Fast access method of neighboring particles using bitonic sort based GPU hashing, and its applications
제목 : 바이토닉 정렬 기반의 GPU 해싱을 이용한 인접 입자의 빠른 접근 기법과 그 응용 사례
이수빈* 김종현*
(* : 강남대학교 소프트웨어응용학부)
한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 2022년
제목 : 바이토닉 정렬 기반의 GPU 해싱을 이용한 인접 입자의 빠른 접근 기법과 그 응용 사례
이수빈* 김종현*
(* : 강남대학교 소프트웨어응용학부)
한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 2022년
Abstract : 본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.
[paper]