본 논문에서는 깊이 영상기반의 3차원 그래픽 객체에 대하여 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)의 가속을 이용한 고속의 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최근의 그래픽 처리 장치의 새로운 특징과 프로그래밍이 가능한 쉐이더 기법을 이용하여, 속도가 느리거나 정적인 조명과 같은 기존의 일반적인 깊이 영상기반 렌더링 방법이 갖고 있는 단점을 극복할 수 있다. 깊이 영상기반 데이타의 3차원 변환 및 조명에 의한 효과 연산은 정점 쉐이더(vertex shader)에서 수행을 하고, 점 데이타의 적응적인 스플래팅(splatting)은 화소 쉐이더(fragment shader)에서 수행된다. 모의 실험결과, 소프트웨어 렌더링 또는 OpenGL 기반의 렌더링과 비교해서 괄목할 만한 렌더링 속도의 향상이 이루어졌다.
FFT (Fast Fourier Transform) has been widely used in various fields such as image processing, voice processing, physics, astronomy, applied mathematics and so forth. Much research has been conducted due to the importance of the FFT and recently new FFT algorithms using a GPU (Graphics Processing Unit) have been developed for the purpose of much faster processing. In this paper, the new optimal FFT algorithm using the Pease FFT algorithm has been proposed reflecting the hardware configuration of a GPGPU (General Purpose computing of GPU). According to the experiments, the proposed algorithm outperformed by between 3% to 43% compared to the CUFFT algorithm.
행렬 곱셈은 과학 및 공학분야에 다양하게 응용되고 있다. 행렬 곱셈의 경우 지역성을 활용하면 수행 성능을 크게 개선할 수 있다. GPU가 장착된 PC에서 CPU의 컴퓨팅 능력과 GPU의 컴퓨팅 능력을 같이 활용하여 행렬 곱셈을 가속하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법이 GPU만을 사용하는 것보다 약 15%~30%의 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 적은 면적의 GP-GPU에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 superscalar와 같이 과도하게 스케줄링 복잡성을 증가시키지 않는 대신 단순한 코어의 수를 늘려 성능을 극대화 시키는 방법을 제안한다. GP-GPU를 구성하는 Stream Processor의 구조를 단순화한다. 또한, Warp Schedule에서 thread 할당을 어플리케이션에 적합한 방법을 개발하여 성능을 개선한다. 성능을 검증하는 방안으로 neural network의 한 분야인 딥러닝에 대한 스레드 할당방식을 제안한다. Neural Network 알고리즘의 경우 Intel CPU 대비 90%에서 ARM Cortex-A15 4 core 대비 98% 성능 향상을 확인할 수 있었다.
A new MCMC method for optimization is presented in this paper, which is called the scanline block Gibbs sampler. Due to its slow convergence speed, traditional Markov chain Monte Carlo (MCMC) is not widely used. In contrast to the conventional MCMC method, it is more convenient to parallelize the scanline block Gibbs sampler. Since The main part of the scanline block Gibbs sampler is to calculate message between each edge, in order to accelerate the calculation of messages passing in scanline sampler, it is parallelized in GPU. It is proved that the implementation on GPU is faster than on CPU based on the experiments on the OpenGM2 benchmark.
본 논문은 와이브로 통신환경에서 SDR(Software Defined Radio) 시스템을 위한 실행속도 증진 방법을 개발하였다. 본 논문에서는 SDR 기능 구현을 위해 GPU(Graphics Processing Unit)라는 새로운 프로세서를 사용하였다. 일반적으로 통신시스템에서는 DSP(Digital Signalling Processor)나 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 시스템을 구현한다. 그러나 이러한 프로세서는 장단점이 커서 구현 및 디버깅을 하기 어렵다. GPU는 다수의 프로세서로 구성되어 있어 벡터 처리에 적합하며, 각 프로세서는 thread의 셋으로 구성이 되어 있다. 본 논문에서는 GPU만의 자원뿐만 아니라 CPU 자원 까지 사용하기 위한 Framework 또한 구현하였다. 다양한 실험결과, 본 제안 시스템이 와이브로 환경에서 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.
