다중 GPU기반 홀로그램 생성을 위한 병렬처리 성능 최적화 기법

• 영문명: An Optimization Method for Hologram Generation on Multiple GPU-based Parallel Processing
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 국중진(Joongjin Kook)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol8, No.2, 1~7쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.05.30

국문 초록

홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.

영문 초록

Since, the computations for hologram generation increases exponentially according to the size of the point cloud, parallel processing using CUDA and/or OpenCL library is recently performed based on multiple GPUs. The CUDA kernel for parallelization needs to consist of threads, blocks, and grids considering the number of cores and the memory size in the GPU. Also, in case of multiple GPU environments, the distribution in grid-by-grid, in block-by-block, or in thread-by-thread is needed according to the number of GPUs. To evaluate the performance of CGH generation, we compared the computational speed in CPU, in a single GPU, and in multi-GPU environments by gradually increasing the number of points in a point cloud from 10 to 1,000,000. In this paper, we present a memory structure design and a calculation method required in the CUDA-based parallel processing to accelerate the CGH (Computer Generated Hologram) generation operation in multiple GPU environments.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. CGH 생성을 위한 메모리 구조와 알고리즘

Ⅳ. CGH 생성 성능 평가 및 결론

키워드

CGH 홀로그램 GPU 병렬처리