'그래픽 프로세서(GPU)'의 메모리 병목 현상을 해결함으로써 GPU 처리 시간과 성능을 향상시킬 수 있는 기술이 개발됐다.
노원우 연세대 교수(사진) 연구팀은 고성능 컴퓨터 응용분야에 널리 활용되는 GPU의 처리 성능을 높이는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
GPU는 컴퓨터 그래픽을 처리하는 주요 장치로, 고화질 그래픽 분야와 인공지능 응용, 사물인식·자율주행, 금융공학 등 고도의 병렬처리를 통해 처리 시간을 단축시키는 분야에 널리 쓰인다.
GPU는 수만 개의 스레드(thread)를 동시에 실행하는 병렬 컴퓨팅을 통해 성능을 높일 수 있다. 하지만, GPU 구조에서 제한된 메모리 대역폭으로 인해 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재 GPU에는 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 고성능 캐쉬 메모리를 내장하고 있으나, GPU 병렬 컴퓨팅 환경에 비해 용량이 부족해 성능을 높이는 데 한계가 있다.
연구팀은 실제 스레드 수를 늘리지 않는 가상 스레드 기술을 적용해 GPU의 병렬처리 능력을 증가시키고, 캐시 메모리 시스템의 효율을 향상시키는 기술과 다수의 프로그램을 동시에 수행할 경우 GPU의 가동률을 높이는 자원공유 기술 등을 통해 GPU의 처리 시간과 성능을 동시에 향상시켰다. 그 결과, GPU 처리 시간은 기존보다 23.9% 줄이면서, GPU 성능은 31.7% 높였다고 연구팀은 설명했다.
노원우 교수는 "전통적인 그래픽 프로세싱은 물론 고성능 범용 연산과 자율주행, 객체인식 등 인공지능 연산에 활용되는 GPU의 성능을 개선할 수 있어 관련 기술이 상용화에 성공하면 GPU 프로세서 시장에서 기술 경쟁력을 차지하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 최근 열린 컴퓨터 구조분야 세계적 학술대회인 '2016 컴퓨터 구조 국제심포지엄(ISCA)'에 발표됐다.
