GPGPU를 이용한 영상 품질 측정 프로그램의 가속화 연구

Research of accelerating method of video quality measurement program using GPGPU

  • 투고 : 2016.08.17
  • 심사 : 2016.11.13
  • 발행 : 2016.12.31

초록

최근 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 개발자 친화적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)기술의 발전으로 인해 그래픽 처리 장치를 활용한 병렬 컴퓨팅의 사용이 확대되고 있다. 이를 통해 과학, 의학, 공학 등 많은 분야에 걸쳐 기존 CPU 컴퓨팅 환경보다 더 빠른 처리속도로 결과 값을 얻어 낼 수 있게 되었다. 본 논문은 CPU 기반 컴퓨팅과 GPU 기반 컴퓨팅의 연산처리 속도의 차이의 비교를 위해 기존 CPU 기반으로 구현된 영상 품질 측정 프로그램을 NVIDIA사의 GPGPU기술을 사용할 수 있도록 프로그램을 포팅한다. 포팅한 프로그램을 바탕으로 GPGPU기술을 통한 프로그램의 가속화에 대하여 연구한다. 가속화된 프로그램은 CPU 기반의 프로그램보다 약 1.83배 정도의 실행 속도를 가진다. 또한 CPU 기반의 프로그램을 GPU 기반으로 수정할 때 생기는 제약과 문제점에 대해서도 기술한다.

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 한국연구재단

참고문헌

  1. M.Macedonia "The GPU enters computing's mainstream", Computer, vol.36, no. 10, pp106-108, Oct, 2003. https://doi.org/10.1109/MC.2003.1236476
  2. 김정환, 김진수, "CUDA 기반 GPU에서 효율적인 Power Method의 구현", 한국 컴퓨터 정보학회 논문지, 제16권, 제2호, 9-16쪽, 2011년 2월
  3. 전형규, 안진우, 김종면, 김철홍. "Memory Delay Comparison between 2D GPU and 3D GPU", 한국 컴퓨터 정보학회 논문지, 제17권, 제7호, 1-11쪽,2012년 7월
  4. Tom R. Halfhill, "Parallel Processing with CUDA," Microprocessor Report, Jan, 2008.
  5. 정용한, 최학남, 박은수, 김준철, 김학일, "GPU를 이용한 고속 Multi-level thresholding 알고리즘", 한국 정보과학회 학술발표 논문집, 제36권, 제2C호, 354-358쪽, 2009년 11월
  6. 계희원, 김준호. "GPGPU환경에서 최대휘소투영 렌더링의 고속화 방법", 멀티미디어학회논문지, 제14권, 제8호, 981-991쪽, 2011년 8월
  7. 김익수, 이동익, 정창성, "GPU를 이용한 물체 추적을 위한 색상 기반 파티클 필터", 한국인터넷정보학회 학술발표대회 논문집, 769-774쪽, 2010년 6월
  8. 백은태, 이문규, "HIGHT 블록 암호 알고리즘의 고속화 구현", 정보보호학회논문지, 제22권, 제3호, 495-504쪽, 2012년 6월
  9. 임지혁, 강정민, 조수민, 김현오, 김동규. "GPU용 라이브러리 CUDA를 이용한 SEED 알고리즘의 고속화 구현", 한국정보과학회 학술발표논문집, 제37권, 제2B호, 417-421쪽, 2010년 11월
  10. 양시동, 최원익, "GPGPU를 이용한 Hilbert R-tree 벌크로딩 고속화 기법", 정보과학회논문지, 제41권, 제10호, 792-798쪽, 2014년 10월
  11. 구본근, 최도진. "임베디드 시스템을 이용한 GPU+Hadoop 클러스터 구축", 한국정보기술학회 2014년도 하계종합학술대회, 236-239쪽, 2014년 5월