GPU를 위한 Concurrent Collections 개발 및 의료 영상화 응용Concurrent collections development for GPU and medial imaging application
병렬 컴퓨팅은 과학 컴퓨팅과 의료 영상화에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 과학 컴퓨팅과 의료 영상화는 대용량의 벡터 및 행렬을 처리하는 특성 때문에 쉽고 효율적으로 데이터 병렬화를 적용할 수 있다. Concurrent Collections(CnC)는 높은 생산성을 제공하는 고성능 병렬 프로그래밍 모델이다. 이 연구에서, 우리는 Concurrent Collections 모델의 병렬 프로그래밍을 위한 특성을 유지한 채로 데이터 병렬화에 적용될 수 있도록 확장하였다. 이에 더하여, GPU 를 이용한 이종 컴퓨팅에도 적용될 수 있도록 모델을 확장하여 GPU를 위한 병렬 프레임워크를 구현하였다. 우리는 병렬 프레임워크를 이용하여 Black-Scholes 벤치마크를 구현하여 생산성 및 성능을 검증하였으며, Optical Coherence Tomography(OCT, 광간섭단층촬영) 이미지 복원 알고리즘을 구현하였다. 구현된 결과는 현재 알려진 연구 결과 중에서 가장 빠른 것으로 확인된다.
- Advisors
- 류석영researcher; Ryu, Suk Youngresearcher
- Description
- 한국과학기술원 :전산학부,
- Publisher
- 한국과학기술원
- Issue Date
- 2015
- Identifier
- 325007
- Language
- kor
- Description
학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2015.8 ,[iii, 40 p. :]
- Keywords
병렬 컴퓨팅; 병렬 프로그래밍; 과학 컴퓨팅; 의료 영상화; 광간섭단층촬영; Concurrent Collections; Parallel Computing; Scientific Computing; Medical Imaging; OCT; OFDI
- Appears in Collection
- CS-Theses_Master(석사논문)
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