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본 논문에서는 이기종 멀티코어 시스템에서 영상의 가장자리의 필터문제를 처리하기 위해, 커널 인덱스공간을 최소화하는 방법을 제안한다. Graphics Processing Unit (GPU)을 OpenCL 디바이스로 정의하고, 호스트인 Central Processing ...

본 논문에서는 이기종 멀티코어 시스템에서 영상의 가장자리의 필터문제를 처리하기 위해, 커널 인덱스공간을 최소화하는 방법을 제안한다. Graphics Processing Unit (GPU)을 OpenCL 디바이스로 정의하고, 호스트인 Central Processing Unit (CPU)를 통해 Median Filter를 제어할 수 있도록 설계했다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존 영상처리 방법보다 가장자리만큼 NDRange를 줄인다. 커널 인덱스공간이 줄어들게 되면, 영상의 가장자리만큼 커널의 인스턴스에 의한 메모리, 연산장치의 접근 횟수가 줄어들어 median Filter의 성능 향상효과를 가질 수 있다. 제안하는 영상의 가장자리에서 필터 문제를 처리하는 방법은 OpenCL Software Development Kit(SDK)에서 제공하는 Non-Unifrom Work-Groups특징을 기반으로 이미지처리에 적합한 인덱스 공간의 크기를 만들어 줌으로써 Median Filter 성능을 향상했다. 또한 OpenCL 프레임워크에서 커널 함수를 실행할 때, 호스트의 메인 메모리와 디바이스의 글로벌 메모리 사이에서 수백cycle의 연산지연이 발생하게 된다. 이에 논문에서는 zero-copy기법을 적용해서 불필요한 메모리 오브젝트 복사를 줄였다. 결론적으로 제안한 기법들을median Filter를 GPU에서 사용한 결과 최대 30.6%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

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