KR100949746B1 - 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치 - Google Patents

멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100949746B1
KR100949746B1 KR1020080066954A KR20080066954A KR100949746B1 KR 100949746 B1 KR100949746 B1 KR 100949746B1 KR 1020080066954 A KR1020080066954 A KR 1020080066954A KR 20080066954 A KR20080066954 A KR 20080066954A KR 100949746 B1 KR100949746 B1 KR 100949746B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
search
core processors
execution
processor
block
Prior art date
Application number
KR1020080066954A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100006821A (ko
Inventor
김병남
Original Assignee
삼성중공업 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성중공업 주식회사 filed Critical 삼성중공업 주식회사
Priority to KR1020080066954A priority Critical patent/KR100949746B1/ko
Publication of KR20100006821A publication Critical patent/KR20100006821A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100949746B1 publication Critical patent/KR100949746B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

본 발명은 멀티코어 프로세싱(multi-core processing) 환경에서의 데이터 처리 기술에 관한 것으로, 특히 2D 프로그래밍 환경에서 다양한 객체들을 검색하는데 적합한 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치에 관한 것이다. 종래의 2D 그래픽 객체 검색 기술은 멀티코어 프로세스 환경을 효율적으로 활용하지 못한다는 문제점이 있다. 이에 본 발명은, 다양한 그래픽 객체를 관리 및 변형하는 그래픽 프로그래밍 환경에서 각 객체별 검색 프로세싱을 단일의 코어 프로세서에 각각 할당하여 멀티코어 프로세싱 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 본 발명에 의하면, 그래픽 프로그래밍 환경에서 각 객체에 대해 코어 프로세스별로 별개로 검색 처리한 후 그 결과를 병합함으로써, 멀티 프로세싱 환경에서 계산량이 많은 2D 그래픽 프로그래밍의 성능을 향상시킬 수 있다.
Figure R1020080066954
멀티코어 프로세서, 분할, 객체

Description

멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SEARCHING OBJECT IN MULTI-CORE PROCESSING ENVIRONMENT}
본 발명은 멀티코어 프로세싱(multi-core processing) 환경에서의 데이터 처리 기술에 관한 것으로, 특히 2D 프로그래밍 환경에서 다양한 객체들을 검색하는데 적합한 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 첨단 컴퓨터 애플리케이션(application)들이 더욱 복잡해지고, 프로세싱 시스템들에 대한 요구들이 증가함에 따라, 더 빠른 컴퓨터 프로세싱 데이터 처리율(computer processing data throughput)에 대한 요구도 커지고 있다.
특히, 그래픽 애플리케이션들은, 바람직한 시각 효과들을 성취하기 위해 상대적으로 짧은 기간동안 막대한 횟수들의 데이터 접근들, 데이터 연산들, 및 데이터 조작들을 필요로 하기 때문에, 프로세싱 시스템에 대한 요구량이 가장 많은 애플리케이션들에 속한다. 실시간 멀티미디어 애플리케이션들은 프로세싱 시스템들에 대한 요구량이 높고, 실제로 초당 수천 메가비트(megabit)의 빠른 처리 속도를 필요로 한다.
멀티코어 프로세서(multi-core processor)는 이와 같은 빠른 처리 속도에 최대한 부응하기 위해 개발된 것으로, 2개 이상의 코어를 집적하여 단일 코어의 동작 주파수 한계를 극복하고 있다.
현재의 컴퓨팅 환경이 멀티코어 프로세싱 환경으로 보편화되었기에, 멀티코어 프로세싱이 가능한 환경을 활용하여 계산량이 많은 프로그래밍 환경, 예컨대 2D 그래픽 프로그래밍 환경에서 성능 향상을 꾀할 수 있다.
2D 다이어그램(diagram)을 다루는 프로그램, 예컨대 파워포인트(power-point), 비지오(visio) 등은 다양한 그래픽 객체, 예를 들면 원, 다각형, 자유곡선 등을 관리 및 변형한다. 사용자가 이러한 객체를 조작할 때 가장 많이 사용하는 동작이, 특정 객체를 선택하거나 변형했을 때 검색하는 기능이다. 이를 위해 공간분할(octree 등) 기법, 충돌체크(bounding box) 기법 등의 다양한 알고리즘이 개발되어 왔다.
