CUDA를 이용한 BRDF 프로그램의 병렬화 사례 연구

초록

컴퓨터 하드웨어의 발전으로 병렬 프로그래밍은 많은 관심을 받으며 응용분야를 확대하고 있다. 특히, GPU를 이용한 병렬 프로그래밍은 시스템 구성 비용이나 구현의 난이도 측면에서 진입장벽이 낮아져 대량의 고속 연산이 필요한 분야에서 필수적이 되었다. 하지만 GPU의 하드웨어적 특성을 고려하지 않은 무분별한 병렬화는 엔지니어의 수고를 무의미하게 만들뿐 아니라 하드웨어가 가진 연산능력을 충분히 활용하지도 못한다. 본 논문에서는 BRDF 프로그램을 대상으로 일반적인 엔지니어를 위한 실질적인 병렬화 접근 방식을 보여준다. CUDA를 사용하여 다양한 수준에서 BRDF 프로그램을 병렬화하고, 몇 가지 하드웨어의 지표를 확인하여 구현된 병렬화가 자원을 적절하게 사용하고 있는지를 확인함으로써 프로그램의 특성과 함께 하드웨어의 특성을 반영하는 병렬 프로그래밍을 통해 더 높은 성능을 나타내도록 개선한다. 실제 환경의 데이터를 사용한 실험은 병렬 프로그래밍에 약간의 수고만으로도 효율적인 병렬컴퓨팅이 가능함을 보여준다. 병렬화 접근 방식과 문제의 크기에 따라 속도 향상은 4.93에서 64.10 사이로 나타난다. 본 논문에서 보여주는 병렬화 접근 방식은 병렬 프로그램을 도입하고자 하는 연구자들이나, 이미 도입은 했지만 더 높은 성능을 얻고자 하는 연구자들에게 도움이 될 것이다.

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