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Xeon Phi를 활용한 병렬 프로그래밍

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dc.contributor.advisor윤성로-
dc.contributor.author구동훈-
dc.date.accessioned2017-07-14T03:00:52Z-
dc.date.available2017-07-14T03:00:52Z-
dc.date.issued2015-08-
dc.identifier.other000000028725-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/123170-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2015. 8. 윤성로.-
dc.description.abstract본 논문은 Intel의 병렬연산을 위한 보조 프로세싱 장치(Co-Processor)인 Xeon Phi를 이용한 가속화 알고리즘 설계 및 구현상 주요 이슈와 Xeon Phi로 구현 가능한 병렬화 모델을 제시한다. 효과적인 병렬프로그래밍을 위해서는 사용하고자하는 가속기의 구조적인 특징과 프로그래밍 모델에 대하여 개발자가 구체적인 이해를 할 필요가 있다. 그리고 가속기로 구현이 가능한 병렬화 모델을 파악하여 대상 어플리케이션에 효과적인 적용을 하여야한다.
따라서 본 논문은 먼저 효과적인 프로그래밍을 위해 알아두어야 할 Xeon Phi의 구조적 특징, 프로그래밍 모델을 설명한다. 더불어 프로그래머 관점에서 GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units)와의 차이도 언급하여 이미 GPGPU에 익숙해진 개발자도 Xeon Phi에 쉽게 적응할 수 있도록 하였다. 다음으로 Xeon Phi로 구현할 수 있는 병렬화 모델을 정의하고 구체적인 사례와 함께 제시한다. 기존에 멀티코어 CPU (Central Processing Unit)를 위해 구현이 되었던 Strassen-Winograd 알고리즘과 SHRINK (SHaRed-memory SLINK)알고리즘에 Xeon Phi를 적용하여 구현한 뒤 실험을 통해 가속화 효과를 보였고, 이를 통해 Xeon Phi는 GPGPU와 동일한 형태의 병렬화 모델을 구현할 수 있을 뿐 아니라 GPGPU로는 효과적으로 구현하기 힘든 병렬화 모델도 구현할 수 있음을 확인하였다.
이러한 구체적인 사례와 함께 본 논문에 소개되지 않은 어플리케이션에도 가속화를 위해 적용할 수 있는 두 가지 병렬화 모델을 정의해 개발자가 주어진 어플리케이션의 성능 향상을 위해 효과적으로 Xeon Phi를 적용할 수 있도록 하였다.
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dc.description.tableofcontents제 1 장 서 론 1

제 2 장 Xeon Phi 소개 3
제 1 절 개요 및 등장 배경 3
제 2 절 구조적 특징 5
제 3 절 프로그래밍 모델 9
제 4 절 GPGPU 대비 특징 11

제 3 장 Xeon Phi를 통한 가속화 15
제 1 절 Simple 모델 가속화 17
1. Strassen-Winograd 알고리즘 소개 18
2. 알고리즘 가속화 20
3. Xeon Phi의 적용 21
제 2 절 Complex 모델 가속화 22
1. SHRINK (SHaRed-memory SLINK) 알고리즘 소개 23
2. Xeon Phi의 적용 25
3. Hybrid SHRINK 26

제 4 장 실 험 29
제 1 절 Strassen-Winograd 알고리즘 가속화 29
1. 실험 환경 29
2. 실험 결과 30
제 2 절 SHRINK 알고리즘 가속화 33
1. 실험 환경 33
2. 실험 결과 34

제 4 장 결 론 38

참고문헌 40
Abstract 47
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1078822 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject병렬 프로그래밍-
dc.subject.ddc621-
dc.titleXeon Phi를 활용한 병렬 프로그래밍-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pages48-
dc.contributor.affiliation공과대학 전기·컴퓨터공학부-
dc.date.awarded2015-08-
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