이때, 멀티코어 프로세서의 동작 단위는 쓰레드(thread)이며, 멀티코어 프로세서는 자동으로 연산량이 적은 코어에 매 쓰레드를 배치하여 실행한다. 이처럼 멀티코어 프로세서를 이용하여 데이터를 처리하게 되면, 멀티코어 프로세서 내의 각 코어 중에서 연산량이 가장 적은 코어에 쓰레드를 배치하게 된다.
2개의 코어를 사용한 듀얼코어(dual-core) 프로세서나 4개의 코어를 사용한 쿼드코어(quad-core) 프로세서에서 기존의 데이터 처리 기법을 사용하여 그래픽 객체를 검색하게 되면, 1개의 코어에 집중적으로 연산량이 가중(1개의 코어에서 다수의 객체들을 순차 검색) 될 수 있으며 나머지 1개 또는 3개의 코어는 상대적으로 낮은 연산량이 부과되어 각 코어의 연산량이 불균일하게 유지될 수 있다.
종래의 2D 그래픽 객체 검색 기법으로는, 멀티코어 프로세스 환경을 효율적으로 활용하지 못한다는 문제점이 제기되었다.
이에 본 발명은, 다양한 그래픽 객체를 관리 및 변형하는 그래픽 프로그래밍 환경에서 각 객체별 검색 프로세싱을 단일의 코어 프로세서에 각각 할당하여 멀티코어 프로세싱 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명의 과제를 해결하기 위한 일 관점에 따르면, 멀티코어 프로세싱 환경에서 객체를 검색하는 방법으로서, 특정 객체의 검색 지령이 입력될 때 분할 검색 가능한 객체인지를 체크하는 과정과, 상기 체크 결과, 분할 검색 가능한 객체일 때 다수의 코어 프로세서들 중 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색하는 과정과, 검색된 상기 유효 코어 프로세서들 중 적어도 2개의 실행 코어 프로세서를 선택하여 분할 검색 실행을 지령하는 과정과, 선택된 적어도 2개의 실행 코어 프로세서가 상기 특정 객체에 대한 분할 검색을 각각 실행하는 과정과, 상기 분할 검색의 각 실행 결과를 병합하여 상기 특정 객체에 대한 최종 검색 결과를 생성하는 과정을 포함하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법을 제공한다.
본 발명의 과제를 해결하기 위한 다른 관점에 따르면, 다수의 코어 프로세서들을 갖는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치로서, 외부로부터 입력되는 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱 가능 여부를 체크하여 그 결과에 따른 검색 지령신호를 발생하는 분할 검색 판단 블록과, 상기 분할 검색 판단 블록으로부터 분할 검색 지령신호가 수신되면 상기 다수의 코어 프로세서들 중 적어도 2개의 코어 프로세서를 실행 코어 프로세서로 선택하며, 선택된 적어도 2개의 실행 코어 프로세서 각각에 분할 검색 실행 지령신호를 전달하는 프로세서 관리 블록과, 상기 프로세서 관리 블록의 분할 검색 실행 지령신호에 대응하여 적어도 2개의 실행 코어 프로세서에서 상기 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱을 각각 수행하는 프로세서 블록과, 상기 프로세서 관리 블록으로부터의 병합 지령신호에 대응하여 적어도 2개의 실행 코어 프로세서로부터 각각 전달되는 분할 검색의 실행 결과를 병합하는 병합 블록을 포함하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치를 제공한다.