삼차원 재구성 기법은 대상을 파괴하지 않고도 그 내부 구조의 공간적 해석을 가능하게 해주는 단층 영상을 생성해주기 때문에, 산업, 의료분야에서 널리 사용되고 있다. 최근 영상 장비의 성능 향상으로 고해상도의 CT 영상을 얻을 수 있게 되었으나, 대용량 데이터를 재구성하기 위해 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 재구성에서 가장 많은 시간이 소요되는 여과와 역투사 과정을 범용 그래픽스 하드웨어를 사용하여 최적화하는 방법을 제안한다. 여과에서는 네 장의 영상을 압축하여 동시에 처리하는 기법을 적용하고, 역투사 과정에서는 깊이 테스트를 이용하여 계산량을 줄이는 방법을 사용한다. 제안된 방법으로 구현된 GPU 기반 프로그램은 OpenMP 를 사용하여 최적화 된 CPU 기반 프로그램에 비해 약 50 배 이상 속도가 향상되었다.
잡음이 있거나 해상도가 낮은 의료 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 필터를 적용한다. 이것은 환자의 방사선 피폭량을 줄이고, 기존에 사용하던 영상 촬영기기의 활용도를 높이기 위해 반드시 필요한 작업이다. 기존 방법에서는 PC의 CPU를 이용하여 필터링하는 것이 일반적이었다. 하지만 병원에서 사용하는 PC의 CPU 성능만으로는 해상도가 높은 인체 영상에 각종 연산 및 필터를 적용하여 실시간으로 결과를 만들어 내기는 어렵다. 본 논문에서는 CPU 안에 탑재되어 있는 인텔 내장 GPU의 구조와 성능을 분석하고 이를 기반으로 하여 OpenCL 병렬처리 기능을 적용한 영상 필터링을 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 통해 의료 영상에 높은 연산량을 가지는 복잡한 필터를 적용하여 고화질의 결과물을 실시간에 생성할 수 있도록 하였다.
This paper presents a Reynolds equation solver for hydrostatic gas bearings, implemented to run on graphics processing units (GPUs). The original analysis code for the central processing unit (CPU) was modified for the GPU by using the compute unified device architecture (CUDA). The red-black Gauss-Seidel (RBGS) algorithm was employed instead of the original Gauss-Seidel algorithm for the iterative pressure solver, because the latter has data dependency between neighboring nodes. The implemented GPU program was tested on the nVidia GTX580 system and compared to the original CPU program on the AMD Llano system. In the iterative pressure calculation, the implemented GPU program showed 20-100 times faster performance than the original CPU codes. Comparison of the wall-clock times including all of pre/post processing codes showed that the GPU codes still delivered 4-12 times faster performance than the CPU code for our target problem.
최근 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 개발자 친화적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)기술의 발전으로 인해 그래픽 처리 장치를 활용한 병렬 컴퓨팅의 사용이 확대되고 있다. 이를 통해 과학, 의학, 공학 등 많은 분야에 걸쳐 기존 CPU 컴퓨팅 환경보다 더 빠른 처리속도로 결과 값을 얻어 낼 수 있게 되었다. 본 논문은 CPU 기반 컴퓨팅과 GPU 기반 컴퓨팅의 연산처리 속도의 차이의 비교를 위해 기존 CPU 기반으로 구현된 영상 품질 측정 프로그램을 NVIDIA사의 GPGPU기술을 사용할 수 있도록 프로그램을 포팅한다. 포팅한 프로그램을 바탕으로 GPGPU기술을 통한 프로그램의 가속화에 대하여 연구한다. 가속화된 프로그램은 CPU 기반의 프로그램보다 약 1.83배 정도의 실행 속도를 가진다. 또한 CPU 기반의 프로그램을 GPU 기반으로 수정할 때 생기는 제약과 문제점에 대해서도 기술한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.