OpenGL compute shader는 다른 shader 단계와 다르게 동작하며, 병렬로 모든 데이터를 계산하는데 사용할 수 있다. 본 논문은 OpenGL compute shader에서 반복 켤레 기울기 방법을 통해 희소선형 시스템을 계산하기 위한 GPU 기반의 병렬 알고리즘 제안하였다. 제안된 희소 선형 해결 방법은 대칭인 양의 정부호 행렬과 같은 대형 선형 시스템을 해결하기 위해 사용된다. 본 논문은 이 알고리즘을 사용하여 매트릭스 형식이 다른 8가지 예제들에 대해서 CPU와 GPU를 기반으로한 성능 비교 결과를 제공한다. 본 논문은 4가지 잘 알려져 있는 매트릭스 형식(Dense, COO, ELL and CSR)을 매트릭스 저장소를 사용하였다. 8개의 희소 매트릭스를 사용한 성능 비교 실험에서 GPU 기반 선형 해결 시스템이 CPU 기반 선형 해결 시스템보다 훨씬 빠르며, GPU 기반에서 0.64ms, CPU 기반에서 15.37ms의 평균 컴퓨팅 시간을 제공한다.
최근 GPGPU를 이용하여 저하된 컴퓨터 성능 향상폭을 높일 수 있게 되었고, 이로 인하여 높은 연산을 요구로 하는 물리 기반의 실시간 시뮬레이션을 PC에서 구동할 수 있게 되었다. 물리 시뮬레이션에서 적용되는 물리 계산은 병렬 처리로 수행되어질 수 있으며, 최근 OpenGL 4.3 및 Unity4.0에서 지원되는 Compute shader를 통한 병렬 연산을 이용하면 효율적으로 구동할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 플랫폼을 지원하는 디지털 콘텐츠 제작 툴인 Unity와 다양한 플랫폼에서 구동되어지는 OpenGL에서의 실시간 물리 시뮬레이션에서의 성능을 측정 및 비교한다. 본 논문에서 particle 시뮬레이션의 실험 결과 Unity를 이용한 particle 시뮬레이션이 OpenGL을 이용한 particle 시뮬레이션에 비해 최대 136.04% 빠른 성능을 보인다. 이를 통하여 추후 멀티 플랫폼을 지원하는 디지털 콘텐츠를 제작함에 있어 더 나은 개발 도구를 선정할 수 있을 것으로 기대된다.
Matrix multiplication is a fundamental mathematical operation that has numerous applications across most scientific fields. In this paper, we presents a parallel GPU computation algorithm for dense matrix-matrix multiplication using OpenGL compute shader, which can play a very important role as a fundamental building block for many high-performance computing applications. Experimental results on NVIDIA Quad 4000 show that the proposed algorithm runs about 208 times faster than previous CPU algorithm and achieves performance of 75 GFLOPS in single precision for dense matrices with matrix size 4,096. Such performance proves that our algorithm is practical for real applications.
Recently a GPU has acquired programmability to perform general purpose computation fast by running thousands of threads concurrently. This paper presents a parallel GPU computation algorithm for dense matrix-matrix addition and scalar multiplication using OpenGL compute shader. It can play a very important role as a fundamental building block for many high-performance computing applications. Experimental results on NVIDIA Quad 4000 show that the proposed algorithm runs 21 times faster than CPU algorithm and achieves performance of 16 GFLOPS in single precision for dense matrices with size 4,096. Such performance proves that our algorithm is practical for real applications.
실시간 물리 기반 3D 시뮬레이션에서 연산속도는 매우 중요한 요소이다. 객체의 움직임이나 변형과 같은 현상들은 복잡한 연산을 통해서 계산되기 때문에 일반적으로 시뮬레이션의 정확도와 연산속도는 반비례 관계에 있다. 현재 출시되고 있는 대부분의 게임에서는 물체의 움직임을 정확하게 표현하기보다 연산량을 줄이기 위해 물체의 움직임이나 변형을 비슷하게 표현하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 OpenGL 4.3의 Compute shader를 사용하여 다이내믹 시뮬레이션의 연산 작업을 GPU 병렬처리로 처리하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 계산하고 Shader storage buffer object에 저장하고 파티클들의 작업량을 적절한 Workgroup의 크기로 나누어 할당하여 최적의 처리속도를 제공하도록 구현하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 표현하기 위해서 수치해법 중의 하나인 Euler method를 사용하였으며 실험 결과 파티클의 수가 4,194,304개일 때 CPU 방법에 비해 약 182배 빠른 연산속도 결과를 보였다. 추후 Compute shader를 활용하여 연산량이 많은 분야에 적용 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.4120-4132
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2017
In this research, we implement a deformable object simulation system using OpenGL's shader language, GLSL4.3. Deformable object simulation is implemented by using volumetric mass-spring system suitable for real-time simulation among the methods of deformable object simulation. The compute shader in GLSL 4.3 which helps to access the GPU resources, is used to parallelize the operations of existing deformable object simulation systems. The proposed system is implemented using a compute shader for parallel processing and it includes a bounding box-based collision detection solution. In general, the collision detection is one of severe computing bottlenecks in simulation of multiple deformable objects. In order to validate an efficiency of the system, we performed the experiments using the 3D volumetric objects. We compared the performance of multiple deformable object simulations between CPU and GPU to analyze the effectiveness of parallel processing using GLSL. Moreover, we measured the computation time of bounding box-based collision detection to show that collision detection can be processed in real-time. The experiments using 3D volumetric models with 10K faces showed the GPU-based parallel simulation improves performance by 98% over the CPU-based simulation, and the overall steps including collision detection and rendering could be processed in real-time frame rate of 218.11 FPS.
In this paper, we considered that recently 3D game characters have been almost alike realistic expression because of a great mathematical computation and efficient techniques on GPU hardware. We presented the rendering technique and analysis for 3D game characters to simulate and render mathematical approach model from recent researches to perform the game engine for the surface reflection of lighting model. We compare our approach with the existing variant rendering techniques here using Open GL shader language on game engine. The experimental result will be provided the view-dependent visual appearance of variant and effective modeling characters for realistic expression using existing methods on the GPU for effective simulations and rendering process. Since there are many operations that are used redundantly while performing mathematical operations, the necessary functions and requirements have been to compute in advance.
최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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