울산대학교 | IT융합전공

2013-1 졸업작품 쿠다분석
작성자	관**	작성일	2014-05-19	조회수	800
1. 작품명 국문 : CUDA 분석 영문 : CUDA Analysis 2. 작품개요 본 작품에서는 데이터 병렬성이 뛰어난 벡터 기반의 Rasterization 알고리즘을 CUDA 를 이용하여 코어 매핑에 따른 성능 및 에너지 효율과 GPU 개수에 따른 GPGPU 성능을 분석해 보았다 . 블록 사이즈를 동일하게 맞춘 후 블록의 차원을 변경 하는 방법과 블록 사이즈를 변경하는 방법을 사용하여 실험하였으며 GPU 는 최대 7 개를 사용하였다 . 모의실험결과 , 블록 사이즈가 동일할 때는 오차 범위 내로 동일한 성능과 에너지 효율을 보였고 GPU 를 많이 사용할수록 수행 속도는 높아졌다 . 7. 향후 연구와 기대효과 코어 매핑별 수행 결과를 비교하면서 메모리 매핑도 중요한 것임을 깨달았다 . 향후 메모리 매핑과 연관시켜 CUDA 아키텍처에 최적화되고 쉬운 프로그래밍 기법을 연구할 계획이다 . 병렬처리 프로그램이 유행할 때를 대비해 순차처리 프로그래밍 기법에 익숙해져 있는 개발자들을 위한 편리한 개발 환경을 구축하는데 밑거름이 될 수 있을 것이다 .

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