講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-07-26 11:45
マルチGPUクラスタを用いた大規模計算機ホログラム生成時間の初期評価 ○渡邉晋平(宇都宮大)・ボアズ ジェシー ジャッキン(NICT)・大川 猛・大津金光・横田隆史・早崎芳夫・谷田貝豊彦・馬場敬信(宇都宮大) CPSY2017-20 |
抄録 |
(和) |
3D ディスプレイ実現の方法の一つとして計算機ホログラム(Computer Generated Hologram : CGH) が
挙げられる.大規模なCGH は既存の3D ディスプレイの問題を解決することができる.しかし,CGH の生成には画
素数に比例したメモリと計算量が必要となり,リアルタイムで大規模なCGH が生成ができないので実用には至ってい
ない.CGH 生成の処理には並列に処理可能な部分が多く,大量の演算コアを持つGPU (Graphics Processing Unit)
とオブジェクト分割法を用いて生成処理の高速化を計ったが,依然として数十秒程度の時間がかかっている.そこで,
本稿では,マルチGPU クラスタ上にオブジェクト分割法を用いたCGH 生成プログラムを実装し,生成処理の高速化
を図る.生成処理時間の評価を行ったところ,CPU を用いて逐次処理を行った場合と比較して最大で134.7 倍の速度
向上を得ることができた. |
(英) |
Computer generated hologram (CGH) is a technology for realizing 3D displays. Large-scale CGH has
a merit that it resolves problems existing 3D displays have. However, generating CGH requires memory space
and calculation time, and these are in proportion to pixel number. Thus, large-scale CGH can not be generated
in real time and it is the reason why CGH is not suit to practical use yet. Computation of CGH is comprised of
data-independent operations and GPU has many processing cores. We had accelerated the CGH generation by using
single GPU and object decomposition method. However that still takes long time. Thus, we accelerate the CGH
generation by using multi-GPU cluster. The results show that we have achieved 134.7 times speed-up compared to
sequential program execution by CPU. |
キーワード |
(和) |
CGH / マルチGPU / クラスタ / オブジェクト分割法 / / / / |
(英) |
CGH / multi-GPU / cluster / Object decompositon method / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 153, CPSY2017-20, pp. 25-30, 2017年7月. |
資料番号 |
CPSY2017-20 |
発行日 |
2017-07-19 (CPSY) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CPSY2017-20 |