• 제목/요약/키워드: Graphics Processing Units

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Graphics Processing Units 를 활용한 위성 임무스케줄링 기법 고안 시 고려사항

  • 이수전;이병선;김재훈;조영민
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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    • pp.24.2-24.2
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    • 2011
  • 천리안위성은 2010년 6월 27일에 발사되어 성공적으로 In Orbit Test (IOT)를 수행하고 있다. 천리안 위성을 지상에서 컨트롤 하기 위하여 ETRI 에서는 위성관제시스템을 개발하였으며, 현재 KARI에서 위성관제시스템을 운영중이다. 위성관제시스템의 일부인 임무계획 시스템은 기상/해양 이미지 촬영에 관한 임무요청, 위성체 기동 요청, 각동 이벤트 등을 종합하여 충돌 없는 임무스케줄을 만들어내게 되는데 이에 복잡한 스케줄링 기법이 요구된다. 천리안 위성의 임무 스케줄링 기법은 CPU 연산을 기본으로 하고 있으나, 이 논문에서는 Graphics Processing Units(GPU) 를 통한 임무 스케줄링 기법의 적용에 따르는 고려사항을 설명한다. 그리고 CPU 기반의 임무 스케줄링 기법과 GPU 기반의 임무 스케줄링 기법의 장단점을 분석한다.

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GP-GPU를 이용한 H.264/AVC 디코더의 IQ/IDCT구현 (Implementation of IQ/IDCT in H.264/AVC Decoder Using GP-GPU)

  • 정준모;이광엽
    • 전기전자학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.76-81
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    • 2010
  • 모바일 CPU의 성능이 향상됨에 따라 전용 하드웨어의 필요성이 줄어 들고 있다. 그러나 아직까지 모바일 CPU의 성능은 한계가 있다. 이러한 제약 조건을 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 이용함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 GP-GPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. G-PGPU를 이용한 전체 시스템 동작 시 40%의 성능 향상이 있었다.

GPU용 연산 라이브러리 CUDA를 이용한 블록암호 고속 구현 (High-Speed Implementations of Block Ciphers on Graphics Processing Units Using CUDA Library)

  • 염용진;조용국
    • 정보보호학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.23-32
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    • 2008
  • 그래픽 프로세서(GPU)의 연산 능력은 이미 CPU를 능가하고 있으며, 그 격차는 점점 벌어지고 있다. 따라서, 범용 계산에 그래픽 프로세서를 활용하는 GPGPU 연구가 활발히 전개되고 있으며, 병렬 처리가 필요한 분야에서 특히 두드러진 성과를 보이고 있다. GPU를 이용한 암호 알고리즘의 구현은 2005년 Cook 등에 의하여 처음 시도되었으며, OpenGL, DirectX 등의 라이브러리를 이용하여 개선된 결과들이 속속 발표되고 있다. 본 논문에서는 2007년 발표된 NVIDIA의 CUDA 라이브러리를 이용한 블록암호 구현 기법과 그 결과를 소개하고자한다. 또한, 소프트웨어로 구현된 블록암호 소스를 GPU 프로그램으로 이식하는 일반적인 방법을 제공하고자 한다. 8800GTX GPU에서 블록암호 AES, ARIA, DES를 구현했으며, 속도는 각각 4.5Gbps, 7.0Gbps, 2.8Gbps로 CPU보다 고속 구현이 가능하였다.

Use of High-performance Graphics Processing Units for Power System Demand Forecasting

  • He, Ting;Meng, Ke;Dong, Zhao-Yang;Oh, Yong-Taek;Xu, Yan
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제5권3호
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    • pp.363-370
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    • 2010
  • Load forecasting has always been essential to the operation and planning of power systems in deregulated electricity markets. Various methods have been proposed for load forecasting, and the neural network is one of the most widely accepted and used techniques. However, to obtain more accurate results, more information is needed as input variables, resulting in huge computational costs in the learning process. In this paper, to reduce training time in multi-layer perceptron-based short-term load forecasting, a graphics processing unit (GPU)-based computing method is introduced. The proposed approach is tested using the Korea electricity market historical demand data set. Results show that GPU-based computing greatly reduces computational costs.

3D 그래픽 Geometry Engine을 위한 부동소수점 연산기의 설계 (Design of a Floating Point Unit for 3D Graphics Geometry Engine)

  • 김명환;오민석;이광엽;김원종;조한진
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제42권10호
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    • pp.55-64
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    • 2005
  • 본 논문에서는 실시간 3D 가속을 효과적으로 하기 위해 기하학 처리 과정에 적합한 부동 소수점 연산기를 설계하였다. 설계한 부동 소수점 연산기는 IEEE-754 단정도 형식을 지원하도록 하여 기하학 처리에 적합하게 하였고 설계한 부동 소수점 연산기는 Xilinx-Vertex2에서 부동소수점 덧셈/곱셈기는 100 MHz, 부동소수점 NR 역수 계산기는 120 MHz, 부동 소수점 멱승기는 200 MHz, 부동 소수점 역 제곱근 연산기는 120 MHz의 동작 주파수를 각각 확인 하였다. 또한 설계된 부동소수점 연산기를 이용해 실제 기하학 프로세서를 구현하여 실제 3B 데이터 처리를 확인하였다.

