[논문]저전력 모바일 장치를 위한 완전 프로그램 가능형 쉐이더 프로세서

정형기; 이주석; 박태룡; 이광엽

[국내논문] 저전력 모바일 장치를 위한 완전 프로그램 가능형 쉐이더 프로세서
A Fully Programmable Shader Processor for Low Power Mobile Devices 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.13 no.2, 2009년, pp.253 - 259

정형기 (서경대학교 컴퓨터공학과) , 이주석 (충북테크노파크 차세대반도체 임베디드 시스템 기술개발지원센터) , 박태룡 (서경대학교 컴퓨터공학과) , 이광엽 (서경대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 전용하드웨어를 사용하지 않는 새로운 구조의 범용 그래픽 쉐이더 프로세서를 제안한다. 최근 모바일 기기에서는 고성능을 유지하면서 저전력의 작은 크기를 가지는 그래픽 프로세서를 요구한다. 제안하는 쉐이더 프로세서는 OpenGL ES 2.0 그래픽 파이프라인 전체를 쉐이더 명령어로 실행할 수 있는 GP-GPU 구조를 갖는다. 프로그램을 구현하여 하나의 프로세서로 모든 그래픽 파이프라인 처리가 가능하기 때문에 Rasterization Unit과 같은 별도의 전용 하드웨어를 필요로 하지 않는다. 따라서 쉐이더 프로세서 하나로 Fully Programmable 3D Graphics Engine 구현이 가능하며 기존 쉐이더 프로세서에 비해 하드웨어 크기를 60% 줄였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a novel architecture of a general graphics shader processor without a dedicated hardware. Recently, mobile devices require the high performance graphics processor as well as the small size, low power. The proposed shader processor is a GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) to execute the whole OpenGL ES 2.0 graphics pipeline by using shader instructions. It does not require the separate dedicate H/W such as rasterization on this fully programmable capability. The fully programmable 3D graphics shader processor can reduce much of the graphics hardware. The chip size of the designed shader processor is reduced 60% less than the sizes of previous processors.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 저전력을 목표로 하는 모바일 기기에 적합한 적은 크기의 프로세스를 개발하기 위하여 그래픽 파이프라인 전체를 프로그램으로 구현 가능한 GP-GPU 구조를 가지는 PSC를 구현하였다. 전용 하드웨어 없이 그래픽 파이프라인의 처리가 가능하기 때문에 적은 크기의 프로세서를 만들 수 있다.
본 연구는 프로세서의 크기를 작게 하기 위해 전용 하드웨어를 사용하지 않는 구조를 제안한다. 전용 하드웨어를 없애기 위해서 쉐이더 프로세서는 모든 그래픽 파이프라인 과정을 처리 할 수 있어야 한다.

제안 방법

Partially Programmable Pipeline은 두 단계로 발전되어 왔다. 각 정점, 픽셀 쉐이더 단계를 고정된 파이프라인 과정으로 처리하는 고정 프로세서로 구현되었고, 그 다음으로 정점과 픽셀쉐이더의 기능을 통합쉐이더로 합치면서 쉐이더 프로세서를 효율적으로 사용하게 되었다.
이 과정은 각 단계마다 외부에서 정점이나 픽셀데이터를 읽어와야 한다. 외부 Data 전송을 줄이기 위해 제안하는 파이프라인은 Rasterization 단계와 픽셀 쉐이더 단계를 합쳐 구현하였다.
이를 해결하는 방법으로 [그림 4]에서 보여주듯이 여러 개의 스레드(Thread)를 한 개의 프로세서에서 순차적으로 실행하는 방법을 사용하였다. 즉 멀티 스레드로 파이프라인을 실행하는 방법이다.
프로세서의 크기는 유지하면서 성능을 향상시키기 위해서 [그림 5]과 같은 듀얼 페이지 구조를 제안한다. 이 듀얼 페이지 구조는 사용되는 명령어는 기존 VLIW(Very Long Instruction Word)[5]에서 사용 되었던 방식과 유사하게 두 개의 MO(micro-operation)를 가지고 있다.

대상 데이터

제안하는 FPGPU는 CHARTERED 0.18µm 공정에서 구현하였을 때 GPRs 포함하여 0.52M logic gates크기를 가진다.

