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학술저널
저자정보
민준 (성균관대학교) 한환수 (성균관대학교) 이상원 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제5호
발행연도
2010.10
수록면
275 - 284 (10page)

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GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 등의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성을 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다.
#범용 그래픽 처리 장치 #쿠다 #스카이라인 #스트림 프로세서 #대용량 데이터 처리 #GPGPU #CUDA #Skyline #Stream Processor #Large Size data Processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 병렬 중첩-반복 스카이라인 알고리즘
4. 최적화
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - / / NVIDIA Corporation google schola 2. [기타자료] - J. Krueger / 2003 / Linear algebra operators for GPU implementation of numerical algorithms / Proceedings of SIGGRAPH : 908 ~ 916 google schola 3. [기타자료] - J. Bolz / 2003 / Sparse matrix solvers on the GPU:Conjugate gradients and multigrid / Proceedings of SIGGRAPH : 917 ~ 924 google schola 4. [기타자료] - Mark J. Harris / 2002 / Physically-Based Visual Simulation on Graphics Hardware / Proc. 2002 SIGGRAPH google schola 5. [보고서] - John D. Owens / 2005 / A Survey of General-Purpose Computation on Graphics Hardware : 21 ~ 51 google schola

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