상세 설명

GPU(그래픽 처리 장치)는 기존 멀티코어 기반 아키텍처의 성능 한계를 극복하기 위한 고성능 병렬 컴퓨팅 솔루션으로 각광받고 있습니다. 본 연구실은 GPU를 활용한 딥러닝, 이미지 처리, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 응용 분야에서의 최적화 기법을 연구하고 있습니다. 특히, 병렬 프로그램의 리소스 사용과 스레드 수를 애플리케이션 특성에 맞게 조정하여, GPU의 최대 성능을 이끌어내는 방법론을 개발하고 있습니다. 실제 연구에서는 CUDA 기반의 병렬화 프레임워크를 활용해 지진파 분석, 위성 영상 처리, 산업 자동화 등 다양한 분야의 대규모 데이터 처리와 실시간 분석을 구현하였습니다. 또한, GPU 및 EdgeTPU 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서의 딥러닝 모델 최적화 및 성능 평가를 통해, 각 플랫폼에 특화된 효율적인 연산 구조를 설계하고 있습니다. 이러한 연구는 고성능 임베디드 시스템의 실시간성, 에너지 효율성, 확장성을 동시에 확보하는 데 중점을 두고 있으며, 향후 자율주행, 스마트 팩토리, 환경 모니터링 등 다양한 첨단 산업 분야에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다.

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