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저자정보
이수빈 (강남대학교) 김종현 (강남대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제30권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
357 - 360 (4page)

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본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.
#쿠다(Computed Unified Device Architecture, CUDA) #입자 기반 시뮬레이션(Particle-based simulation) #해싱(Hashing) #바이토닉 정렬(Bitonic sort) #최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search)

목차

요약
I. Introduction
II. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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