GPU을 이용한 다중 고정 길이 패턴을 갖는 DNA 시퀀스에 대한 k-Mismatches에 의한 근사적 병열 스트링 매칭 (Parallel Approximate String Matching with k-Mismatches for Multiple Fixed-Length Patterns in DNA Sequences on Graphics Processing Units)

  • 호 티엔 루안;김현진;오승록
    • 전기학회논문지
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    • 제66권6호
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    • pp.955-961
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    • 2017
  • In this paper, we propose a parallel approximate string matching algorithm with k-mismatches for multiple fixed-length patterns (PMASM) in DNA sequences. PMASM is developed from parallel single pattern approximate string matching algorithms to effectively calculate the Hamming distances for multiple patterns with a fixed-length. In the preprocessing phase of PMASM, all target patterns are binary encoded and stored into a look-up memory. With each input character from the input string, the Hamming distances between a substring and all patterns can be updated at the same time based on the binary encoding information in the look-up memory. Moreover, PMASM adopts graphics processing units (GPUs) to process the data computations in parallel. This paper presents three kinds of PMASM implementation methods in GPUs: thread PMASM, block-thread PMASM, and shared-mem PMASM methods. The shared-mem PMASM method gives an example to effectively make use of the GPU parallel capacity. Moreover, it also exploits special features of the CUDA (Compute Unified Device Architecture) memory structure to optimize the performance. In the experiments with DNA sequences, the proposed PMASM on GPU is 385, 77, and 64 times faster than the traditional naive algorithm, the shift-add algorithm and the single thread PMASM implementation on CPU. With the same NVIDIA GPU model, the performance of the proposed approach is enhanced up to 44% and 21%, compared with the naive, and the shift-add algorithms.

GPGPU 를 이용한 네트워크 트래픽에서의 HTTP 패킷 추출 성능 향상 (Performance Improvement in HTTP Packet Extraction from Network Traffic using GPGPU)

  • 한상운;김효곤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.718-721
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    • 2011
  • 웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.

CUDA 기반의 병렬 프로그래밍을 통한 H.264/AVC 부호화 속도 향상 및 CPU 부하 경감 (Enhancement of H.264/AVC Encoding Speed and Reduction of CPU Load through Parallel Programming Based on CUDA)

  • 장은빈;하윤수
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제34권6호
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    • pp.858-863
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    • 2010
  • H.264/AVC를 이용한 동영상의 부호화에서 그 속도를 높이기 위해서는 움직임 예측시간을 줄이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호기의 오픈 소스인 x.264를 대상으로 움직임 예측 알고리즘을 CUDA 기반에서 구현함으로서 기존의 압축 기술 이상의 속도 향상 및 CPU의 점유율을 경감 시킬 수 있음을 검증한다.

SDR 시스템에서 GPU를 사용한 Lattice Reduction-aided 검출기 구현 (Implementation of Lattice Reduction-aided Detector using GPU on SDR System)

  • 김태현;이현석;최승원
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.55-61
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    • 2011
  • This paper presents an implementation of Lattice Reduction (LR)-aided detector for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system using Graphics Processing Unit (GPU). GPU is a parallel processor which has a number of Arithmetic Logic Units (ALUs), thus, it can minimize the operation time of LR algorithm through the parallelization using multiple threads in the GPU. Through the implemented LR-aided detector, we verify that the LR-aided detector operates a lot faster than Maximum Likelihood (ML) detector. The implemented LR-aided detector has been applied to WiMAX system to show the feasibility of its real-time processing. In addition, we demonstrate that the processing time can be reduced at the cost of 3dB SNR loss by limiting the repeating loop in Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL) algorithm which is frequently used in LR-aided detector.

저전력 모바일 장치를 위한 완전 프로그램 가능형 쉐이더 프로세서 (A Fully Programmable Shader Processor for Low Power Mobile Devices)

  • 정형기;이주석;박태룡;이광엽
    • 전기전자학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.253-259
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    • 2009
  • 본 논문에서는 전용하드웨어를 사용하지 않는 새로운 구조의 범용 그래픽 쉐이더 프로세서를 제안한다. 최근 모바일 기기에서는 고성능을 유지하면서 저전력의 작은 크기를 가지는 그래픽 프로세서를 요구한다. 제안하는 쉐이더 프로세서는 OpenGL ES 2.0 그래픽 파이프라인 전체를 쉐이더 명령어로 실행할 수 있는 GP-GPU 구조를 갖는다. 프로그램을 구현하여 하나의 프로세서로 모든 그래픽 파이프라인 처리가 가능하기 때문에 Rasterization Unit과 같은 별도의 전용 하드웨어를 필요로 하지 않는다. 따라서 쉐이더 프로세서 하나로 Fully Programmable 3D Graphics Engine 구현이 가능하며 기존 쉐이더 프로세서에 비해 하드웨어 크기를 60% 줄였다.

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