GPU 클러스터 내부 코어 개수에 따른 범용 계산 효율성 분석
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2015
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Korean
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자료형태
학술저널
수록면
5-12(8쪽)
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컴퓨터 성능이 점차 향상됨에 따라 사용자의 요구사항 또한 점차적으로 높아지고 있다. 최근에는 GPU의 여유로운 자원 이나 강력한 계산능력을 그래픽 작업뿐만 아니라 다양한 분야에 활용하기 위한 GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 개발이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 GPU 클러스터에 할당된 코어 개수를 다양하게 변경하여 GPU 코어 개수에 따른 GPGPU 성능을 분석하였다. 실험결과, 대부분의 벤치마크 프로그램에서는 GPU 코어 증 가에 따라 연산 자원의 증가로 인한 성능이 증가하지만, 특정 벤치마크 프로그램에서는 GPU 코어 증가에 따라 성능 감소 가 발생한다. 분석결과, GPU 코어 증가에 따라 성능이 감소하는 벤치마크 프로그램은 GPU 코어 개수가 증가에 따른 연산 자원 증가 이점을 잘 활용하지 못하며, 오히려 메모리 충돌에 따른 성능 감소가 큰 것으로 분석된다. 본 연구의 결과를 활 용한다면 GPGPU구조의 병렬성 향상을 위한 기초 연구에 활용 될 것으로 예상된다.
더보기Recently, GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) draws quite attention, since it can provide powerful computing capability of the GPU in executing general-purpose applications as well as graphics applications. Many studies utilizing parallel processing power of the GPU have been proposed in order to improve the performance of recent microprocessors. The GPGPU structure to take advantage of highly parallel processing capability can satisfy the performance requirements to the GPU. In this paper, we analyze the efficiency of the GPGPU varying the number of cores assigned to the GPU cluster. Simulation results show that the performance improves as the number of cores on the GPU cluster increases. However, in some benchmarks, the performance decreases as the number of cores on the GPU cluster increases, due to memory conflicts.
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