• 강사 : 김민수 교수 (카이스트 전산학부)
• 일시 : 2021. 5. 20 (목) 17:00~18:30

그래픽 처리 장치 (Graphic Processing Unit)는 전통적으로 게임, 컴퓨터 그래픽 등의 용도로 활용되고 있었으나, 최근에는 AI, 빅데이터 분석, 블록체인 등의 분야에서도 활발하게 활용되고 있다. GPU는 시스템의 메인 메모리와 별도로 자체의 장치 메모리를 가지고 있으면서 수 천 개 이상의 계산 코어를 지니고 있고, PCI 인터페이스를 통해 시스템과 연결이 된다는 특징을 가진다. 오늘날 빅데이터 분석은 대규모의 데이터에 대해 같은 종류의 연산을 적용한다는 특징을 지니고 있으며, 이에 GPU를 활용하여 대규모 데이터를 고속으로 처리하는 것이 이론적으로 가능하다. 그러나, 실제 빅 데이터를 GPU로 효율적으로 계산하기 위해서는 데이터 모델, 데이터 분포, 분석 연산에 따라 서로 다른 방식으로 알고리즘 또는 시스템을 설계 및 구현해야 효과를 거둘 수 있다. 본 세미나에서는 관계형 데이터, 그래프 데이터, 유전체 데이터 등 다양한 종류의 데이터에 대해 어떻게 서로 다른 방식의 GPU 컴퓨팅을 수행하는 것이 효과적인지 방법들을 소개한다. 또한, 대표적인 데이터 마이닝 연산인 패턴 마이닝을 위한 GPU 컴퓨팅과 대규모 기계학습을 위한 GPU 컴퓨팅 방법들에 대해서도 소개한다. 해당 방법들을 통해 CPU 기반의 방법 대비 적게는 수 배에서 수 십 배, 많게는 수 백 배 이상 성능을 향상시킬 수 있다.