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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 47 - 54 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.11.47
이용수
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GPU가 보편화되면서 병렬컴퓨터의 다중 GPU에서의 실행에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 다중 GPU에서 실행하기 위한 행렬의 곱 프로그램을 CUDA C 언어로 구현하였다. CUDA 프로그램은 GPU 내에서는 공유메모리(캐시메모리)를 사용하는 Fox 알고리즘을 구현하였으며, 다중 GPU의 병렬컴퓨터에서는 MPI를 사용하는 Cannon 알고리즘을 구현하였다. 프로그램의 실행 결과 네트워크에 위한 CPU 통신 시간의 부하는 다중 GPU의 성능에 거의 영향을 주지 않았다. 또한 CPU와 GPU간의 데이터 전송 시간의 부하 때문에 작은 크기의 행렬에서는 성능의 개선이 크지 않았지만 10Kx10K 행렬의 크기에서 4개의 GPU를 사용한 경우 1개 대비 2.8배(70% 효율성) 성능을 보이는 등 행렬의 크기가 클수록 GPU의 수가 증가함에 따라 뛰어난 성능의 개선을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 병렬 행렬의 곱 CUDA 프로그램의 구현
Ⅲ. 성능 및 분석
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
The University of Tennessee / 2015 / MPI: A Message Passing Interface Standard, Version 3.1 / Message Passing Interface Forum
2008 / Tesla C1060 Installation guide / Nvidia
I, Lee / 2020 / A Study of solving the bottleneck between CPU and GPU / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :3~4
2008 / Tesla C1060 Installation guide / Nvidia
I, Lee / 2020 / A Study of solving the bottleneck between CPU and GPU / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :3~4
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