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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최홍준 (전남대학교) 김철홍 (전남대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제12권 제5호
발행연도
2012.5
수록면
10 - 21 (12page)

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통합형셰이더 코어 구조 개발 이후 GPU는 그래픽스 전용 연산장치에서 범용 연산장치로 발달하고 있다. 특히, 병렬 응용 프로그램들은 병렬화된 하드웨어 구조를 효과적으로 활용할 수 있기 때문에, GPU를 활용하여 병렬 응용프로그램들을 실행시키는 기법이 주목을 받고 있다. 하지만, 현재의 GPU 구조는 비그래픽스 응용프로그램을 실행하는데 있어서 병렬성을 충분히 확보하지 못하다는 한계를 가지고 있기 때문에, 이를 해결하기 위해 GPU 구조는 빠르게 변화하고 있다. 본 논문에서는 GPU 구조의 개발 방향을 살펴보기 위해, 비그래픽스 병렬 응용프로그램들을 수행하는 경우에 코어 개수 및 동작 주파수 등의 하드웨어 구조에 따른 GPU의 성능을 상세히 분석하고자 한다. 실험 결과, 코어 개수가 30에서 192로 늘어나고 동작 주파수가 325MHz에서 450MHz로 증가함에 따라 GPU 성능은 28.9%에서 125.8%, 4.4%에서 16.2% 각각 향상되는 반면 성능 향상 효율성은 감소하는 것을 볼 수 있다. 성능 향상 효율성 감소의 주된 원인은 향상된 연산 능력에 맞추어 증가된 데이터 요구를 메모리가 적절하게 처리하지 못하기 때문이다. 결과적으로 GPU의 성능 향상 효율성을 더욱 높이기 위해서는 연산 능력 향상과 더불어 시스템 자원들 또한 GPU 구조에 맞게 변경되어야 함을 구체적인 실험을 통해 알 수 있다.
#통합형셰이더 #그래픽 처리장치 #CUDA #범용 GPU #병렬 응용프로그램 #Unified Shader #GPU #CUDA #GPGPU #Parallel Application

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 실험 환경
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - / / http://www.khronos.org/opencl/ google schola 2. [단행본] - K. Gray / 2003 / The Microsoft DirectX 9 Programmable Graphics Pipeline / Microsoft Press google schola 3. [인터넷자원] - / / http://www.nvidia.co.kr/page/geforce8.html google schola 4. [단행본] - NVIDIA CUDA™ / 2009 / Programming Guide Version2.3.1 / NVIDIA Corporation google schola 5. [인터넷자원] - / / http://www.gpgpu.org google schola

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