• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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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.

• Journal of Korea Game Society
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• v.14 no.5
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• pp.117-126
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• 2014

There are various kinds of applications if one can develop a remote execution system using for legacy 3D APIs. It can be used in implementing a cloud gaming service based on the real-time video streaming technology. Or, it can also be used in implementing a GPU virtualization for simultaneously rendering of many different 3D applications. The OpenGL API consists of independent global functions while the Direct3D API consists of Microsoft COM-based interfaces and their member functions, which makes the implementation of remote rendering system more difficult. The purpose of the paper is to show the applicability of the technology to any legacy 3D API by successfully designing and implementing a remote rendering system using the Direct3D API. It applies the implementation to a sample Direct3D application and also performs a few experimentations to show the technical feasibility.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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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.