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문제 정의
- 따라서 최적의 성능을 얻기 위해서는 하드웨어 제약과 처리하는 데이터 특성을 고려하여 적합한 개수의 스레드를 생성하고, 처리해야할 객체의 수가 생성된 스레드 수보다 많은 경우s > k) 그림 5의 스레드 0, 스레드 1과 같이 기본 병렬 알고리즘을 반복적으로 수행하여 주어진 조건에 부합하는 스카이라인 집합을 얻을 수 있다. 병렬 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을패모리 처리율과 명령어 처리율 관점에서 최적화시키고 성능 향상 정도를 비교해보자.
- 본 논문에서는 엔비디아의 쿠다 병렬 프로그래밍 모델을 이용하여 가장 기본적인 중첩-반복(nested-loops) 스카이라인 알고리즘을 병렬화시키고, GPU 상에서 성능 극대화를 위한 단계적인 최적화 방안들을 제시한다. 일반적으로 영상 처리 및 컴퓨터 비전(computer vision) 응용과 같이 병렬화 적용을 위한 데이터 구조 및 알고리즘이 단순한 분야가 GPU 처리 구조에 적합한 것으로 알려져 있는데[13, 14], 스카이라인 처리와 같이 상대적으로 복잡한 알고리즘의 경우에도 해당 알고리즘의 특성과 최신 GPU 의 기능을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보이겠다.
- 본 논문에서는 엔비디아의 쿠다 병렬 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화하고, 단계적으로 최적화 시키면서 GPU의 성능 확장성을 알아보았다. 일반적으로, GPU 처리 구조는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 알고리즘 같은 대용량 병렬 처리에 적합하지만, 특정 알고리즘의 고유한 특성을 GPU 환경에 맞게 단계적으로 수정해 감에 따라 상당한 성능 향상을 얻을 수 있음을 알았다.
- 또한 하드웨어적으로 관리되는 CPU 상의 캐시 메모리와 달리 GPU의 경우 프로그래머에 의해 소프트웨어적으로 공유 메모리가 사용되어지기 때문에 한 블록의 스레드들이 모두 독립적으로 서로 다른 부분 객체 집합에 대한 스카이라인 처리를 수행할 경우 메모리 대역을 낭비하게 된다. 본 논문에서는 이러한 GPU와 스카이라인알고리즘 고유의 특성을 적절히 조화하여 GPU 자원을 효율적으로 활용하고 전체 프로그램 성능을 향상시킬수 있는 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 이러한 GPU의 특성을 활용하여 가장 기본적인 중첩-반복(nested-loops) 스카이라인 알고리즘[15]을 병렬화시키고, 성능 향상을 위해 알고리즘 고유의 특성을 GPU 환경에 맞게 단계적으로 수정하는 방법을 제안한다. 중첩-반복 알고리즘은 가장 기본적인 스카이라인 처리 방법으로 전체 객체들을 서로 한 번씩 비교하여 주어진 조건에 부합하는 스카이라인 집합을 구한다.
가설 설정
- 이 경우 요청된 데이터 전송을 완료하기 위해서는 총 9번의 128-바이트 메모리 트랜잭션이 발생하게 된다. 그림 6의 (b) 방법은이러한 문제점을 개선한 것이다. 워프의 스레드들은 객체의 속성 단위로 메모리에 접근하고, 3번(속성 수) 반복하여 순차적으로 데이터를 전송한다.
- 이상의 속성으로 구성된 객체이다. 병렬 중첩-반복 알고리즘에서 사용되는 객체 집합은 전역 메모리 상에 순차적으로 나열되어 있으며, 설명의 편의를 위해 첫 번째 객체는 0번지에 위치하고 각 속성은 4-바이트 크기의 단정밀도 부동 소수점 형식이라고 가정한다. 그림 6 은 워프의 스레드들이 객체들을 공유 메모리로 읽어가기 위해 전역 메모리에 접근하는 방법을 간략하게 도식화한 것이다.
- 옙를 둘어, 질의자가 휴양지의 호텔 예약을 위해 '숙박 요금은 저렴하고, 해변과의 거리는 가까운 호텔'에관한 정보를 원한다고 가정흥]■자. 일반적으로, 해변과 가까운 호텔 일수록 가격이 비싼 반비례 관계를 형성하브로 조건에 일치하는 최적의 호텔 하나를 결정해 줄 수는 없다.
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