본 발명에 의하면, 그래픽 프로그래밍 환경에서 각 객체에 대해 코어 프로세스별로 별개로 검색 처리한 후 그 결과를 병합함으로써, 멀티 프로세싱 환경에서 계산량이 많은 2D 그래픽 프로그래밍의 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 수백, 수천 개의 객체를 다루는 그래픽 프로그래밍 환경에서 작업 효율을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 객체 검색 방법을 구현하기 위한 멀티코어 프로세싱 환경의 구성도로서, 메모리 블록(102), 분할 검색 판단 블록(104), 프로세서 관리 블록(106), 프로세서 블록(108), 객체 정보 DB(110), 병합 블록(112)을 포함한다.
메모리 블록(102)은 도시 생략된 사용자 인터페이스(User Interface)를 통해 입력되는 검색하고자 하는 객체 정보를 임시 저장하는 저장 수단으로서, 후술하는 프로세서 관리 블록(106)의 검색 대상 객체 인출 지령신호에 대응하여 해당 검색 대상 객체 데이터를 프로세서 블록(108)으로 전달하는 역할을 한다. 이때의 검색 대상 객체는, 예컨대 2D 그래픽을 다루는 프로그램들에 적용되는 그래픽 객체일 수 있다.
분할 검색 판단 블록(104)은 외부로부터 입력되는 검색 대상 객체가 단일 검색 프로세싱을 통해 검색 가능한 객체인지, 혹은 분할 검색 프로세싱을 통해 검색 가능한 객체인지의 여부를 체크하며, 체크 결과로서 단일 검색 지령신호 또는 분할 검색 지령신호를 발생하여 프로세서 관리 블록(106)으로 전달한다. 여기에서, 분 할 검색 지령 신호는 해당 객체에 대한 x축 검색과 y축 검색을 포함하는 지령신호이거나, 혹은 해당 객체에 대한 x축 검색, y축 검색 및 z축 검색을 포함하는 지령신호일 수 있다.
프로세서 관리 블록(106)은 분할 검색 판단 블록(104)으로부터 단일 검색 지령신호가 수신될 때, 프로세서 블록(108)의 다수의 코어 프로세서들 중 현재 프로세싱에 사용되지 않고 있는 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색하고, 검색된 유효 코어 프로세서들 중 어느 하나를 실행 코어 프로세서로 선택하며, 선택된 실행 코어 프로세서(예컨대, 코어 프로세서 1(108/1))에 단일 검색 실행 지령신호를 전달한다. 여기에서, 유효 코어 프로세서의 검색은, 예컨대 프로세싱 작업 중인 코어 프로세서들에 실행 태그를 표시해 두고, 프로세싱 작업이 종료될 때 표시된 태그를 삭제하는 방식으로 수행할 수 있다.
또한, 프로세서 관리 블록(106)은 단일 검색 실행 지령신호의 전달과 동시에 검색 대상 객체의 단일 인출 지령신호를 발생하여 메모리 블록(102)으로 전달하며, 이에 응답하여 메모리 블록(102)으로부터 인출되는 검색 대상 객체는 선택된 실행 코어 프로세서(예컨대, 코어 프로세서 1(108/1))로 전달된다. 따라서, 코어 프로세서 1(108/1)은 후술하는 객체 정보 DB(110)와의 인터페이스를 통해 검색 지령된 객체에 대한 단일 검색 프로세싱을 실행하게 될 것이다.
한편, 프로세서 관리 블록(106)은 분할 검색 판단 블록(104)으로부터 분할 검색 지령신호가 수신될 때, 다수의 코어 프로세서들 중 현재 프로세싱에 사용되지 않고 있는 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색하고, 검색된 유효 코어 프로 세서들 중 적어도 2개를 실행 코어 프로세서로 선택하며, 선택된 실행 코어 프로세서(예컨대, 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)) 각각에 분할 검색 실행 지령신호를 전달한다.
