병렬 비활성화 디코딩을 사용하는 GPU 기반 효율적인 랩터Q 디코더

Abstract

본 논문에서는 랩터Q의 소스 심볼 수에 대한 선형 디코딩 시간에 근접하여 단위 시간당 처리량을 향상시키는 그래픽처리장치 기반 병렬 비활성화 디코딩 알 고리즘을 제안한다. 이를 위해 기존 비활성화 디코딩 알고리즘의 특성을 분석하여 유용한 속성들을 유도하고, 이를 바탕으로 병렬화에 적합하도록 희소행렬표현과 배 열의 복합자료구조를 설계한다. 복합자료구조는 희소행렬표현에서 다중 쓰레드에 의한 동시수정문제를 줄임으로써 비활성화 디코딩 알고리즘의 효과적인 병렬화를 가능하게 하고, 이는 역행렬 연산시간을 효과적으로 감소시킨다. 또한 병렬화 된 행렬 생성과 심볼연산의 일괄처리를 통해 그래픽처리장치 기반 병렬화의 효율을 높인다. 실제 비디오 스트리밍 시스템 환경에서 제안하는 알고리즘을 검증한 결과, 종래 CPU 기반 비활성화 디코딩 및 GPU 기반 가우스 소거법을 사용하는 구현에 비해 시간당 처리량이 향상될 뿐만 아니라 디코딩 시간이 이론적인 선형에 근접하여 고해상도 비디오의 원활한 재생이 가능해지는 것을 확인하였다.