최근, GPU 성능이 급속도로 향상되면서 CPU를 대체할 수 있는 처리기로서의 GPU에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. GPU의 성능은 현재까지는 비약적으로 향상되어 왔지만, 향후에도 지속적인 성능 향상을 기대하기 위해서는 GPU의 성능에 부정적인 영향을 주고 있는 요인들에 대한 상세한 분석이 수반되어야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 고성능 상용 GPU의 성능에 부정적인 영향을 미치는 요인들을 크게 5가지로 분류하고, 각각의 요인들이 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 한다. 실험 결과에 의하면, 대용량 데이터 처리 응용프로그램을 GPU에서 수행하는 경우에는 메모리 오버헤드로 인해 성능이 최대 12.6% 저하된다. 연산 집중 응용프로그램을 수행하는 경우에는 내부연결망 지연과 레지스터 파일 충돌 때문에 발생하는 오버헤드로 인해 3.5%의 성능이 저하됨을 알 수 있다.
The performance of Graphic Processing Unit (GPU) has been improved dramatically. To improve the GPU performance continuously, a quantitative analysis on the various factors which degrade the GPU performance should be provided. In this paper, we divide the negative factors on the GPU performance into five types and analyze the impact of each factor quantitatively. According to our experimental results using GPGPU-SIM, memory overhead degrades the GPU performance by 12.6% when the mass-data applications are executed. In cases that computation-intensive applications are executed, the degradation of GPU performance caused by the interconnection overhead and register file overhead is measured as 3.5%.
