정보처리학회 논문지 B
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GPU 병렬성을 이용한 문서 유사도 계산 성능 개선 |
| 영문제목(English Title) |
Improving the Performance of Document Similarity by using GPU Parallelism |
| 저자(Author) |
박일남
배병걸
임은진
강승식
Il-Nam Park
Byunggurl Bae
Eun-Jin Im
Seung-Shik Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19-B NO. 04 PP. 0243 ~ 0248 (2012. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
정보검색 분야에서 벡터 모델, 문서 클러스터링 등은 입력 문서 개수가 증가할수록 유사도 계산 속도가 시스템의 성능에 많은 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 문서 유사도 계산 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 계산하는 연산을 CPU 대신에 GPU를 이용하는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리 기법으로 구현하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 보편적인 방식인 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교할 때 최대 15배까지 성능이 향상되었다. 또한, 기존의 CUDA 라이브러리인 CUBLAS와 Thrust를 사용한 방법보다도 각각 5.2배, 3.4배의 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
In the information retrieval systems like vector model implementation and document clustering, document similarity calculation takes a great part on the overall performance of the system. In this paper, GPU parallelism has been explored to enhance the processing speed of document similarity calculation in a CUDA framework. The proposed method increased the similarity calculation speed almost 15 times better compared to the typical CPU-based framework. It is 5.2 and 3.4 times better than the methods by using CUBLAS and Thrust, respectively.
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| 키워드(Keyword) |
GPU 병렬성
문서 유사도
문서 클러스터링
CUDA 라이브러리
GPU Parallelism
Document Similarity
Document Clustering
CUDA Library
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