현재 병렬시스템설계 연구실의 주된 연구 분야는 이종 MPSoC를 위한 병렬시뮬레이션과 GPU 기반 병렬프로그래밍입니다.
비교적 최근에 컴퓨터 시스템 산업에는 패러다임의 변화가 생겼습니다. 데스크탑 PC 환경에서 이미 목격하고 있듯이, 전력 문제로 인해 CPU의 동작주파수는 더 이상 증가하지 못하고, 대신 CPU 코어의 개수가 증가하고 있는 추세입니다. 2년마다 코어의 개수가 2배씩 증가하는 추세로 볼 때 향후 수년내에 수십개의 코어가 하나의 칩에 집적될 것이고, 이러한 추세는 내장형 시스템에서도 마찬가지여서 차세대 스마트폰에도 곧 dual-core가 장착될 예정입니다. 또한 단순히 CPU만 여러 개의 코어를 가진 것이 아니라 GPU(Graphics Processor Unit)도 여러 개의 코어를 가지고 있는데, 이들이 함께 하나의 칩안에 집적되어 프로그램을 각각 병렬 수행하는 것이 보편화되고 있습니다. 이러한 시스템을 이종 MPSoC (Heterogeneous Multiprocessor-on-Chip)라고 합니다.
본 연구실에서는 수행하는 이종 MPSoC를 위한 병렬 시뮬레이션은, 이종 MPSoC를 설계할 때의 핵심단계 중 하나인 시스템 시뮬레이션이 이종 MPSoC의 코어 개수가 증가할수록 느려지는 문제점을 해결하기 위해 병렬로 시스템 시뮬레이션을 수행하는 연구입니다.
2007년도부터 GPU를 범용 프로세서로 활용될 수 있게 해주는 CUDA, OpenCL 등 GPU를 위한 병렬 프로그래밍 언어(C언어 기반)가 개발되었습니다. 2010년 현재 GPU는 이미 수십개의 코어를 가지고 있기 때문에 병렬 프로그래밍을 통한 성능 개선이 상당하여 많은 소프트웨어가 GPU를 활용하기 시작했습니다. 본 연구실에서는 이종 MPSoC에서 CUDA, OpenCL로 소프트웨어를 설계/구현할 때 생기는 이슈를 연구합니다.
비교적 최근에 컴퓨터 시스템 산업에는 패러다임의 변화가 생겼습니다. 데스크탑 PC 환경에서 이미 목격하고 있듯이, 전력 문제로 인해 CPU의 동작주파수는 더 이상 증가하지 못하고, 대신 CPU 코어의 개수가 증가하고 있는 추세입니다. 2년마다 코어의 개수가 2배씩 증가하는 추세로 볼 때 향후 수년내에 수십개의 코어가 하나의 칩에 집적될 것이고, 이러한 추세는 내장형 시스템에서도 마찬가지여서 차세대 스마트폰에도 곧 dual-core가 장착될 예정입니다. 또한 단순히 CPU만 여러 개의 코어를 가진 것이 아니라 GPU(Graphics Processor Unit)도 여러 개의 코어를 가지고 있는데, 이들이 함께 하나의 칩안에 집적되어 프로그램을 각각 병렬 수행하는 것이 보편화되고 있습니다. 이러한 시스템을 이종 MPSoC (Heterogeneous Multiprocessor-on-Chip)라고 합니다.
본 연구실에서는 수행하는 이종 MPSoC를 위한 병렬 시뮬레이션은, 이종 MPSoC를 설계할 때의 핵심단계 중 하나인 시스템 시뮬레이션이 이종 MPSoC의 코어 개수가 증가할수록 느려지는 문제점을 해결하기 위해 병렬로 시스템 시뮬레이션을 수행하는 연구입니다.
2007년도부터 GPU를 범용 프로세서로 활용될 수 있게 해주는 CUDA, OpenCL 등 GPU를 위한 병렬 프로그래밍 언어(C언어 기반)가 개발되었습니다. 2010년 현재 GPU는 이미 수십개의 코어를 가지고 있기 때문에 병렬 프로그래밍을 통한 성능 개선이 상당하여 많은 소프트웨어가 GPU를 활용하기 시작했습니다. 본 연구실에서는 이종 MPSoC에서 CUDA, OpenCL로 소프트웨어를 설계/구현할 때 생기는 이슈를 연구합니다.