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한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제9권 제2호
발행연도
2013.1
수록면
44 - 53 (10page)

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본 논문에서는 GPGPU 가 없거나 저성능 GPGPU를 가진 시스템에서도 고성능 GPGPU 응용을 수행할 수 있도록, 로컬의 GPGPU응용을 오프로딩 하여 원격지에서 수행 시키는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 응용으로부터 호출된 API를 OpenCL 라이브러리를 대신하여 새롭게 정의된 원격 전송 라이브러리를 통해 원격지로 보내고, 원격지에서는 전송 받은 API를 수행한 결과 값을 로컬로 전송한다. 이 결과 값은 로컬측 원격 전송 라이브러리를 통해 응용에게 다시 전달되므로, 응용은 하위 라이브러리 계층에 투명하게 원격지 수행을 보장 받을 수 있다. 제안하는 프레임워크 프로토타입은 OpenCL 버전 1.1을 지원하며, 원격 수행 시 기존 응용의 수정을 필요로 하지 않는다. Matrix Multiplication의 다양한 사이즈를 이용한 실험결과 원격지 수행이 로컬 수행 보다 최대 4.9배 향상됨을 볼 수 있었으며, LavaMD 실험의 경우 최대 3.2배 정도의 수행 성능 향상을 볼 수 있었음.
#원격 수행 #GPGPU #OpenCL #CUDA #remote execution #GPGPU #OpenCL #CUDA

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CUDA google schola OpenCL google schola Popular GPU-Accelerated Applications, NVidia google schola Eduardo Cuervo / 2010 / MAUI: making smartphones last longer with code offload / Proceedings of the 8th international conference on Mobile systems, applications, and services (MobiSys '10) google schola Byung-Gon Chun / 2011 / CloneCloud: elastic execution between mobile device and cloud / Proceedings of the sixth conference on Computer systems (EuroSys '11) google schola

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