To solve the general problems surrounding the application of genetic algorithms in stereo matching, two measures are proposed. Firstly, the strategy of simplified population-based incremental learning (PBIL) is adopted to reduce the problems with memory consumption and search inefficiency, and a scheme for controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities. In addition, an alternative version of the proposed algorithm, without the use of a probability vector, is also presented for simpler set-ups. Secondly, programmable graphics-hardware (GPU) consists of multiple multi-processors and has a powerful parallelism which can perform operations in parallel at low cost. Therefore, in order to decrease the running time further, a model of the proposed algorithm, which can be run on programmable graphics-hardware (GPU), is presented for the first time. The algorithms are implemented on the CPU as well as on the GPU and are evaluated by experiments. The experimental results show that the proposed algorithm offers better performance than traditional BMA methods with a deliberate relaxation and its modified version in terms of both running speed and stability. The comparison of computation times for the algorithm both on the GPU and the CPU shows that the former has more speed-up than the latter, the bigger the image size is.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.25
no.2
/
pp.11-19
/
2020
Modern GPU can execute general purpose computation on the graphic processing unit, and provide high performance by exploiting many core on GPU. To run AES algorithm efficiently, parallel computational resources are required. However, computational resource of CPU architecture are not enough to cryptographic algorithm such as AES whereas GPU architecture has mass parallel computation resources. Therefore, this paper reduce the time to execute AES by employing parallel computational resource on GPGPU. Unfortunately, AES cannot utilize computational resource on GPGPU since it isn't suitable to GPGPU architecture. In this paper, IPC based dynamic SM management technique are proposed to efficiently execute AES on GPGPU. IPC based dynamic SM management can increase and decrease the number of active SMs by using IPC in run-time. According to simulation results, proposed technique improve the performance by increasing resource utilization compared to baseline GPGPU architecture. The results show that AES improve the performance by 41.2% on average.
Kim, Jin-Wook;Kim, Soo-Jae;Ko, Hee-Dong;Terzopoulos, Demetri
한국HCI학회:학술대회논문집
/
2007.02c
/
pp.326-333
/
2007
To simulate solid dynamics,a we must com-pute the mass, the center of mass, and the products of inertia about the axes of the body of interest. These mass property computations must be continuously re-peated for certain simulations with rigid bodies or as the shape of the body changes. We introduce a GPU-friendly algorithm to approximate the mass properties for an arbitrarily shaped body. Our algorithm converts the necessary volume integrals into surface integrals on a projected plane. It then maps the plane into a frame-buffer in order to perform the surface integrals rapidly on the GPU. To deal with non-convex shapes, we use a depth-peeling algorithm. Our approach is image-based; hence, it is not restricted by the mathematical or geometric representation of the body, which means that it can efficiently compute the mass properties of any object that can be rendered on the graphics hardware. We compare the speed and accuracy of our algorithm with an analytic algorithm, and demonstrate it in a hydrostatic buoyancy simulation for real-time applications, such as interactive games.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.21
no.2
/
pp.9-16
/
2016
Recently, many research groups have focused on GPGPUs in order to improve the performance of computing systems. GPGPUs can execute general-purpose applications as well as graphics applications by using parallel GPU hardware resources. GPGPUs can process thousands of threads based on warp scheduling and CTA scheduling. In this paper, we utilize the traditional CTA scheduler to assign a various number of CTAs to SMs. According to our simulation results, increasing the number of CTAs assigned to the SM statically does not improve the performance. To solve the problem in traditional CTA scheduling schemes, we propose a new IPC-based dynamic CTA scheduling scheme. Compared to traditional CTA scheduling schemes, the proposed dynamic CTA scheduling scheme can increase the GPU performance by up to 13.1%.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
/
v.7
no.10
/
pp.935-943
/
2017
CNN (Convolution neural network), which is used for image classification and speech recognition among neural networks learning based on positive data, has been continuously developed to have a high performance structure to date. There are many difficulties to utilize in an embedded system with limited resources. Therefore, we use GPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), which is used for general-purpose operation of GPU to solve the problem because we use pre-learned weights but there are still limitations. Since CNN performs simple and iterative operations, the computation speed varies greatly depending on the thread allocation and utilization method in the Single Instruction Multiple Thread (SIMT) based GPGPU. To solve this problem, there is a thread that needs to be relaxed when performing Convolution and Pooling operations with threads. The remaining threads have increased the operation speed by using the method used in the following feature maps and kernel calculations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
