메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최홍준 (전남대학교) 전형규 (전남대학교) 김철홍 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제4호
발행연도
2012.4
수록면
282 - 287 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근, GPU 성능이 급속도로 향상되면서 CPU를 대체할 수 있는 처리기로서의 GPU에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. GPU의 성능은 현재까지는 비약적으로 향상되어 왔지만, 향후에도 지속적인 성능 향상을 기대하기 위해서는 GPU의 성능에 부정적인 영향을 주고 있는 요인들에 대한 상세한 분석이 수반되어야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 고성능 상용 GPU의 성능에 부정적인 영향을 미치는 요인들을 크게 5가지로 분류하고, 각각의 요인들이 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 한다. 실험 결과에 의하면, 대용량 데이터 처리 응용프로그램을 GPU에서 수행하는 경우에는 메모리 오버헤드로 인해 성능이 최대 12.6% 저하된다. 연산 집중 응용프로그램을 수행하는 경우에는 내부연결망 지연과 레지스터 파일 충돌 때문에 발생하는 오버헤드로 인해 3.5%의 성능이 저하됨을 알 수 있다.

#그래픽처리장치 #고성능 #메모리 요구 지연 #내부연결망 지연 #레지스터 파일 지연 #GPU #High performance #Memory overhead #Interconnection overhead #Register file overhead

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. GPU 구조
3. 실험 환경 및 결과 분석
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
D. H. Eberly / 2001 / 3D Game Engine Design / Morgan Kaufmann google schola F. Warg / 2005 / An in-depth look at computer performance growth / Workshop on architectural support for security and anti- virus :144~17 google schola J. D.Owens / 2008 / GPU computing / Proceedings of IEEE 96(5):879~899 google schola V. W. Lee / 2010 / Debunking the 100X GPU vs. CPU Myth: An Evaluation of Throughput Computing on CPU and GPU / proceedings of International Symposium on Computer Architecture :451~460 google schola Erik Lindholm / 2008 / NVIDIA Tesla: A Unified Graphics and Computing Architecture / IEEE MICRO 28(2):39~55 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

재구성 가능한 라스트 레벨 캐쉬 구조를 위한 코어 인지 캐쉬 교체 기법
손동오 ,  최홍준 ,  김종면 외 1명 한국컴퓨터정보학회논문지 2013 .11
다양한 벤치마크 프로그램 실행에 따른 GPU의 성능 및 전력의 정량적인 평가
최홍준 ,  손동오 ,  김종면 외 1명 정보 및 제어 논문집 2014 .10
A New Cache Replacement Policy for Improving Last Level Cache Performance
Cong Thuan Do ,  Dong Oh Son ,  Jong Myon Kim 외 1명 Journal of KIISE 2014 .11
GPU기반의 보안 로그 이벤트 고속필터링기법에 대한 실증적 연구
안혜선 ,  박제원 ,  최재현 외 1명 한국정보기술학회논문지 2013 .09
병렬 응용프로그램 실행 시 GPU 구조에 따른 성능 분석
최홍준 ,  김철홍 한국콘텐츠학회논문지 2012 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0