그래픽, 인공지능 등 다양한 분야 활용, 세계적 기술 선도 기대
GPU는 고화질 그래픽 분야는 물론, 자연 과학 분야의 문제 해결, 인공 지능 응용, 사물 인식 및 자율 주행, 금융 공학 등 고도의 병렬 처리를 활용해 그 수행시간을 단축할 수 있는 분야에 폭넓게 사용되고 있다.
연구팀은 GPU의 병렬 처리 능력을 증가시키기 위한 가상 스레드 기술, 메모리 시스템의 효율을 향상시키기 위한 적응적 프리페칭 및 스케줄링 기술, 다수의 프로그램을 동시에 수행 시 GPU 가동률을 향상시키기 위한 자원공유 기술을 개발했다.
이 연구결과는 6월 18일부터 6월 22일까지 서울 롯데호텔에서 개최된 컴퓨터 구조 분야 세계적 학술대회인 2016 컴퓨터 구조 국제 심포지엄(ISCA)에서 동시에 3편의 학술 논문을 발표하는 성과로 나타났다.
올해 ISCA에 전 세계에서 투고된 논문은 총291편. 이 가운데 57편만이 선정돼 학술대회에 발표됐으며, 이 가운데 연구팀에서 3편이 발표됐다. 이 학술대회에서 3편의 논문을 동시에 발표하는 경우는 매우 이례적이다. 연구팀이 개발한 주요 기술 내용이다.
연구팀은 동시에 실행되는 스레드 수를 증가시킬 수 있는 가상스레드 기술을 개발하고 GPU에 도입함으로서 기존보다 약 23.9%의 GPU 수행시간을 향상시켜 처리 능력을 높였다. 또한 적응적 프리패칭 및 스케쥴링 기술을 개발해 메모리 시스템의 효율을 향상시킴으로써 GPU 성능을 약 31.7% 높였다. 이는 그동안 GPU 성능을 제한하는 주요 요소였던 메모리 접근의 병목 현상을 크게 해결한 것이다.
이와 함께 연구팀은 다수의 프로그램을 동시에 수행 시 GPU 가동률을 향상시키기 위한 자원 공유 기술을 23% 가량 성능을 높였다. 이로써 다중 프로세싱 환경에서 GPU의 연산 처리 능력의 효율성, 전력 효율을 동시에 높일 수 있게 됐다.
노원우 교수는 “이 연구는 전통적인 그래픽 프로세싱은 물론 최근 고성능 범용 연산 및 자율 주행, 객체 인식 등의 인공지능 연산에도 폭넓게 활용되는 GPU의 성능을 개선할 수 있는 주요 기술을 개발한 것이다. 이 기술로 국내산 GPU가 상용화 된다면 세계적으로 GPU 프로세서 시장 경쟁력을 확보하는데도 크게 기여할 것이다.”라고 연구의 의의를 설명했다. 컴퓨터 분야는 빠르게 변화하는 해당 분야 특성을 반영해 최고 권위의 학술대회 발표 논문을 최고 권위의 학술지 논문 게재와 동등하게 인정하고 있다.
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