GPU를 이용한 소프트웨어 디지털 필터의 성능개선에 관한 연구

염재환; 오세진; 노덕규; 정동규; 황주연; 오충식; 김효령

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자료유형: 학술저널

저자정보: 염재환 오세진 노덕규 정동규 황주연 오충식 김효령

저널정보: 한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제19권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 153 - 161 (9page)

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본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.

#East Asian VLBI Network #EAVN) #Software Digital Filter #GPU distributed processing #Tensor Core

참고문헌 (11)

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Thompson, A. R. / 2001 / Interferometry and Synthesis in Radio Astronomy / John Wiley & Sons :289

Duk-Gyoo Roh / 2008 / Report on Development of Korea-Japan Joint VLBI Correlator and Receiver :3~10

염재환 / 2015 / 전파천문 관측데이터 분석을 위해 소프트웨어를 이용한 디지털필터 설계에 관한 연구 / 융합신호처리학회 논문지 16(4):175~181

Mark Harris / 2007 / Optimizing Cuda / SC07: High Performance Computing With CUDA

Haidar, A. / 2018 / Harnessing GPU Tensor Cores for Fast FP16Arithmetic to Speed up Mixed-Precision Iterative Refinement Solvers / The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis (SC18)

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