Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2012.11a
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- Pages.148-151
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- 2012
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Performance Improvement in Observation Probability Computation of Gaussian Mixture Models Using GPGPU
GPGPU를 이용한 가우시안 혼합 모델의 관측확률 계산 성능 향상
- Kim, Hyeong-Ju (Dept of Nano Biology & Chemistry Eng., UNIST) ;
- Kim, Seung-Hi (Dept of Electrical & Computer Eng., UNIST,) ;
- Kim, Sanghun (Dept of Electrical & Computer Eng., UNIST,) ;
- Jang, Gil-Jin (Electronics and Telecommunications Research Institute)
- 김형주 (UNIST 의생명과학, 컴퓨터공학 융합전공) ;
- 김승희 (한국전자통신연구원(ETRI)) ;
- 김상훈 (한국전자통신연구원(ETRI)) ;
- 장길진 (UNIST 전기전자컴퓨터공학부)
- Published : 2012.11.22
Abstract
범용 GPU (general-purpose computing on graphics processing units, GPGPU)는 GPU를 일반적인 목적으로 사용하고자 하는 병렬 컴퓨터 구조로써, 과학 연산 등 여러 분야에서 응용 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성인식기에서 주로 사용되는 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model, GMM)에서 많은 연산시간을 차지하는 관측확률 계산의 성능을 향상시키고자 GPGPU를 이용하는 알고리즘을 구현하였으며, 기존 CPU 기반 알고리즘 대비 약 13배 연산시간을 단축하였다.
Keywords