정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
PARPA: 고성능 컴퓨팅을 위한 이기종 아키텍처 동시 사용 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
PARPA: A Parallel Framework Simultaneously Using Heterogeneous Architecture for High Performance Computing |
| 저자(Author) |
조효재
한태현
이현명
조희승
Hyojae Cho
Taehyun Han
Hyeonmyeong Lee
Heeseung Jo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 09 PP. 0876 ~ 0884 (2019. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
GPU는 높은 연산 성능으로 인하여 단순히 그래픽 연산에만 국한되지 않고, 연산 중심의 작업에도 널리 활용되고 있다. CPU와 GPU를 동시에 사용하는 것 자체는 어려운 일이 아니지만, 이기종 프로세서 사이에서 작업을 분배하고 연산에 대한 분담 비율을 조정하는 것은 쉽지 않으며 이는 성능 향상의 중대한 척도이다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 쉽게 해결하기 위해 고안한 새로운 프레임워크인 PARPA 프레임워크를 제안한다. PARPA 프레임워크는 간단한 방법으로 애플리케이션의 CPU, GPU 동시 사용을 가능하게 하며, 이를 통해 전반적인 시스템 자원을 효율적, 효과적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한, 실행중인 애플리케이션의 특성 및 각 아키텍처 유닛의 특성과 실시간 부하도에 따라 자동으로 로드 밸런싱을 수행한다. 실험 결과에 따르면 PARPA 프레임워크를 적용한 애플리케이션은 최대 3.48배 높은 성능을 달성하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
With the substantial performance improvements achieved in GPU, they have come to be commonly used not only in computer graphics but also in high performance computing. Simply using a CPU and a GPU concurrently is not difficult. However, distributing works and adjusting the computing ratio among these heterogeneous processors are challenging issues. We propose a novel framework in this paper, named PARPA, which automatically distributes and processes tasks to a CPU and a GPU. PARPA can maximize computation performance by using a CPU and a GPU simultaneously. The load balancing between them can be performed dynamically based on their usage and features. The evaluation results indicate that PARPA shows 3.48 times better performance.
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| 키워드(Keyword) |
고성능 컴퓨팅
GPGPU
이기종 컴퓨팅
병렬처리
OpenCL
high performance computing
GPGPU
heterogeneous computing
parallel processing
OpenCL
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