정보과학회 논문지 D : 데이타베이스
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
CUDA 프레임워크 상에서 스카이라인 질의처리 알고리즘 최적화 |
| 영문제목(English Title) |
Optimizing Skyline Query Processing Algorithms on CUDA Framework |
| 저자(Author) |
민 준
한환수
이상원
Jun Min
Hwan Soo Han
Sang-Won Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 37 NO. 05 PP. 0275 ~ 0284 (2010. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
GPU는 대용량 데이터 처리를 위해 특화된 멀티 코어 기반의 스트림 프로세서로서 빠른 데이터 처리 속도 및 높은 메모리 대역 등의 장점을 가지며, CPU에 비해 가격이 저렴하다. 최근 이러한 GPU의 특성을 활용하여 범용 컴퓨팅 분야에 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 엔비디아에서 발표한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 쿠다(CUDA) 프로그래밍 모델의 경우 프로그래머가 GPU 상에서 동작하는 범용 어플리케이션을 보다 손쉽게 개발할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 쿠다 프로그래밍 모델을 이용하여 기본적인 중첩-반복 스카이라인 알고리즘을 병렬화시킨다. 그리고 스카이라인 알고리즘의 특성을 고려하여 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 GPU의 메모리 및 명령어 처리율에 중점을 두고 단계적인 최적화를 진행한다. 최적화 단계에 따라 각각 다른 성능 개선이 나타나는 것을 확인하였으며, 그 결과 기본 병렬 중첩-반복 알고리즘에 비해 평균 80%의 성능이 향상됨을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
GPUs are stream processors based on multi-cores, which can process large data with a high speed and a large memory bandwidth. Furthermore, GPUs are less expensive than multi-core CPUs. Recently, usage of GPUs in general purpose computing has been wide spread. The CUDA architecture from Nvidia is one of efforts to help developers use GPUs in their application domains. In this paper, we propose techniques to parallelize a skyline algorithm which uses a simple nested loop structure. In order to employ the CUDA programming model, we apply our optimization techniques to make our skyline algorithm fit into the performance restrictions of the CUDA architecture. According to our experimental results, we improve the original skyline algorithm by 80% with our optimization techniques. |
| 키워드(Keyword) |
범용 그래픽 처리 장치
쿠다
스카이라인
스트림 프로세서
대용량 데이터 처리
GPGPU
CUDA
Skyline
Stream Processor
Large Size data Processing
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