• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.9-22
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• 2022

VR(Virtual Reality) 기술은 사용자에게 컴퓨터 그래픽으로 구성된 가상 세계를 보여줌으로써 다양한 시청각 기반 응용에 적극적으로 활용되는 인터페이스 기술이다. VR 기반 응용은 그래픽 처리 기반 응용이기 때문에 그래픽 처리를 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 장착된 고가의 컴퓨팅 장치가 필수적으로 요구된다. 이는 VR 응용 사용자에게 컴퓨팅 장치의 유지, 관리에 대한 비용 부담을 발생시키며, 이를 해결하는 방법의 하나로써 서비스를 클라우드 환경에서 운용하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 VR 응용을 실행하기 위해 GPU를 공유하는 컨테이너 기반 고성능 클라우드 환경에서 GPU 자원 경쟁으로 인해 발생하는 컨테이너 사이의 성능 간섭 문제를 해결하기 위한 성능 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능 간섭으로 인한 성능 편차를 감소시켜 사용자에게 균일한 성능의 클라우드 기반 원격 VR 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-6
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• 2007

곡면은 다각형 메쉬에 비해 간결한 표현을 가지고 부드러운 형상을 표현할 수 있지만, 현재 그래픽스 하드웨어는 곡면 렌더링을 지원하고 있지 않다. 최근의 GPU를 이용하여 프로그래밍 가능한 그래픽스 파이프라인은 기존의 다양한 그래픽스 알고리즘들을 가속화시키는 데 이용될 수 있기 때문에, 이 논문에서는 GPU 하드웨어를 이용하여 블렌딩을 기반으로 생성된 임의의 위상을 가진 곡면을 빠르게 렌더링 하는 방법을 제시한다. 제어 메쉬상에서 샘플링된 매개변수와 지역 곡면을 표현하는 정보들을 그래픽스 파이프라인으로 전달하여, 정점 프로세서에서 이러한 정보들을 가지고 블렌딩된 곡면상의 위치 정보와 노말 벡터를 계산한다. 이러한 방법은 CPU에서 블렌딩 곡면을 계산하는 것보다 훨씬 빠르게 수행된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권4호
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• pp.573-579
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• 2011

To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.57-63
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• 2004

최근 일반 범용 PC 에 장착되고 있는 ATI 나 NVIDIA 등의 그래픽스 가속기의 성능은 수년전과 비교할 때 비교가 안 될 정도의 빠른 속도를 자랑하고 있다. 이러한 속도 향상과 함께 급격하게 일어나고 있는 변화 중의 하나는 바로 기존의 고정된 기능의 그래픽스 파이프라인(fixed-function graphics pipeline)과는 달리 프로그래머가 가속기의 기능을 자유자재로 프로그래밍할 수 있도록 해주는 프로그래밍이 가능한 파이프라인(programmable graphics pipeline)의 출현이라 할 수 있다. 이러한 가속기에 장착되고 있는 GPU (Graphics Processing Unit)는 간단한 형태의 SIMD 프로세서라 할 수 있는데, 특히 GPU 의 한 부분인 픽셀 쉐이더는 그 처리 속도가 매우 높기 때문에 이를 통하여 기존의 수치 알고리즘을 병렬화 하려는 시도가 활발히 일어나고 있다. 본 강연에서는 다양한 수치 계산을 그래픽스 가속기를 사용하여 해결하려는 시도에 대하여 간단히 살펴본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4948-4967
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• 2017

On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권3호
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• pp.20-25
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• 2011

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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.257-262
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• 2021

Providing web services to users has become expensive in recent times. For better web services, a web server is provided with high-performance technology. To achieve great web service experiences, tools such as general-purpose graphics processing units (GPGPUs), artificial intelligence, high-performance computing, and three-dimensional simulation are widely used. However, graphics processing units (GPUs) are used in high-speed operations and have limited general applications. In this study, we developed a task queue in a GPU to improve the performance of a web service using a multiprocessor and studied how to receive and process user requests in bulk. We propose the use of a GPGPU-based task queue to process user requests more than GPGPU based a central processing unit thread, and to process more GPU threads on task queue at about 136% to 233%, and proved that the proposed method is effective for web service.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.381-394
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• 2016

그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.

• 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.