KCI등재
비정렬 격자에 대한 광선 투사를 위한 셀 사이 연결정보 추출 병렬처리 알고리즘
저자
발행기관
학술지명
컴퓨터그래픽스학회논문지(Journal of the Korea Computer Graphics Society)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
17-25(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.
더보기We present a novel multi-core CPU based parallel algorithm for the cell-connectivity information extraction algorithm, which is one of the preprocessing steps for volume rendering of unstructured grid data. We first check the synchronization issues when parallelizing the prior serial algorithm naively. Then, we propose a 3-step parallel algorithm that achieves high parallelization efficiency by removing synchronization in each step. Also, our 3-step algorithm improves the cache utilization efficiency by increasing the spatial locality for the duplicated triangle test process, which is the core operation of building cell-connectivity information. We further improve the efficiency of our parallel algorithm by employing a memory pool for each thread. To check the benefit of our approach, we implemented our method on a system consisting of two octa-core CPUs and measured the performance. As a result, our method shows continuous performance improvement as we add threads. Also, it achieves up to 82.9 times higher performance compared with the prior serial algorithm when we use thirty-two threads (sixteen physical cores). These results demonstrate the high parallelization efficiency and high cache utilization efficiency of our method. Also, it validates the suitability of our algorithm for large-scale unstructured data.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.07 | 0.07 | 0.05 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.05 | 0.04 | 0.297 | 0 |
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