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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신재호 (서울대학교) 조강원 (서울대학교) 이일구 (서울대학교) 이재진 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제3호
발행연도
2017.3
수록면
188 - 193 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

OpenCL을 이용한 이미지 처리 프로그램의 자동 최적화 방법
신재호 ,  조강원 ,  이일구 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.03 학술저널

2016

OpenCL을 이용한 이미지 처리 프로그램의 자동 최적화 방법
신재호 ,  조강원 ,  이일구 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료

초록· 키워드

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영상 장비가 발전하고 고화질 이미지의 사용량이 많아짐에 따라 이를 병렬화하여 빠르게 처리하는 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문은 OpenCL을 사용한 이미지 처리 프로그램이 하드웨어에 관계없이 최적의 성능을 내도록 하는 방법을 제시한다. OpenCL은 계산 디바이스의 아키텍처에 따라 적절한 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 개발자가 실험을 통해 찾아야 한다. 하지만 이는 시간적, 자원적 한계가 있다. 본 논문에서는 대상 하드웨어에 최적화된 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 프로파일링을 통해 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 또한 OpenCL을 사용한 이미지 처리는 입력 이미지의 크기에 따라 순차코드 보다 성능이 좋을 수도 있고 안좋을 수도 있다. 본 논문에서는 OpenCL코드의 성능이 순차코드 성능보다 좋아지는 시점의 이미지 크기를 자동으로 검색하여 OpenCL을 사용할지 기존의 순차코드를 사용할지 결정하는 이미지 크기 threshold를 설정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 이미지 처리 프로그램이 임의의 하드웨어에서 이미지 크기에 상관없이 항상 최적의 성능을 보이는 것을 확인했다.
#OpenCL #GPGPU #이미지 처리 #자동 최적화 #병렬처리 #image processing #automatic optimization #parallel processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. OpenCL 플랫폼 모델
4. 구현 방법
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
OpenCL [Online], Available: https://www.khronos.org/opencl/ A. Lee, J. Hong, K. Chung, Non-uniform Workgroup Allocation for Parallel Image Filter on Embedded GPU, Proc. of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences, pp. 905-906, 2016. (in Korean) S. Seo, J. Lee, G. Jo, J. Lee, Automatic OpenCL Work-Group Size Selection for Multicore CPUs, Proc. of the 22nd ACM/IEEE/IFIP International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques, pp. 387?397, 2013. NVIDIA GeForce GTX 750 Ti Documentation [Online], Available: http://international.download.nvidia.com/geforce-com/international/pdfs/GeForce-GTX-750-Ti-Whitepaper.pdf

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