또한, 프로세서 관리 블록(106)은 분할 검색 실행 지령신호의 전달과 동시에 검색 대상 객체 데이터의 복수 인출 지령신호를 발생하여 메모리 블록(102)으로 전달하며, 이에 응답하여 메모리 블록(102)으로부터 인출되는 검색 대상 객체는 선택된 실행 코어 프로세서(예컨대, 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)) 각각으로 동시에 전달된다. 따라서, 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2) 각각은 객체 정보 DB(110)와의 인터페이스를 통해 검색 지령된 객체에 대한 분할 검색 프로세싱을 각각 실행하게 될 것이다. 예컨대, 코어 프로세서 1(108/1)에서는 검색 대상 객체에 대한 x축 검색을 실행하고, 코어 프로세서 2(108/2)에서는 검색 대상 객체에 대한 y축 검색을 실행하며, 이와 같은 분할 검색 실행 결과는 후술하는 병합 블록(112)으로 전달된다.
더욱이, 프로세서 관리 블록(106)은 분할 검색 실행 지령신호의 전달과 동시에 분할 검색 결과를 병합하도록 지령하는 병합 지령신호를 발생하여 병합 블록(112)으로 전달한다. 따라서, 병합 블록(112)에서는, 예컨대 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)로부터 각각 전달되는 분할 검색의 실행 결과를 병합하여 검색 대상 객체에 대한 최종 검색 결과를 생성하게 될 것이다.
프로세서 블록(108)은 쓰레드(thread) 단위로 동작하는 복수 개의 코어 프로세서 군(108/1∼108/N)을 구비하는데, 이러한 각 코어 프로세서(102/1∼102/N)는 물리적으로 분리되어 있으므로 서로 독립적으로 동작할 수 있다.
이러한 프로세서 블록(108)은 상술한 프로세서 관리 블록(106)으로부터의 단일 검색 실행 지령신호에 대응하여 선택되는 임의의 코어 프로세서, 예를 들면 코어 프로세서 1(108/1)에 대한 단일 검색 프로세싱을 실행한다. 보다 구체적으로 설명하면, 프로세서 관리 블록(106)으로부터 코어 프로세서 1(108/1)로 단일 검색 실행 지령신호가 입력되면, 단일 검색 실행 지령신호에 대응하여 발생되는 단일 인출 지령신호에 따라 메모리 블록(102)으로부터 제공되는 검색 대상 객체가 코어 프로세서 1(108/1)로 전달되고, 검색 대상 객체를 전달받은 코어 프로세서 1(108/1)은 객체 정보 DB(110)와의 인터페이스를 통해 검색 지령된 객체에 대한 단일 검색 프로세싱을 실행한다.
또한, 프로세서 블록(108)은 상술한 프로세서 관리 블록(106)으로부터의 분할 검색 실행 지령신호에 대응하여 선택되는 임의의 코어 프로세서, 예를 들면 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)에 대한 분할 검색 프로세싱을 실행한다. 보다 구체적으로 설명하면, 프로세서 관리 블록(106)으로부터 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(1082)로 분할 검색 실행 지령신호가 입력되면, 분할 검색 실행 지령신호에 대응하여 발생되는 분할 인출 지령신호에 따라 메모리 블록(102)으로부터 제공되는 검색 대상 객체가 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2) 각각으로 전달되고, 검색 대상 객체를 전달받은 각각의 코어 프로세서 1(108/1) 및 코어 프로세서 2(108/2)는 객체 정보 DB(110)와의 인터페이스를 통해 검색 지령된 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱을 각각 실행한다. 이러한 분할 검색 프로세싱은, 예컨대 2D 그래픽을 다루는 프로그램들에 적용되는 그래픽 객체의 경우, x축에 대한 검색 및 y축에 대한 검색 처리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 코어 프로세서 군(108/1∼108/N)내의 프로세서 1(108/1)에서는 검색 대상 객체에 대한 x축 검색을 실행하고, 코어 프로세서 2(108/2)에서는 검색 대상 객체에 대한 y축 검색을 실행할 수 있을 것이다.
이때, 검색 대상 객체에 대한 x축 검색 및 y축 검색은, 검색 대상 객체에 대한 선택, 이동, 변형 등의 과정들을 포함할 수 있다.
병합 블록(112)은 프로세서 관리 블록(106)으로부터의 병합 지령신호에 대응하여 각각의 코어 프로세서, 예컨대 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)로부터 각각 전달되는 분할 검색의 실행 결과를 병합하는 역할을 한다. 이러한 병합 블록(112)의 실행 결과 병합 과정을 통해 검색 대상 객체에 대한 최종 검색 결과를 생성하게 될 것이다.
