• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.111-116
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• 2019

최근 GPU가 그래픽 처리뿐 아니라 다양한 분야의 병렬 처리로 그 영역을 넓혀가고 있다. 그러나, 현재 GPU는 워크로드의 다양성을 반영하기보다 간결한 제어 구조를 통한 개별 워크로드의 병렬성 극대화에 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 워크로드 특성을 반영한 GPU 작업 배치를 위해 GPU에서 수행되는 워크로드의 자원 사용 특성을 컴퓨팅 바운드형, 메모리 바운드형, 실행종속 지연형으로 분류한 후, 각 분류에서 병목점이 되는 세부 자원을 규명한다. 예를 들어 컴퓨팅 바운드형의 경우 단정밀도 연산장치, 배정밀도 연산장치, 특수함수 연산장치 등 병목 자원이 무엇인지 분석한다. 본 논문의 분석 결과는 동일한 컴퓨팅 바운드형 워크로드라도 병목이 되는 세부 자원이 다를 경우 함께 배치하는 것이 성능 충돌을 일으키지 않는다는 점을 규명하여 GPU 작업배치의 효율화에 기여할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.276-279
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• 2017

본 논문에서는 디스플레이 장치의 화면을 픽셀 단위로 구성하는 Rasterizer의 가속화를 위하여 SIMT구조의 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units)를 사용하였다. GPU는 많은 수의 ALU를 가지고 있고, 병렬처리하기 때문에 연산처리가 매우 빠르다. 따라서 본 논문에서는 연산을 순차적으로 수행하는 CPU와 연산을 병렬적으로 수행하는 GPU를 이용하여 3D그래픽스 모델을 생성하는 rasterizer를 구현했다. 한 프레임 생성 시 Intel CPU를 이용한 rasterizer보다 본 논문에서 제안하는 rasterizer가 1.45배 좋은 성능을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.596-601
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• 2011

양안식 3차원 방송의 경우 좌우 두 시점에 해당하는 영상을 동시에 전송해야 하기 때문에 전송 대역폭의 부담이 매우 크다. 이러한 부담을 줄이기 위해 좌우 시점의 두 영상을 전송하는 대신에 좌영상과 이에 해당하는 깊이맵을 부호화하여 전송하는 방법이 있다. 이러한 3차원 방송 시스템의 수신단에서는 좌영상과 깊이맵을 복호한 뒤에 우영상을 만들어 좌우 영상을 실시간으로 출력한다. 본 논문에서는 좌영상과 깊이맵을 이용하여 가상시점 영상을 생성할 때 생기는 빈 공간을 효율적으로 채우는 기법을 제안하고, 전 과정의 실시간 처리를 위해 이를 GPU상에서 병렬로 처리되도록 구현했다. 그 결과 효과적으로 홀 채움을 수행하면서 CPU 대비 15배 이상 빠르게 양안식 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.17-26
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• 2020

본 논문에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 연산을 활용하여 BCC(Body Centered Cubic) 볼륨 데이터로부터 실시간으로 메시 형태의 등가면을 추출하는 개선된 마칭 사면체(Marching tetrahedra) 기법을 제안한다. 본 기법은 고전적인 방법과 비교하여 메모리 사용량은 다소 높지만 더 좋은 성능을 보인다. 본 기법은 다섯 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 단 한번만 수행되는 단계로, 빈 공간을 생략하여 성능을 향상 시키기 위해 최소/최댓값 블록(Min/max block)을 생성한다. 두 번째 단계에서는 등갓값(Isovalue)을 포함하고 있는 유효한 블록을 추려낸다. 이후 두 단계에서는 등가면(Isosurface)을 포함하는 셀(Cell)과 엣지(Edge)를 추출하고, 마지막 단계에서 삼각형 메시(Triangle mesh)를 생성한다. 본 기법은 512³ 이상의 고해상도 볼륨 데이터(Volume dataset)에 대한 등가면 추출 시, 삼각형 집합 형태의 등가면을 추출하는 고전적인 마칭 사면체 기법에 비해 최대 5배 정도의 속도 향상을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.181-182
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• 2008

