GPU를 이용한 병렬 데이터 클러스터링 시스템 (Parallel Data Clustering System using GPU)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회산업응용논문지 / 38권 / 2호 / 78 ~ 84페이지
· 저자명 : 서병석

초록

최근 GPU 성능이 크게 향상됨에 따라 그래픽 처리뿐만 아니라 일반 계산 분야에도 활용하기 위한 GPGPU연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 GPU 컴퓨팅을 좀 더 쉽게 활용할 수 있도록 GPU를 사용하여 계산노드(PC)를 구성하고, 그 노드들을 이더넷 스위치로 연결하여 MPI 통신방식의 GPU 클러스터링 시스템 구조를 제안하고, k-means 알고리즘을 이용한 GPU 병렬 데이터 클러스터링 시스템을 구현한다. 실험 결과에 따르면, 계산량이 적을 때에는 두 대의 PC 노드를 이용한 병렬 처리 효과가 크지 않았으나, 계산량을 증가시키면 병렬 처리 효과가 커지는 것을 알 수 있었다. 또한 한 대의 PC 노드보다 두 대의 PC 노드를 사용할 때 더 큰 속도 향상을 얻을 수 있었다.

영어초록

Recently GPGPU researches have studies for not only graphic processing but also general computation field as GPU performance improve greatly. In this syudy, we form computaion node(PC) using GPU, suggest GPU cluster system architecture using MPI and ethernet switch, experiment parallel data clustering using k-means algorithm.
According to experiment results, we realize that when amount of computation is low, parallel processing with two PC nodes is less effective, and the more incrementing amount of computation, the more increasing parallel processing effect. Two PC nodes improved more efficient than one PC node.

참고자료

· 없음