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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이화영 (국민대학교) 임은진 (국민대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회 학술대회논문집 2009년도 춘계학술대회
발행연도
2009.5
수록면
196 - 199 (4page)

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높아지는 Graphic Processing Unit(GPU)의 연산 성능과 GPU에서의 범용 프로그래밍을 위한 개발 환경의 개발, 보급으로 인해 GPU를 일반연산에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같이 일반 연산에 활용되고 있는 GPU로 nVidia Tesla와 AMD/ATI의 FireStream 들이 있다. 특수 목적 연산 장치인 GPU를 일반 연산을 위해 프로그래밍하기 위해서는 그에 맞는 프로그램 개발 환경이 필요한데 nVidia에서 개발한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경은 자사의 GPU 프로그램 개발을 위해 제공되는 개발 환경이다. CUDA 개발 환경은 nVidia GPU 프로그래밍 뿐만 아니라 차세대 이종 병렬 프로그램 개발 환경의 공개 표준으로 논의되고 있는 OpenCL(Open Computing Language)와 유사한 특징을 보일 것으로 예상되기 때문에 그 중요성은 특정 GPU 에만 국한되지 않는다. 본 논문에서는 경로 적분 몬테 카를로 (Path Integral Monte Carlo) 방법을 CUDA 개발 환경을 사용하여 nVidia GPU 상에서 병렬화한 결과를 제시하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. nVidia GPU
Ⅲ. CUDA 프로그램 개발 환경
Ⅳ. 경로 적분 몬테 카를로 방법 (PIMC)
Ⅳ. PIMC의 구현
Ⅵ. 결론
참고문헌

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