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최근 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 개발자 친화적인 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics ProcessingUnits)기술의 발전으로 인해 그래픽 처리 장치를 활용한 병렬 컴퓨팅의 사용이 확대되고 있다. 이를 통해 과학, 의학, 공학 등많은 분야에 걸쳐 기존 CPU 컴퓨팅 환경보다 더 빠른 처리속도로 결과 값을 얻어 낼 수 있게 되었다. 본 논문은 CPU 기반컴퓨팅과 GPU 기반 컴퓨팅의 연산처리 속도의 차이의 비교를 위해 기존 CPU 기반으로 구현된 영상 품질 측정 프로그램을NVIDIA사의 GPGPU기술을 사용할 수 있도록 프로그램을 포팅한다. 포팅한 프로그램을 바탕으로 GPGPU기술을 통한 프로그램의 가속화에 대하여 연구한다. 가속화된 프로그램은 CPU 기반의 프로그램보다 약 1.83배 정도의 실행 속도를 가진다. 또한CPU 기반의 프로그램을 GPU 기반으로 수정할 때 생기는 제약과 문제점에 대해서도 기술한다.
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M.Macedonia / 2003 / The GPU enters computing’s mainstream / Compute 36(10):106~108
김정환 / 2011 / CUDA 기반 GPU에서 효율적인 Power Method의 구현 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(2):9~16
전형규 / 2012 / 2차원 구조 대비 3차원 구조 GPU의 메모리 접근 효율성 분석 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17(7):1~11
Tom R. Halfhill / 2008 / Parallel Processing with CUDA
정용한 / 2009 / GPU를이용한 고속 Multi-level thresholding 알고리즘 / 한국 정보과학회 학술발표 논문집 36(2C):354~358
김정환 / 2011 / CUDA 기반 GPU에서 효율적인 Power Method의 구현 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(2):9~16
전형규 / 2012 / 2차원 구조 대비 3차원 구조 GPU의 메모리 접근 효율성 분석 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17(7):1~11
Tom R. Halfhill / 2008 / Parallel Processing with CUDA
정용한 / 2009 / GPU를이용한 고속 Multi-level thresholding 알고리즘 / 한국 정보과학회 학술발표 논문집 36(2C):354~358
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