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멀티 코어와 GPU 결합 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 모델링 시뮬레이션의 가속화
김성섭,조정훈,박대진,Kim, Seongseop,Cho, Jeonghun,Park, Daejin 한국시뮬레이션학회 2018 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.27 No.3
이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다. Discrete event system specification (DEVS) has been used in many simulations including hybrid systems featuring both discrete and continuous behavior that require a lot of time to get results. Therefore, in this study, we proposed the acceleration of a DEVS-based hybrid system simulation using multi-cores and GPUs tightly coupled computing. We analyzed the proposed heterogeneous computing of the simulation in terms of the configuration of the target device, changing simulation parameters, and power consumption for efficient simulation. The result revealed that the proposed architecture offers an advantage for high-performance simulation in terms of execution time, although more power consumption is required. With these results, we discovered that our approach is applicable in hybrid system simulation, and we demonstrated the possibility of optimized hardware distribution in terms of power consumption versus execution time via experiments in the proposed architecture.
이동 목표물의 효율적인 위치 추정을 위한 파티클 필터 신호 처리의 GPU 기반 가속화
김성섭,조정훈,박대진,Kim, Seongseop,Cho, Jeonghun,Park, Daejin 대한임베디드공학회 2017 대한임베디드공학회논문지 Vol.12 No.5
Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.
Si/SiGe 나노스프링의 평형상태의 기하학적 형상에 대한 연구
김성섭(Seongseop Kim),김원배(Wonbae Kim),조맹효(Maenghyo Cho) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.11
In this paper, molecular dynamics simulation is performed to find the equilibrium configuration of Si/SiGe nanospring. Equilibrium configuration of nanospring is characterized by curvature, which is evaluated by using two methods ? three-point method and lattice-spacing method. Length, thickness, width, and composition ratio of SiGe alloy are chosen as design parameters. It is observed that thickness and composition ratio of SiGe alloy have more effect on curvature than length or width.