업들은 서버에서 처리되지 않고, GPU 가상화를 이용하여 클라이언트의 GPU에서 처리하여 SW를 서비스하는 방법이다. 이를 위하여 본 논문에서는 3D 그래픽 정보의 클라이언트 렌더링을 API 리모팅을 이용하여 처리하는 방법에 대하여 소개하고, 실행되는 SW의 2D 그래픽 기반 윈도우를 서버의 윈도우 관리 시스템에 독립적으로 클라이언트 PC에서 가상화하여 처리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법이 서버의 창 관리 시스템에 종속적인 경우와 비교하여 사용자에게 유연한 서비스를 제공함을 알아본다.

DSV 기반 자원 고가용성을 위해 GPU를 이용한 신속한 자동 확장 기법 (Rapid Auto-scaling Mechanism using GPU for Resource High Availability based on DSV)

  • 박부광;김현우;변휘림;허윤아;송은하;정영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.197-198
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    • 2015
  • IT 기술의 진보적 발전에 따라 클라우드 컴퓨팅 분야 연구들이 활발히 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 이용하여 크게 인프라, 플랫폼, 소프트웨어 관점으로 나뉘어 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 가상화 기술 중에 Desktop Storage Virtualization (DSV)은 분산된 레거시 데스크탑으로 구성되어 있기 때문에 비가용 상태 시간별 클러스터링 및 사용자 요청에 따른 자동 확장이 매우 중요시된다. 본 논문에서는 GPU의 many-core를 이용하여 분산된 데스크탑의 성능 상태 분석 및 자동 확장을 위해 스레드별로 호스트를 매핑하고 병렬적으로 처리하는 Rapid Auto Scaling Mechanism (RASM)을 제안한다.