본 논문에서는 연산 최적화 알고리듬 중 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리듬을 NVIDIA사(社)에서 제공한 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 새롭게 구현하였다. CUDA는 CPU가 아닌 GPU(Graphic Processing Unit)의 다양한 병렬 처리 능력을 사용해 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 소프트웨어 개발을 가능케 하는 기술이다. 이 기술을 연산 최적화 알고리듬 중 PSO에 적용함으로써 알고리듬의 수행 속도를 개선하였다. CUDA를 적용한 PSO 알고리듬의 검증을 위해 언어 기반으로 프로그래밍하고 다양한 Test Function을 통해 시뮬레이션 하였다. 그리고 기존의 PSO 알고리듬과 비교 분석하였다. 또한 알고리듬의 성능 향상으로 여러 가지 최적화 분야에 적용 할 수 있음을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.98-104
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• 2011

탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.11-19
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• 2020

최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.119-128
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• 2019

3D 그래픽 프로세서의 시스템의 특성상 많은 수학적 계산이 요구되면서 고속처리를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬처리 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU에서 발생하는 문제점 중 캐시메모리 미스에 의하여 발생하는 대역폭 증가와 3D 셰이더 처리 속도가 일정하지 않은 문제점을 해결하기 위하여 캐시메모리를 사용하지 않는 병렬처리기인 MAMS를 이용한 3D 그래픽 프로세서를 제안한다. 본 논문에서 제안된 MAMS를 이용한 3D 그래픽 프로세서는 DirectX 명령 분석을 이용해 Vertex shader, Pixel shader와 Tiling 및 Rasterizing 구조를 설계 하였고, MAMS를 위한 FPGA(Xilinx Virtex6@100MHz) 보드를 구성하여, Verilog를 사용하여 설계된 구조를 개발하였다. 개발된 FPGA(100Mhz)와 nVidia GeForce GTX 660(980Mhz)의 처리시간을 확인한 결과 GTX 660를 이용한 처리 시간은 일정하지 않음을 확인하였고, MAMS를 이용한 처리 시간은 일정함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2235-2253
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• 2011

Digital document file such as Adobe Acrobat or MS-Office is encrypted by its own ciphering algorithm with a user password. When this password is not known to a user or a forensic inspector, it is necessary to recover the password to open the encrypted file. Password cracking by brute-force search is a perfect approach to discover the password but a time consuming process. This paper presents a new method of speeding up password recovery on Graphic Processing Unit (GPU) using a Compute Unified Device Architecture (CUDA). PDF files are chosen as a password cracking target, and the Abode Acrobat password recovery algorithm is examined. Experimental results show that the proposed method gives high performance at low cost, with a cluster of GPU nodes significantly speeding up the password recovery by exploiting a number of computing nodes. Password cracking performance is increased linearly in proportion to the number of computing nodes and GPUs.

• 전자통신동향분석
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• 제31권4호
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• pp.65-76
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• 2016

특정 제조사의 단말 또는 운영체제에 의존성이 없는 플랫폼 독립적인 웹은 높은 이식성, 소프트웨어의 재활용, 개발 생산성, 풍부한 개발자 존재, 유지 보수 면에서 장점을 가지나, 화려한 UI/UX를 제공하는 네이티브 응용에 비해 낮은 성능으로 웹 기반의 응용 개발 및 보급이 크게 활성화되지 못했다. 한편 데스크톱은 물론 모바일 단말의 멀티코어 기반 Graphic Processing Unit(GPU), CPU 탑재 등 HW 고사양화와 웹 응용에서도 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 표준 제공으로 성능 제약을 극복할 수 있게 되었다. 본고에서는 GPU 발전동향을 살펴보고, 고속 렌더링 및 병렬 연산처리를 요구하는 웹 응용이 GPU기반 HW 가속 기능을 활용할 수 있는 크로노스 그룹의 그래픽 가속(Web Graphics Library: WebGL) 및 컴퓨팅(Web Computing Language: WebCL) 지원 표준 규격을 정리한다. 또한, 최근 차세대 GPU Application Programming Interface(API)로 발표된 Vulkan에 대해 알아보고, 웹 고속화 기술에 적용 가능성에 대해 전망한다.