Effective Parallel Processing of a Many-Core GPU

MasterGraphic Processor Unit (GPU)의 발전 및 General Purpose on GPU (GPGPU)의 도래로 클러스터나 multi-processor가 요하는 High Performance Computing (HPC)에서 GPU가 각광받고 있다. 기존의 병렬 처리 기법에서 벗어나many-core GPU를 활용하기 위한 병렬 처리 기법을 연구하고 있다. 이를 위해서는 GPU의 동작 특성 및 자원의 특징을 이해해야 하며, GPU의 많은 코어를 효율적으로 활용하고 각 코어에 할당된 지역 메모리와 각 코어 그룹에 할당된 공유 메모리를 효율적으로 사용해야 병렬 프로그래밍의 병렬화 효과를 최대로 얻을 수 있다. 이때에 병렬 speedup을 향상시키기 위해서는 메모리의 재사용을 높이고 conflict를 없애야 한다. 본 논문에서는 이를 달성하기 위한 방법을 병렬 행렬 곱셈 프로그램을 통해 보여주었다. 구체적인 메모리 모델을 세우고 실험으로 이 모델의 효용성을 확인했다

그래픽 프로세서 유닛의 분기 스케줄링을 위한 동적 선별 압축 실행 기법

DoctorIn recent years, Graphics Processing Units (GPUs) with significantly enhanced processing capabilities have started to emerge, and these high performance GPUs are increasingly used in applications, besides graphics, that require extremely high computing performance. However, in order to more fully utilize the computational capabilities of these powerful GPUs, threads must be efficiently scheduled specifically for these GPU architectures. This paper proposes a new and powerful scheduling method specifically targeted for modern high performance GPUs, which use hierarchical single-instruction multiple-data (SIMD) architectures. Programs developed for these architectures are partitioned into clusters of thread groups, referred to as warps. Due to the SIMD architecture used to process the threads within a warp, all threads must either wait or execute the same instructions in lock step. Thus, the manner in which warps are grouped and scheduled significantly impact the overall performance achieved. The proposed scheduling method is based on dynamic warp grouping for efficient warp compaction and scheduling of warps based on branch divergence and reconvergence points. In order to implement this method, we propose prior branch information unit to make control flows of each warps synchronized. In addition, we propose basic block aware warp scheduling method to reduce time difference of warp arrival time at branch divergence. The proposed method is shown to improve performance by up to 12% over previously proposed GPU core scheduling methods

Conflict-Free Parallel Matrix Multiplication in a Many-Core GPU

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삽교호수계의 수질총량관리제 시행을 위한 하천현황자료 구축

1. 연구배경 우리나라의 수질규제 정책은 방류수의 허용농도를 설정하는 농도 위주의 규제와 일정 규모 이상의 오염원 입지를 제한하는 면적 위주의 규제가 병행되어 왔으나, 이러한 일반적인 규제 방식으로는 수질개선의 한계에 부딪치게 되었다. 이러한 한계를 극복하고자 과학적이고 합리적인 수질관리를 위해 기존의 개별 오염원이 수질에 미치는 영향을 억제하는 방식에서 일정 유역 내의 모든 오염원이 수질에 미치는 영향을 종합적으로 관리하는 유역관리 수단의 제도적 장치로 수질오염총량관리제가 도입되었다. 즉, 수질오염 총량관리제는 단위유역에 설정된 목표수질을 만족하기 위한 배출부하량을 산정하여 궁극적으로 오염원 그룹별, 오염물질 배출자에게 허용 부하량을 할당하고 이를 준수하도록 하는 제도이다. - 이후 생략제1장 서 론 제2장 삽교호수계 유역현황 제3장 삽교호수계 하천의 환경기초자료 구축 제4장 결론 및 제언 참고문