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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 74 - 81 (8page)
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디바이스 소셜리티 내에는 서버, 데스크탑, 모바일 단말기와 같은 다양한 성능을 가진 디바이스들이 존재할 수 있다. 이러한 환경에서 모바일 단말기의 경우 상대적으로 다른 디바이스들에 비해 성능이 낮고 전력 소모에 민감하다. 따라서 모바일 단말기의 제한점을 해결하기 위해선 다른 디바이스의 고성능 자원의 공유가 필요하다. 공유 대상 자원의 종류 중 GPGPU의 경우 최근에 모바일 단말기에서 지원이 시작되고 있어 성능이 제한적이고 일부 단말기의 경우 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 소셜리티 내에서 모바일 GPGPU가 장착되지 않은 모바일에서도 GPGPU 수행을 가능하게 하며, GPGPU 기반 연산의 성능을 향상시킬 수 있는 GPGPU 자원 공유 방식인 GPGPU 오프로딩 프레임워크를 제안하였다. 이 프레임워크는 OpenCL에 기반한 GPGPU 응용을 지원하며, OpenCL 소프트웨어 스택 중 프로그래밍 언어 사이의 이식성이 높고 구현의 복잡도가 낮은 레이어를 대상으로 구현되었다. 실험결과로 행렬 곱 512 x 512 워크로드의 경우 오프로딩을 수행한 결과가 로컬 GPGPU를 사용했을 때의 수행 시간보다 약 2.66배 향상되었다.
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