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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김상욱
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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본 논문에서는 GPU를 이용한 효율적인 희소행렬 곱셈 방안을 제안한다. 최근, 다양한 온라인 사회연결망들의 등장으로 인해, 이들을 분석하여 유용한 정보를 도출하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 사회연결망은 조밀도가 매우 낮은 희소행렬로 구성되어 있다. 이 때, 두 희소행렬 간의 곱셈은 사회연결망 분석의 핵심 알고리즘이다. 그러나 GPU를 이용한 두 행렬 간의 곱에 대한 기존 연구는 대부분 두 조밀행렬 간의 곱과 하나의 희소행렬과 하나의 조밀행렬 간의 곱이었다. 따라서 본 논문에서는 두 희소행렬 간의 곱에 대해 초점을 맞춘다. 먼저 기존 방법들을 희소행렬 간의 곱에 적용할 때 발생하는 문제점을 분석한다. 기존 방법은 하나의 이상의 조밀행렬을 가정하고, 행렬의 원소들은 모두 결과에 영향을 미친다. 따라서 기존에는 행렬의 원소의 수를 기준으로 균등하게 분배하여 처리한다. 그러나 두 희소행렬 간의 곱을 수행하기 위해서는 두 행렬에 모두 0이 아닌 원소가 존재하는지에 대한 여부를 판단해야한다. 이로 인해, 0이 아닌 원소의 작업량이 서로 다를 수 있다. 이러한 분석을 바탕으로 GPU 고유의 구조를 반영하는 희소행렬 곱셈 방법을 제안한다. 제안하는 희소행렬 곱셈 방법은 (1) 실제 수행되는 곱셈량만을 고려하여 각 프로세서에서 처리되는 작업량을 균등하게 분배한다. 이를 위해 기존 방법과 달리 외적을 이용하고 새로운 자료구조를 제안한다. (2) 메모리 접근을 효율적으로 하기 위해 메모리 계층을 활용한다. 끝으로, 다양한 실험과 실세계에서 널리 사용되는 응용 프로그램의 수행을 통해 제안 방법의 우수성을 보인다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법에 비해 약 3~100배 정도의 성능 향상을 보였다.
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