이하, 상술한 구성과 함께, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 과정에 대해 첨부한 도 2의 흐름도를 참조로 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 본 실시예는, 멀티코어 프로세스 환경에서 특정 프로그램, 예컨대 2D 그래픽 프로그램이 구동될 때의 객체 검색 과정을 기술한 것으로, 이는 본 발명의 실시예를 설명하기 위해 예시적으로 한정한 것일 뿐, 본 발명을 특징짓는 것은 아니다.
도 2에 도시한 바와 같이, 단계(S200)에서 프로세서 관리 블록(106)은 도시 생략된 사용자 인터페이스를 통해 특정 객체의 검색 지령이 입력될 경우에, 해당 객체 정보를 메모리 블록(102)에 임시 저장하고 단계(S202)로 진행한다.
단계(S202)에서 프로세서 관리 블록(106)은 특정 객체가 분할 검색 가능한 객체인지를 분할 검색 판단 블록(104)을 통해 체크한다. 예컨대, 특정 객체가 좌표로 정의될 수 있는 점 등으로 이루어진 직선인 경우, 이 직선을, 예를 들어 시작점, 끝점 등으로 재정의하여 분할 검색할 수 있는지를 체크할 수 있다.
단계(S202)의 체크 결과, 분할 검색 가능한 객체인 경우, 예컨대 직선인 경우, 프로세서 관리 블록(106)은 단계(S204) 및 단계(S206)로 진행하여 프로세서 블록(108)의 다수의 코어 프로세서들 중 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색한다.
이후, 단계(S208)에서 프로세서 관리 블록(106)은 검색된 유효 코어 프로세서들 중 2D 그래픽 프로그램에서의 검색, 예컨대 x축 및 y축 검색을 위한 실행 코어 프로세서, 예컨대 코어 프로세서 1(108/1)과 코어 프로세서 2(108/2)를 선택하여 분할 검색 실행을 지령한다.
이에 따라 프로세서 블록(108)의 코어 프로세서 1(108/1) 및 코어 프로세서 2(108/2)는 특정 객체에 대한 분할 검색, 예컨대 코어 프로세서 1(108/1)은 x축 검색을 실행하고, 코어 프로세서 2(108/2)는 y축 검색을 각각 실행한다(S210). 예를 들어, 코어 프로세서 1(108/1)은 x축의 직선의 시작점, 끝점 등을 검색하고, 코어 프로세서 2(108/2)는 y축의 직선의 시작점, 끝점 등을 검색할 수 있을 것이다.
이후, 단계(S212)에서 프로세서 관리 블록(106)은, 병합 블록(112)을 통해 상술한 분할 검색의 각 실행 결과, 예컨대 x축의 직선의 시작점, 끝점 등을 검색 실행한 결과 및 y축의 직선의 시작점, 끝점 등을 검색 실행한 결과를 병합하도록 지령한다.
이에 따라 병합 블록(112)에서는, 분할 검색의 각 실행 결과를 병합하여 특정 객체에 대한 최종 검색 결과(즉, x축 검색 실행 결과와 y축 검색 실행 결과가 병합된 검색 결과)를 생성 및 출력하게 된다(S214).
한편, 단계(S202)에서 프로세서 관리 블록(106)은, 사용자 인터페이스를 통해 입력된 특정 객체가 분할 검색 가능한 객체가 아닌 것으로 분할 검색 판단 블록(104)을 통해 체크된 경우, 즉 분할 검색 판단 블록(104)을 통해 특정 객체가 단일 검색 객체인 것으로 체크된 경우에는 단계(S216)로 진행한다.
단계(S216)에서 프로세서 관리 블록(106)은 단계(S216) 및 단계(S218)로 진행하여 프로세서 블록(108)의 다수의 코어 프로세서들 중 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색한다.