성능/효과

Rasterization 과정에서 10000개의 픽셀 데이터를 처리 한다고 할 때 Vector기반 Rasterization 알고리즘 (606255개의 연산량)은 Scan-line (111835150개의 연산량) 알고리즘에 비해 연산이 50% 줄어든 것을 검증하였다. 폴리곤당 50%의 연산이 줄어들어 전체적인 그래픽 파이프라인 처리 속도가 줄어들었다.
그러나 앞서 기술한 바와 같이 전용 하드웨어를 제거하여 크기가 줄어든 반면에 프로세서의 전체적인 성능이 줄어들었다(파란색 그래프). Transistor Counts 측면에서는 크기대비 성능(빨간색 그래프)으로 비교 하면 기존 연구에 비해 성능이 더 좋아지는 것을 확인 할 수 있다.
따라서 두 개의 Phase가 서로 다른 연산을 동시에 처리 할 수 있는 구조이다. 같은 연산을 동시에 사용하지 못하지만 4x4 Matrix 곱셈 같은 그래픽 프로세서에서 자주 사용되는 기능을 구현해본 결과 제안하는 프로세서는 평균적으로 40% 성능 향상되는 것을 입증하였다.
왼쪽 그래프를 보면 lighting 과정을 포함한 Vertex Fill rate 수치를 나타내고 오른쪽 그래프는 lighting 과정을 포함하지 않은 Transformation 처리한 수치를 비교한 그림이다. 기존 프로세서와 Transistor Counts를 비교하면 기존 연구에 비해 크기가 60% 이상 줄어든 것을 확인 할 수 있다. 그러나 앞서 기술한 바와 같이 전용 하드웨어를 제거하여 크기가 줄어든 반면에 프로세서의 전체적인 성능이 줄어들었다(파란색 그래프).
제안하는 Programmable Shader Core(PSC)는 GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 같이 그래픽에 관련된 스트림 데이터뿐만 아니라 일반 응용 프로그램도 처리 할 수 있는 프로세서이다[1]. 따라서 FPGPU에서 전용 하드웨어로 처리되던 그래픽 파이프라인 단계를 SPC에서 명령어로 구현하여 처리가 가능한 것을 알 수 있다. 따라서 제안하는 FPGPU는 전용 하드웨어를 없애고 기존 연구에 비해 프로세서 사이즈를 60% 줄일 수 있었다.
따라서 FPGPU에서 전용 하드웨어로 처리되던 그래픽 파이프라인 단계를 SPC에서 명령어로 구현하여 처리가 가능한 것을 알 수 있다. 따라서 제안하는 FPGPU는 전용 하드웨어를 없애고 기존 연구에 비해 프로세서 사이즈를 60% 줄일 수 있었다.
제안하는 FPGPU는 전용 하드웨어를 제거하여 프로세서의 크기가 60% 줄어들었지만 전용 하드웨어를 사용하여 병렬처리 되던 단계를 PSC를 하나만 사용하여 순차적으로 처리해야 하기 때문에 전체적인 속도면에서 성능이 저하된다. 이러한 단점을 개선하기 위해 PSC성능 자체를 올리는 방법과 명령어 프로그램의 알고리즘을 개선하는 방법이 필요하다.
제안하는 PSC는 Fully Programmable로 처리 할 수 있기 때문에 Rasterization 뿐만 아니라 다른 단계에서도 알고리즘의 개선으로 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 PCS의 크기가 다른 그래픽 프로세서에 비해 40% 정도를 차지 하기 때문에 멀티 코어로 구현하여 성능을 향상시킬 수 있는 가능성이 있다.
제안하는 Vector기반 Rasterization 알고리즘은 하나의 폴리곤 내에서 픽셀 데이터를 독립적으로 처리하여 Multi-Thread 기반의 병렬 처리 구조에서 효율적인 연산이 가능하다.
Rasterization 과정에서 10000개의 픽셀 데이터를 처리 한다고 할 때 Vector기반 Rasterization 알고리즘 (606255개의 연산량)은 Scan-line (111835150개의 연산량) 알고리즘에 비해 연산이 50% 줄어든 것을 검증하였다. 폴리곤당 50%의 연산이 줄어들어 전체적인 그래픽 파이프라인 처리 속도가 줄어들었다..

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 제안하는 PSC란 무엇인가?	전용 하드웨어를 없애기 위해서 쉐이더 프로세서는 모든 그래픽 파이프라인 과정을 처리 할 수 있어야 한다. 제안하는 Programmable Shader Core(PSC)는 GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 같이 그래픽에 관련된 스트림 데이터뿐만 아니라 일반 응용 프로그램도 처리 할 수 있는 프로세서이다[1]. 따라서 FPGPU에서 전용 하드웨어로 처리되던 그래픽 파이프라인 단계를 SPC에서 명령어로 구현하여 처리가 가능한 것을 알 수 있다.
	OpenGL ES 2.0 를 지원하는 FPGPU를 구현하기 위해 필요한 것은 무엇인가?	OpenGL ES 2.0 를 지원하는 FPGPU를 구현하기 위해서는 흐름 제어(Flow Control) 명령어가 필요하다. 흐름제어 명령어를 지원할 때에 가장 문제가 되는 것은 Branch 명령어로 야기되는 파이프라인 지속성의 결여이다.
	FPGPU 구조는 어떠한 것들이 포함되어 있는가?	[그림 2] 는 기존 방식의 FPGPU 구조를 표현한 그림이다[4]. 이 구조는 통합 쉐이더 외에 그래픽 파이프라인 처리에 필요한 H/W인 Matrix /quaternion Vector Generator (MG), Vertex Generator (VG), Fragment Generator (FG), Pixel Generator (PG), Matrix/Quaternion Vector Generator (MG) and graphics caches 이 포함되어 있다. 즉 이 구조는 GPU안에 연산이 많은 부분이나 통합 쉐이더가 처리하지 못하는 단계는 별도의 전용 하드웨어로 처리한다.

참고문헌 (5)

Aaaftab Munshi,et al. "OpenGL ES 2.0 Programming Guide"
Enhua Wu; Youquan Liu, Emerging technology about GPGPU, APCCAS 2008. IEEE Asia Pacific Conference on Volume , Issue , Nov. 30 2008-Dec. 3 2008 Page(s):618 ？ 622
J.H Sohn, et al., "A 155-mW 50-Mvertices/s Graphics Processor With Fixed-Point Programmable Vertex shader for Mobile Applications", IEEE Journal of Solid State Circuits, Vol 41, No. 5, pp.1081-1091, May, 2006

상세보기
Jeong-Ho Woo, et al. "A 195mW, 9.1MVertices/s fully programmable 3D graphics processor for low power mobile device ", Solid-State Circuits Conference, 2007
Philips Semiconductors. "Very-Long Instruction Word(VLIW) Computer Architecture" ,Philips. http://www.nxp.com/acrobat_download/other/vliw-wp.pdf

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