v.34
no.6
/
pp.858-863
/
2010
In order to enhance encoding speed in dynamic image encoding using H.264/AVC, reducing the time for motion estimation which takes a large portion of the processing time is very important. An approach using graphics processing unit(GPU) as a coprocessor to assist the central processing unit(CPU) in computing massive data, will be a way to reduce the processing time. In this paper, we present an efficient block-level parallel algorithm for the motion estimation(ME) on a computer unified device architecture(CUDA) platform developed in general-purpose computation on GPU. Experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
Recently, general purpose graphic processing units(GPUs) are being widely used in mobile embedded systems such as smart phone and tablet PCs. Because of architectural limitations of mobile GPGPUs, only a single program is allowed to occupy a GPU at a time in a non-preemptive way. As a result, it is difficult to meet performance requirements of applications such as frame rate or response time if applications running on a GPU are not scheduled properly. To tackle this difficulty, we propose to specify applications using synchronous data flow model of computation such that applications are formed with edges and nodes. Then nodes of applications are scheduled onto a GPU unlike conventional scheduling an application as a whole. This approach allows applications to share a GPU at a finer granularity, node (or task)-level, providing several benefits such as eliminating need for manually partitioning applications and better GPU utilization. Furthermore, any scheduling policy can be applied in response to the characteristics of applications.
Graphical Processing Units(GPUs) achieve high performance undertaking from relatively uniformed computation in parallel. The technology related to General Purpose GPU(GPGPU) has been enhanced, which provides concurrent kernel execution of multi and diverse applications at the same time, but it is still limited to support resource sharing or planning. NVIDIA recently introduces Multi-Process Service(MPS), which allows kernels from different applications can be execute concurrently. However, the strength of MPS comes along with the characteristics of applications and the order of their execution. This paper shows the performance analysis of diverse scientific applications in real world. Based on the analysis, we prove that it is important to the identify characteristics of co-run applications, and to schedule multiple applications via profiling to maximize MPS functionality.
With the improvement of computer hardware, GPUs(Graphics Processor Units) have tremendous memory bandwidth and computation power. This leads GPUs to use in general purpose computation. Especially, GPU implementation of compute-intensive physics based simulations is actively studied. In the solution of differential equations which are base of physics simulations, tridiagonal matrix systems occur repeatedly by finite-difference approximation. From the point of view of physics based simulations, fast solution of tridiagonal matrix system is important research field. We propose a fast GPU implementation for the solution of tridiagonal matrix systems. In this paper, we implement the cyclic reduction(also known as odd-even reduction) algorithm which is a popular choice for vector processors. We obtained a considerable performance improvement for solving tridiagonal matrix systems over Thomas method and conjugate gradient method. Thomas method is well known as a method for solving tridiagonal matrix systems on CPU and conjugate gradient method has shown good results on GPU. We experimented our proposed method by applying it to heat conduction, advection-diffusion, and shallow water simulations. The results of these simulations have shown a remarkable performance of over 35 frame-per-second on the 1024x1024 grid.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.67
no.2
/
pp.270-276
/
2018
Apache Spark is one of the high performance in-memory computing frameworks for big-data processing. Recently, to improve the performance, general-purpose computing on graphics processing unit(GPGPU) is adapted to Apache Spark framework. Previous Spark-GPGPU frameworks focus on overcoming the difficulty of an implementation resulting from the difference between the computation environment of GPGPU and Spark framework. In this paper, we propose a Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL to further improve the performance. The proposed framework overlaps the Java-to-Native memory copies of CPU with CPU-GPU communications(DMA) and GPU kernel computations to hide the CPU idle time. Also, CPU-GPU communication buffers are implemented with switching dual buffers, which reduce the mapped memory region resulting in decreasing memory mapping overhead. Experimental results showed that the proposed Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL had up to 2.13 times faster than the previous Spark framework using OpenCL.
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.