GPGPU를 활용한 전파 영역분석(singleKnife, delta bullington)

GPGPU 를 이용한 병렬처리 연산을 적용하여 개발한 결과물로서 C++AMP를 이용하였다. CUDA C보다 연산속도가 두배정도 느리지만 NVIDA에 종속 되지 않으므로 그래픽카드의 종류에 상관없이 동작되는 장점이 있다. 회절에 대한 부분만 테스트 개념으로 구현하였다. 제대로된 분석을 하게 되면 속도가 더 느려질 수 있으나 동영상을 캡쳐한 장비가 노트북임을 감안하면 그래픽 카드의 사양에 따라 실시간 분석도 가능할 것으로 예상된다.

결과물로는 이미지를 내보내는데 중앙으로부터 각 셀 위치까지의 수신 레벨을 색상으로 표현하지만 단순히 수신레벨값으로만 결과를 생성하는 기능도 가능함

시연동영상




이미지 결과물

36.687141, 127.396866
36.720852, 127.438011
36.748131, 127.474846
36.769527, 127.520134
36.783569, 127.570740
36.817669, 127.631256

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

3d 안테나 패턴 생성

이미지
1. 3d 패턴 생성의 목적 : 3d 패턴을 생성하므로써 해당 안테나의 위치나 방향정보를 바탕으로 3d 공간상의 특정위치의 안테나 이득을 참조할 수 있는 정보를 제공하는 것이 3d 패턴생성의 근본적인 목적이다. 2. 3d 패턴 생성을 위한 기본 정보 :      1) v 컷 : 송신안테나와 수신안테나가 정방향을 이루는 상태에서 수직방향으로 180도                 혹은, 360도의 각도를 일정 간격으로 수신레벨을 측정한 값      2) h 컷 :  송신안테나와 수신안테나가 정방향을 이루는 상태에서 수평방향으로                 360도의 각도를 일정 간격으로 수신레벨을 측정한 값      3) 편파(polarization)에 대한 정보 : 편파에 대한 패턴이 존재한다면 이것도                 v컷과 h컷을 이용하여 편파에 대한 3d 패턴을 생성할 수 있다. 3. 시연동영상
자세한 내용 보기

현금흐름 속도측정

이미지
1. 속도측정용 엑셀 로직을 분석하여 GPGPU를 활용한 병렬프로그램 구현. 구현방법 : C++, C++AMP, CUDA 실행 보유계약 건수 : 9,994,530 건 (약 천만건) 3단계로 구현 데이터 로딩 : CPU 에서 처리(inforce.csv 파일로 된 보유계약을 로딩) 연산 C++ : CPU 연산(비교를 위해 1 core만 사용해서 구현)  C++AMP : GPGPU 연산 CUDA : GPGPU 연산 결과 쓰기  : CPU 에서 처리(csv로 생성) 결과 데이터 로딩과 결과 쓰기는 CPU에서 처리하므로 시간이 비슷함 데이터로딩 : 약 13초 결과 쓰기 : 약 18.5초 C++ 연산 약 198초 (3분18초) C++AMP 연산 약 9.5초 CUDA 연산 약 5.1초 각각의 결과 파일은 inforce_cpp.csv, inforce_amp.csv, inforce_cuda.csv 가 생성되며 값에 대한 비교는 같은 것으로 확인했으며, 각각 파일 사이즈를 확인하면 똑같은 결과 값이 나온 것을 짐작할 수 있다. 결과는 컴퓨터 사양에 따라 달라질 수 있다. 2. 테스트 장비 사양 프로세서 : Intel(R) Core(TM) i5-2500 CPU @ 3.30GHz (4 CPUs) 메모리 : 8G DirectX : 11버전(C++ AMP로 구현할 경우 관련됨) 그래픽카드 : GeForce GTX 970 그래픽카드 메모리 : 4G 3. 엑셀로직을 실행했을 경우 시간 관계상 1000건의 연산 후 종료 초기에는 빠르지만 시간이 갈수록 느려지는 현상이 발생 1000건 연산에 걸리는 시간은 약3분33초(213초) 만약 1000만건을 실행한다면 다음과 같은 시간이 소요됨 2130000초 => 35500분 => 591.6667시간 => 24.6527일  4. 로직 구현에 대한 값 검증 엑셀 내부에 존재하는 보유계약건(70만건)으
자세한 내용 보기