VLAR 이란?

VLAR 이란? : Very Low Angle Range 의 약자
AR(Angle Range) 이란? : 간단하게는 아래그림에 WU true angle range is : 0.xxxxxx 부분의 숫자

Angle Range

(또는 BOINC 세티엣홈 프로젝트폴더안에 저장되는 워크유닛을 직접 메모장같은걸로 열어보면 <workunit_header>부분 어딘가에 <true_angle_range> 0.43953727936435 </true_angle_range> 이런식으로 AR 이 적혀있다.)

AR 은 정확하게는 Arecibo Telescope 가 밤하늘 우주공간을 탐색하기위해 움직이는 각도를 말한다. 그리고 이 각도가 작을수록 좁은구간을 멀리 탐색할 수 있다고한다.

앞서 이야기한것처럼 AR 값이 매우 낮은 워크유닛을 VLAR, 매우 높은 워크유닛을 VHAR 이라 하는데 여기서 문제가되는 부분은 이 워크유닛들이 GPU 에서 처리될때 효율이 그다지 좋지못하다는 점이다.

아래 그래프는 CPU : intel Q9450, GPU : Geforce 9600GSO 환경에서의 AR 구간별 효율을 비교한것이다. (출처 : Lunatics team, Raistmer)

그래프를 보면 특정 AR 구간에서 GPU 와 CPU 의 시간 비율이 평균 2.4 정도가된다. 이는 CPU 에서보다 GPU 에서의 컴퓨팅이 2.4 배 빠르다는 이야기다. 하지만 이 구간(Mid AR 이라 하자)을 벗어난 구간에선 비교적 낮은 효율을 보이며 심지어 CPU 에서의 처리가 더 나은부분도 존재한다.

왜 그런지 이유를 알아보기위해 이곳저곳을 둘러보다 발견한 표에서 쓸만한 단서를 찾아냈는데 통상 MB 워크유닛을 분석하는데는 pulse, triplet, spike, gaussian 이렇게 네가지 방법을 사용한다고한다. 그것이 모든 워크유닛에 다 적용되는것이 아니고 AR 범위마다 적용되는 분석방법이 다르다. 좀 오래된 자료지만 아래 표를 보면 Gaussian finding 은 대략 0.3 < AR < 1.0 구간에서만 실행되는것을 알수있다. (출처 : Seti@home classic FAQ)

anglerange

이 표와 좀전에 봤던 CPU/GPU 효율비교 그래프를 비교해보면 Gaussian finding 이 적용되는 AR 구간이 CPU/GPU times ratio 가 평균 2.4 정도로 유지되었던 부분과 거의 비슷하게 들어맞는다는걸 짐작할수있다. 그리고 CUDA 는 gaussian 연산에서 높은 효율을 보인다고하니 왜 그 구간에서 GPU 연산이 더 효율이 좋은지 대략 답이나온다.

gaussian_cuda

(CUDA zone 에서 Gaussian 으로 검색해본 CUDA 기술 적용으로 향상된 연산속도 사례, 무려 170배의 속도향상)

여기서 잠정적 결론을 내려보면 Gaussian finding 기법이 사용되는 Mid AR 구간에서는 GPU 의 연산이 높은 효율을 낼수있지만 VLAR 이나 VHAR 같은 Gaussian finding 이 사용되지않는 구간에선 효율이 현저히 낮아지기 때문에 GPU 에서의 연산은 피하는것이 좋다는 이야기다. (이 결론도 역시 단지 내생각일뿐 신뢰가치는 없다)

나중에 알고보니 Gaussian finding 이 문제가 아니고 Pulse finding 이 문제라고한다.

Creative Commons License

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~ by 299,792,458 on July 24, 2009.

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