모바일 GPU를 이용한 효과적인 영상처리 고속화 방법에 관한 연구

Abstract

일반적으로 영상처리 알고리즘은 데이터의 양이 많아 순차적인 처리 구조를 가지는 CPU를 가지고 고속으로 처리 하는데 한계점이 있다. 그래서 데스크탑 컴퓨터에서는 프로그래밍 가능한 GPU(Graphic Processing Unit)를 통해 병렬처리를 하여 영상처리 알고리즘 고속화 하는데 사용하여 왔다. 그러나 기존의 모바일 디바이스 대부분의 모델이 프로그래밍 가능한 GPU를 지원하는 GPU를 탑재하지 않아 병렬처리를 이용한 고속처리가 불가능하였다. 그러나 최근 들어 프로그래밍 가능한 GPU를 탑재한 모바일 디바이스들이 속속 출시 되어 병렬처리를 통한 영상처리 알고리즘의 고속화가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 프로그래밍 가능한 GPU를 사용하여 영상처리 알고리즘을 고속화 하는 방법에 대해 설명한다. 모바일 디바이스는 데스크탑 컴퓨터와 다르게 디바이스의 구조상 많은 제약 사항이 있다. 이러한 제약사항에 대해 정확히 알지 못하고 프로그래밍을 하게 되면 병렬처리라 할지라도 계산속도가 많이 걸리는 경우가 발생하게 된다. 또한 모바일 디바이스에 탑재되어 있는 GPU는 캐쉬(cache)메모리의 크기가 작아 영상의 픽셀을 접근하는 방법에 따라서 병렬처리의 속도가 좌우 된다. 이러한 모바일 디바이스의 특징을 이해할 때 비로서 병렬처리를 통한 영상처리 알고리즘의 고속화가 가능하게 된다. 본 논문은 데스크탑과 모바일 디바이스에서 프로그래밍 가능한 GPU를 통한 영상처리 고속화 방법의 차이점에 대해 설명하고 여러가지 영상처리 알고리즘을 프로그래밍 가능한 GPU를 가지고 속도 향상 효과를 실험하고 검증 하였다. 실험 결과 낮은 파워의 모바일 CPU로 영상처리 알고리즘을 처리 하는 것 보다 GPU로 처리 하는 것이 더 좋은 효과를 나타내었다. 그러나 GPU로 병렬처리 할 때 더 많은 시간이 소요 되는 알고리즘도 있음을 확인할 수 있었다. 이는 지금까지 GPU를 통한 병렬처리를 하면 CPU에 비해 속도향상이 될 것이라는 기대에 못 미치는 결과이다. 이는 분석해보면 GPU로 병렬처리 할 때 CPU느려지는 경우는 GPU안에 있는 텍스쳐의 캐시가 빈번하게 교체될 때 발생하게 된다. 시스템 메모리에서 값을 읽어오는 시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 존재하지만 그것의 빈번한 교체는 속도저하의 큰 원인이 된다. 그래서 본 논문은 모바일 디바이스에 장착된 작은 크기의 GPU의 캐시 메모리의 한계를 극복하기 위하여 현재 위치에서 인접한 위치만 텍스쳐 유닛이 접근할 수 있게 프로그래밍 하며, CPU와 GPU 연산을 적절히 병행하여 연산을 하면 영상처리 알고리즘을 효과적으로 처리할 수 있음을 확인 하였다.