• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.270-273
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• 2015

조선 해양산업에서 엔지니어링 설계시스템은 사용 데이터의 대량화와 실시간성으로 인하여 이전의 2D CAD(2차원 CAD)의 한계와 문제점에서 벗어나 최근에는 3D CAD(3차원 CAD) 환경으로 발전해오고 있다. 그러나 3D CAD 환경에서는 다양한 엔지니어링 모델 정보와 그래픽 데이터가 늘어남에 따라 서버의 자원 지원에 대한 부하가 크게 발생될 뿐만 아니라, 3D CAD로 제작한 설계 모델을 자유롭게 핸들링 할 수 없는 문제점이 있다. 또한 사용자 측면에서는 서버 당 접속 세션이 늘어남에 따라 전반적인 성능저하가 초래된다. 따라서 네트워크 퍼포먼스에 대한 효율적인 협업 환경을 지원하는 엔지니어링 설계시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 높은 그래픽 처리 능력과 공유 기술이 뛰어난 가상화 솔루션 시트릭스 젠앱 6.5(Citrix XenApp)와 강화된 GPU(Graphic Processing Unit) 하드웨어 가속 기술을 적용한 NVIDIA GRID(엔비디아 그리드) K2 솔루션을 적용함으로써 효율적인 엔지니어링 협업 설계시스템을 위한 프레임워크를 설계하고 구현하였다.

• 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.

• Computers and Concrete
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• 제29권2호
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• pp.93-105
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• 2022

The degrees of freedom (DOFs) of high-rise structures increase rapidly due to the need for refined analysis, which poses a challenge toward a computationally efficient method for numerical analysis of high-rise structures using the finite element method (FEM). This paper presented an efficient iterative method, an algebraic multigrid (AMG) with a Jacobi overrelaxation smoother preconditioned conjugate gradient method (AMG-CG) used for solving large-scale structural system equations running on heterogeneous platforms with parallel accelerator graphics processing units (GPUs) enabled. Furthermore, an AMG-CG FEM application framework was established for the numerical analysis of high-rise structures. In the proposed method, the coarsening method, the optimal relaxation coefficient of the JOR smoother, the smoothing times, and the solution method for the coarsest grid of an AMG preconditioner were investigated via several numerical benchmarks of high-rise structures. The accuracy and the efficiency of the proposed FEM application framework were compared using the mature software Abaqus, and there were speedups of up to 18.4x when using an NVIDIA K40C GPU hosted in a workstation. The results demonstrated that the proposed method could improve the computational efficiency of solving structural system equations, and the AMG-CG FEM application framework was inherently suitable for numerical analysis of high-rise structures.