DOI QR코드

DOI QR Code

Optimization of Color Format Conversion of WebCam Images Using the CUDA

CUDA를 이용한 웹캠 영상의 색상 형식 변환 최적화

  • 김진우 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 정윤혜 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 박진홍 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 박용진 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 한탁돈 (연세대학교 컴퓨터과학과)
  • Received : 2010.12.27
  • Accepted : 2011.02.07
  • Published : 2011.02.20

Abstract

Webcam doesn't perform memory-alignment in order to reduce the transmission time of image data. Memory-unaligned image data is unsuitable for the processing on GPU. Accordingly, we convert it to available color format for optimization in high speed image processing. In this paper, we propose a technique that accelerates webcam's color format conversion by using NVDIA CUDA. We propose an optimization which is about memory accesses and thread composition, also evaluate memory and computing performance for verifying a hypothesis which is the performance of the proposed architecture and optimizing degree on low-performance GPU. Following the optimization technique, we show performance improvements over maximum 68 percent.

웹캠은 영상 데이터의 전송시간을 줄이기 위해 메모리 정렬은 고려하지 않는다. 메모리 정렬이 되지 않은 영상 데이터는 GPU에서 처리하기 부적합하며 고속의 영상처리를 위해서는 GPU에서 메모리 최적화가 가능한 색상 형식으로 변환되어야 한다. 본 논문은 웹캠 영상의 색상 형식 변환을 NVIDIA CUDA를 이용하여 가속하는 최적화 기법을 제안한다. 메모리 접근과 쓰레드 구성에 대한 최적화를 진행하였고, 제안하는 구조의 성능 측정과 최적화 정도를 분석하기 위해 GPU 메모리와 연산의 성능을 제한하여 실험하였다. 그 결과 최적화 방법에 따라 최대 68% 이상 성능이 향상됐다.

Keywords

References

  1. N. Cornelis and L. Van Gool, "Fast scale invariant feature detection and matching on programmable graphics hardware", Proc. of Workshop on Visual Computer Vision on GPUs, June, 2008.
  2. Y. Luo and R. Duraiswami, "Canny edge detection on NVIDIA CUDA", Proc. of Workshop on Visual Computer Vision on GPUs, June, 2008.
  3. S Ryoo, "Optimization Principles and Application Performance Evaluation of a Multithreaded GPU Using CUDA", Proc. 13th ACM SIGPLAN Symp. Principles and Practice of Parallel Programming, ACM Press, 2008.
  4. 김성수, 김동헌, 우상규, 임인성, "최적화된 CUDA 소프트웨어 제작을 위한 프로그래밍 기법 분석", 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제7호, 2010.7, pp 753-823(70pages).
  5. NVIDIA, "CUDA C Programming Guide for the CUDA Architecture Version 3.1", Aug 26, 2009.
  6. NVIDIA, http://www.nvidia.com/object/what_is_cuda_new.html.
  7. NVIDIA, "CUDA C Best Practices Guide Version 3.1", May 19, 2010.
  8. RivaTuner, http://www.guru3d.com.