이후, 단계(S220)에서 프로세서 관리 블록(106)은 검색된 유효 코어 프로세서들 중 2D 그래픽 프로그램에서의 검색, 예컨대 x축 검색을 위한 실행 코어 프로세서, 예컨대 코어 프로세서 1(108/1)을 선택하여 단일 검색 실행을 지령한다.
이에 따라 프로세서 블록(108)의 코어 프로세서 1(108/1)은 특정 객체에 대한 단일 검색, 예컨대 x축 검색을 실행한다(S222).
이후, 단계(S224)에서는, 특정 객체에 대한 최종 검색 결과, 예컨대, x축 검색 실행 결과를 생성 및 출력하게 된다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은, 2D 그래픽 프로그래밍과 같은 많은 수의 객체를 다루는 멀티코어 프로세싱 환경에서, 각 객체별 검색 프로세싱을 단일의 코어 프로세서에 각각 할당하여 멀티코어 프로세싱 성능을 향상시키도록 구현한 것이다.
한편, 본 발명의 실시예에 대해 상세히 기술하였으나 본 발명은 이러한 실시예에 국한되는 것은 아니며, 후술하는 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상과 범주 내에서 당업자로부터 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다.
도 1은 본 발명에 따른 객체 검색 방법을 구현하기 위한 멀티코어 프로세싱 환경을 예시한 구성 블록도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법을 설명하는 흐름도.

Claims (7)

  1. 멀티코어 프로세싱 환경에서 객체를 검색하는 방법으로서,
    특정 객체의 검색 지령이 입력될 때 분할 검색 가능한 객체인지를 체크하는 과정과,
    상기 체크 결과, 분할 검색 가능한 객체일 때 다수의 코어 프로세서들 중 사용 가능한 유효 코어 프로세서들을 검색하는 과정과,
    검색된 상기 유효 코어 프로세서들 중 적어도 2개의 실행 코어 프로세서를 선택하여 분할 검색 실행을 지령하는 과정과,
    선택된 적어도 2개의 실행 코어 프로세서가 상기 특정 객체에 대한 분할 검색을 각각 실행하는 과정과,
    상기 분할 검색의 각 실행 결과를 병합하여 상기 특정 객체에 대한 최종 검색 결과를 생성하는 과정
    을 포함하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 객체는, 그래픽 프로그램에 적용되는 각각의 그래픽 객체인 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 특정 객체에 대한 분할 검색을 각각 실행하는 과정은,
    상기 각각의 그래픽 객체에 대한 x축 검색과 y축 검색을, 상기 선택된 적어도 2개의 실행 코어 프로세서에서 각각 별개로 수행하는 과정인 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 각각의 그래픽 객체에 대한 x축 검색과 y축 검색은, 상기 각각의 그래픽 객체에 대한 선택, 이동, 변형 중 적어도 하나 이상을 포함하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법.
  5. 다수의 코어 프로세서들을 갖는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치로서,
    외부로부터 입력되는 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱 가능 여부를 체크하여 그 결과에 따른 검색 지령신호를 발생하는 분할 검색 판단 블록과,
    상기 분할 검색 판단 블록으로부터 분할 검색 지령신호가 수신되면 상기 다수의 코어 프로세서들 중 적어도 2개의 코어 프로세서를 실행 코어 프로세서로 선 택하며, 선택된 적어도 2개의 실행 코어 프로세서 각각에 분할 검색 실행 지령신호를 전달하는 프로세서 관리 블록과,
    상기 프로세서 관리 블록의 분할 검색 실행 지령신호에 대응하여 적어도 2개의 실행 코어 프로세서에서 상기 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱을 각각 수행하는 프로세서 블록과,
    상기 프로세서 관리 블록으로부터의 병합 지령신호에 대응하여 적어도 2개의 실행 코어 프로세서로부터 각각 전달되는 분할 검색의 실행 결과를 병합하는 병합 블록
    을 포함하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로세서 관리 블록은, 상기 분할 검색 지령신호에 대응하여 상기 다수의 코어 프로세서들 중 유효 코어 프로세서들을 검색하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로세서 블록은, 상기 분할 검색 실행 지령신호에 대응하여 객체 정보 데이터베이스(DataBase, DB)와의 인터페이스를 통해 상기 검색 대상 객체에 대한 분할 검색 프로세싱을 실행하는 것을 특징으로 하는 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 장치.
