• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3231-3244
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• 2016

As processor design has been transiting from homogeneous multicore processor to heterogeneous multicore processor, traditional Amdahl's law cannot meet the new challenges for asymmetric multicore system. In order to further investigate the impact factors related to the Overhead of Data Preparation (ODP) for Asymmetric multicore systems, we evaluate an asymmetric multicore system built with CPU-GPU by measuring the overheads of memory transfer, computing kernel, cache missing and synchronization. This paper demonstrates that decreasing the overhead of data preparation is a promising approach to improve the whole performance of heterogeneous system.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.39-49
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• 2019

컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.7-9
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• 2012

CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.111-117
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• 2018

서로 다른 기능을 가진 코어들을 집적시킨 이기종 다중코어 환경은 더욱 복잡하고 다양해지는 임베디드 시스템의 요구사항들을 만족시키는 강력한 도구이며 특화된 응용을 위해 상이한 코어 상에서 별개의 운영체제를 수행하여 적합한 환경을 구성한다. 그러나 이런 이질성은 개발 환경을 더욱 복잡하게하고 프로그래밍을 어렵게 하며 개발과 디버깅을 쉽지 않도록 만든다. 본 논문에서는 이기종 다중코어 환경을 단일 다중코어 환경으로 매핑 가능함을 보이고 이기종 다중코어 환경에서 프로세스 간 통신에 사용하는 RPMsg를 리눅스 기반으로 구축하여 여러 단계의 개발과정을 축소할 수 있음을 보인다. 이러한 단순화를 통해 이기종 다중코어 환경에서의 개발 기간을 대폭 줄여줄 수 있는 시뮬레이션 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권5호
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• pp.153-160
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• 2015

멀티코어 시스템의 효율은 스케줄러가 태스크 할당을 코어들에게 얼마나 효율적으로 분배하느냐에 달려있다. 이기종 멀티코어 플랫폼에서 애플리케이션의 실행시간은 어느 코어에서 실행되느냐에 따라 결정된다. 즉, 태스크 할당의 효율이 멀티 코어 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 프로파일링을 통하여 각 태스크의 실행시간을 분석하고 이를 이용하는 부하 균등화 기법을 제안하고 있다. 프로파일링 결과는 최상의 성능을 제공할 수 있는 태스크 할당을 예측하는 기본적인 정보를 제공한다. 이러한 정보를 이용하여 제안하는 기법을 통해 약 26%의 성능이득을 가질 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.407-414
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• 2017

다수의 태스크로 구성된 돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬 처리가 가능하다. 본 논문에서는 멀티코어 CPU와 매니코어 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL을 이용한 병렬 프로그램을 작성한 뒤, deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다수의 태스크로 구성된 다른 응용을 병렬화하는 경우에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행한 경우 가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 GPU-only 방법에 비교하여 각각 2.7배, 8.7배, 2.7배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.