Performance Comparison of Parallel Programming Frameworks in Digital Image Transformation

Shin, Woochang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shin, Woochang (Dept. of Computer Science, Seokyeong University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제11권 제3호

발행연도: 2019.1

수록면: 1 - 7 (7page)

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Previously, parallel computing was mainly used in areas requiring high computing performance, but nowadays, multicore CPUs and GPUs have become widespread, and parallel programming advantages can be obtained even in a PC environment. Various parallel programming frameworks using multicore CPUs such as OpenMP and PPL have been announced. Nvidia and AMD have developed parallel programming platforms and APIs for program developers to take advantage of multicore GPUs on their graphics cards. In this paper, we develop digital image transformation programs that runs on each of the major parallel programming frameworks, and measure the execution time. We analyze the characteristics of each framework through the execution time comparison. Also a constant K indicating the ratio of program execution time between different parallel computing environments is presented. Using this, it is possible to predict rough execution time without implementing a parallel program.

#Parallel programming framework #PPL #CUDA #OpenMP #OpenCL

참고문헌 (11)

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이명호 / 2008 / 멀티-코어 서버의 성능 분석 및 특성화 / 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 15(5):259~268

S. W. Roh / 2018 / An Analysis Tool and Benchmark Performance Experiment for Optimizing Parallel Programming in Mani-Core System / Korea Information Processing Society Review 25(1):78~88

김성수 / 2010 / 최적화된 CUDA 소프트웨어 제작을 위한 프로그래밍 기법 분석 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 16(7):775~787

Shuai Che / 2008 / A performance study of general-purpose applications on graphics processors using CUDA / Journal of Parallel and Distributed Computing 68(10):1370~1380

S. Ryoo / 2008 / Optimization Principles and Application Performance Evaluation of a Multi-threaded GPU Using CUDA / Proc. 13th ACM SIG-PLAN Symp. Principles and Practice of Parallel Programming

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