KR1020080066954A 2008-07-10 2008-07-10 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치 KR100949746B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080066954A KR100949746B1 (ko) 2008-07-10 2008-07-10 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080066954A KR100949746B1 (ko) 2008-07-10 2008-07-10 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100006821A KR20100006821A (ko) 2010-01-22
KR100949746B1 true KR100949746B1 (ko) 2010-03-25

Family

ID=41815901

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080066954A KR100949746B1 (ko) 2008-07-10 2008-07-10 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100949746B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101136850B1 (ko) 2010-07-22 2012-04-20 연세대학교 산학협력단 중앙 처리 장치, 그것의 ｇｐｕ 시뮬레이션 방법 그리고 그것을 포함하는 컴퓨팅 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09185593A (ja) * 1995-12-26 1997-07-15 Internatl Business Mach Corp <Ibm> マルチプロセッサ装置
KR19990048440A (ko) * 1997-12-09 1999-07-05 정선종 병렬처리를 위한 코드 분산방법 및 장치
US20010055019A1 (en) 1998-02-17 2001-12-27 Sowizral Henry A. Multiple processor visibility search system and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09185593A (ja) * 1995-12-26 1997-07-15 Internatl Business Mach Corp <Ibm> マルチプロセッサ装置
KR19990048440A (ko) * 1997-12-09 1999-07-05 정선종 병렬처리를 위한 코드 분산방법 및 장치
US20010055019A1 (en) 1998-02-17 2001-12-27 Sowizral Henry A. Multiple processor visibility search system and method

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100006821A (ko) 2010-01-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8400458B2 (en) Method and system for blocking data on a GPU
US8990827B2 (en) Optimizing data warehousing applications for GPUs using dynamic stream scheduling and dispatch of fused and split kernels
US8209697B2 (en) Resource allocation method for a physical computer used by a back end server including calculating database resource cost based on SQL process type
Pan et al. Fast GPU-based locality sensitive hashing for k-nearest neighbor computation
CN111488205B (zh) 面向异构硬件架构的调度方法和调度系统
KR100980449B1 (ko) 병렬 전역조명 렌더링 방법 및 시스템
Chen et al. Distributed modeling in a MapReduce framework for data-driven traffic flow forecasting
US10120717B2 (en) Method for optimizing the size of a data subset of a processing space for improved execution performance
KR102346119B1 (ko) 입력 인덱스 스트림 내 프리미티브의 식별
Bøgh et al. Efficient GPU-based skyline computation
CN111488177A (zh) 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
EP3396542B1 (en) Database operating method and device
US20170046382A1 (en) Using local memory nodes of a multicore machine to process a search query
CN112286917A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN105637482A (zh) 基于gpu的数据流处理方法和装置
Karnagel et al. Local vs. Global Optimization: Operator Placement Strategies in Heterogeneous Environments.
CN113741961B (zh) 基于Kubernetes容器编排软件提交大数据计算作业的方法及装置
KR100949746B1 (ko) 멀티코어 프로세싱 환경에서의 객체 검색 방법 및 장치
US9298769B1 (en) Method and apparatus to facilitate discrete-device accelertaion of queries on structured data
CN116069480B (zh) 一种处理器及计算设备
Ismaeel et al. A systematic cloud workload clustering technique in large scale data centers
KR102209526B1 (ko) 병렬 연산을 통한 단백질-리간드 상호 작용 분석 방법 및 장치
Al Maruf et al. Optimizing DNNs Model Partitioning for Enhanced Performance on Edge Devices
CN111290855B (zh) 分布式环境中多gpu服务器的gpu卡管理方法、系统及存储介质
CN113535349A (zh) 数据批量处理方法、装置和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130304

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140303

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee