DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Jun, Tae Joon | - |
dc.contributor.author | Yoo, Myong Hwan | - |
dc.contributor.author | Van Quoc Dung | - |
dc.contributor.author | Kim, Seong Hoon | - |
dc.contributor.author | Kim, Daeyoung | - |
dc.contributor.author | Cho, Hye Young | - |
dc.contributor.author | Hahm, Jaegyoon | - |
dc.date.accessioned | 2016-07-13T04:47:24Z | - |
dc.date.available | 2016-07-13T04:47:24Z | - |
dc.date.created | 2016-01-06 | - |
dc.date.issued | 2014-06-27 | - |
dc.identifier.citation | 2014 한국컴퓨터종합학술대회, pp.59 - 61 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/211410 | - |
dc.description.abstract | 클라이언트 호스트에서 GPU가 탑재된 호스트의 GPU 자원을 원격으로 사용하는 다양한 GPU 가상 화 기술이 최근 활발히 연구되고 있다. 그 중 Remote API 기술은 응용 프로그램의 API 호출을 FrontEND 모듈이 인터셉트를 한 뒤, 네트워크를 통해 GPU가 장착된 호스트의 BackEND 모듈로 API 호출을 전달하여 GPU 응용 프로그램을 실행하는 기술이다. 이러한 Remote API 기술에 의한 원격 GPU 사용은 네트워크를 통해 데이터 및 명령을 주고받기 때문에 네트워크 성능이 GPU 응용 프로그 램 실행 속도에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 대표적인 Remote API 기술인 rCUDA 및 고성능 GPGPU인 NVIDIA Tesla K20을 탑재한 GPU 클라우드 시스템에서 GPU 응용 프로그램을 다양한 네트 워크 환경에서 벤치마크 테스트를 실행하고 이에 따른 결과를 분석하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | Remote API 기반의 고성능 GPU 클라우드 시스템 성능분석 | - |
dc.title.alternative | Performance Analysis of HPC GPU Cloud system based on Remote API | - |
dc.type | Conference | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.citation.beginningpage | 59 | - |
dc.citation.endingpage | 61 | - |
dc.citation.publicationname | 2014 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
dc.identifier.conferencelocation | 부산 | - |
dc.contributor.localauthor | Jun, Tae Joon | - |
dc.contributor.localauthor | Yoo, Myong Hwan | - |
dc.contributor.localauthor | Kim, Seong Hoon | - |
dc.contributor.localauthor | Kim, Daeyoung | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | Van Quoc Dung | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | Cho, Hye Young | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | Hahm, Jaegyoon | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.