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본 논문에서는 적은 면적의 GP-GPU에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 superscalar와 같이 과도하게 스케줄링 복잡성을 증가시키지 않는 대신 단순한 코어의 수를 늘려 성능을 극대화 시키는 방법을 제안한다. GP-GPU를 구성하는 Stream Processor의 구조를 단순화한다. 또한, Warp Schedule에서 thread 할당을 어플리케이션에 적합한 방법을 개발하여 성능을 개선한다. 성능을 검증하는 방안으로 neural network의 한 분야인 딥러닝에 대한 스레드 할당방식을 제안한다. Neural Network 알고리즘의 경우 Intel CPU 대비 90%에서 ARM Cortex-A15 4 core 대비 98% 성능 향상을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 스레드 할당 방법
Ⅲ. 실험
IV. 결론
References
참고문헌 (7)
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[학술대회논문] - Shuai / 2015 / CPU-assisted GPU thread pool model for dynamic task parallelism / Networking, Architecture and Storage (NAS), 2015 IEEE International Conference on
[학술지(정기간행물)] - 한승현 / 2016 / The parallelization of binarization using a GP-GPU / The International Journal of Advanced Culture Technology 4 (4) : 57 ~ 63
[단행본] - Tariq Rashid / 2017 / Make Your Own Neural Network / Hanbit media
[학위논문] - Gyutaek Kyung / 2015 / A design of a SIMT architecture based GP-GPU using multi-banked cache memory structure / Master / Seokyeong University
[학술지(정기간행물)] - 황윤섭 / 2016 / 영상처리를 위한 SIMT 기반 Image Signal Processor 구현 / 전기전자학회논문지 20 (1) : 89 ~ 93
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[학위논문] - Gyutaek Kyung / 2015 / A design of a SIMT architecture based GP-GPU using multi-banked cache memory structure / Master / Seokyeong University
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