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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이광엽
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 서경대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
초록· 키워드
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CPU의 코어가 멀티코어화 되면서 많은 애플리케이션이 병렬성을 나타내고 있다. 하지만 CPU는 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성되어 있어 병렬처리를 하는 것에 한계가 있다. 최근에는 CPU를 이용한 병렬처리의 한계로 GPU를 이용해 병렬처리를 하고 있다. 그래픽 처리 장치인 GPU(Graphic Processing Unit)는 더 이상 그래픽 데이터 처리에만 사용되지 않고 범용적인 분야까지 사용이 확대되고 있다.
본 논문에서는 모바일 환경에서의 병렬처리를 위한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 구조의 멀티코어 GP-GPU를 구현하였다. 구현한 GPU는 슈퍼스칼라 구조로 최대 4개의 명령어를 동시에 처리 할 수 있게 하여 성능을 높였다. 모바일용 CPU의 코어 수보다 많으면서 최대한 자원 사용량을 줄이고 설계 면적 대비 성능을 높이고자 SP(Stream Processor)는 16개로 구성하였다. SP는 합성 시 2의 제곱수로 SP의 수를 최대 64개까지 조정할 수 있게 설계하였다. 각 SP는 사용면적과 전력소모를 줄이기 위해 SP당 3개의 ALU를 탑재하고 있다. 슈퍼스칼라 구조의 단점인 레지스터 뱅크 충돌을 줄이고 사용자원 대비 성능을 높일 수 있는 구조인 4단 OC(Operand Collector)를 설계하였다. 모바일 환경의 CPU를 탑재하고 있는 Odroid-X, Odroid-XU, Odroid-X2, RaspberryPi 플랫폼과 구현한 GPU를 640x480 크기의 307200개의 픽셀을 갖는 이미지를 이용해 영상처리 알고리즘을 병렬처리하여 수행 속도를 비교하였다. 수행 속도를 비교한 결과 설계한 GPU를 이용해 병렬처리 하는 것이 최신 모바일 환경의 CPU인 ARM Cortex-A15 4Core를 이용한 것 보다 적분영상 생성은 17%, 3x3 가우시안 필터는 7%, 5x5 가우시안 필터는 4% 성능 향상이 있었다.
본 논문에서는 모바일 환경에서의 병렬처리를 위한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 구조의 멀티코어 GP-GPU를 구현하였다. 구현한 GPU는 슈퍼스칼라 구조로 최대 4개의 명령어를 동시에 처리 할 수 있게 하여 성능을 높였다. 모바일용 CPU의 코어 수보다 많으면서 최대한 자원 사용량을 줄이고 설계 면적 대비 성능을 높이고자 SP(Stream Processor)는 16개로 구성하였다. SP는 합성 시 2의 제곱수로 SP의 수를 최대 64개까지 조정할 수 있게 설계하였다. 각 SP는 사용면적과 전력소모를 줄이기 위해 SP당 3개의 ALU를 탑재하고 있다. 슈퍼스칼라 구조의 단점인 레지스터 뱅크 충돌을 줄이고 사용자원 대비 성능을 높일 수 있는 구조인 4단 OC(Operand Collector)를 설계하였다. 모바일 환경의 CPU를 탑재하고 있는 Odroid-X, Odroid-XU, Odroid-X2, RaspberryPi 플랫폼과 구현한 GPU를 640x480 크기의 307200개의 픽셀을 갖는 이미지를 이용해 영상처리 알고리즘을 병렬처리하여 수행 속도를 비교하였다. 수행 속도를 비교한 결과 설계한 GPU를 이용해 병렬처리 하는 것이 최신 모바일 환경의 CPU인 ARM Cortex-A15 4Core를 이용한 것 보다 적분영상 생성은 17%, 3x3 가우시안 필터는 7%, 5x5 가우시안 필터는 4% 성능 향상이 있었다.
목차
목차I. 서론 1II. 연구배경 51. GPU의 발전 과정 52. 래스터화 가속을 위한 GPU 63. 지오메트리 연산 가속을 지원하는 GPU 74. 프로그래밍이 가능한 셰이더를 지원하는 GPU 85. 통합 셰이더를 지원하는 GPU 96. General Purpose Computing on GPU 117. OpenCL 13III. 기존 모바일 GPU 연구 151. ARM Mali-400 MP 152. Qualcomm Adreno 183. ARM Mali-T604 19IV. SIMT 구조의 모바일 GP-GPU 설계 211. GP-GPU High Level Architecture 222. GPU Instruction Set 243. Instruction Fetch Unit 284. Instruction Pre-Decoder 315. Operand Collector 326. Operand Collector to ALU Crossbar 397. Latency Hiding 418. Arithmetic and Logic Unit 42V. 연구결과 실험 및 분석 451. 실험 및 검증환경 452. MPW 결과 473. 성능 비교 48VI. 결 론 53참고문헌 54
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