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GeForce GTX 200 시리즈는 이전의 GeForce 8/ 9와 비교하여 병렬 컴퓨팅과
그래픽 프로세싱 아키텍처를 더욱 잘 활용하도록 설계되었으므로 CUDA를 통해 범용 목적으로의 활용성을 더 높일 수 있다.
또, 최근 단백질 변이 등의 과학적 연구를 위해 미국 스탠퍼드 대학을 중심으로 진행되고 있는
Folding @ Home 프로젝트에서 CUDA를 지원하게 됨으로써 GeForce 8/ 9 시리즈와 GTX 280/ 260
역시 이 프로젝트에 사용할 수 있게 되었다. NVIDIA에서는 이를 사용할 수 있는 데모 파일을 제공해 간단히 살펴보았다.
또한, CUDA 적용을 통해 GPU 인코딩이 가능한 BadaBooM Media Converter
베타 프로그램도 제공되어 GPU와 쿼드 코어 CPU 간의 인코딩 시간을 비교해 보았다.
CUDA를 이용한 GTX 280의 Folding @ home 프로젝트 실행
[GeForce 9800 GX2 (상)/ GeForce
GTX 280 (하)]
Folding @ home 프로젝트는 앞서도 언급하였듯이 미국 스탠퍼드 대학을 중심으로 단백질 변이를 연구하여 질병연구에 도움이 되는 프로젝트로 CPU와 GPU의 부동소수점 연산을 통해
처리하는 것을 시뮬레이션해주는 프로그램이 제공된다.
NVIDIA에서 제공된 시뮬레이션 프로그램을 GeForce
GTX 280과 9800 GX2에 각각 적용했으며, GeForce 9800 GX2는 GTX 280 지원 ForceWare
177.34 드라이버를 수정하여 동작하도록 하였다.
GTX 280은 병렬 컴퓨팅과 그래픽 프로세싱 아키텍처의
향상을 통해 처리 성능 부분 (Performance) 부분에서 일일 처리량이 듀얼 GPU로 구성된 9800 GX2를
사용하였을 때보다 더 높게 나타났다.
이런 결과는 GTX 280/ 260의 GPU들이 이전 세대의
GPU들보다 범용 목적, 즉 영상 인코딩이나 GPU를 이용한 처리에서 더욱 개선된 성능을 가져왔다는 것을 말해준다.
GPU를 이용한 영상 인코딩
[BadaBooM Media Converter, ETI RapidHD
Video Platform 이용]
[BadaBooM Media Converter, NVIDIA로고가 나타나면 GPU 가속]
GeForce GTX 200 시리즈들을 발표하면서 CUDA를 통해 GTX 280/ 260
GPU를 통해 영상 인코딩을 진행할 수 있는 BadaBoom Media Converter를 함께 제공했는데 현재
제공된 버전은 GTX 280/ 260만 동작되고 최종 버전에서 기존 GeForce 8/ 9 시리즈도 포함되 지원 운영체제
역시 윈도우 XP에서는 동작되지 않고 윈도우 비스타 32bit에서 동작된다.
BadaBoom Media Converter는 ETI (Elemental
Technologies)사의 GPU 기반의 RapiHD 비디오 플랫폼을 적용하여 저 비용 컴퓨팅 아키텍처와 다량의 병렬
연산을 사용하는 GPU들의 장점들을 활용할 수 있다.
또, H.264 프로파일을 기반으로 휴대용 장치들에 사용할 포맷들을 지원하고 있으며, 여기에는
iPod nano/ Classic (320 x 240), iPod touch (480 x 320), Microsoft
Zune (240 x 320), Sony PSP (480 x 272), iPhone (640 x 365,
2.36mbits/s - 기본 설정)이 포함된다.
BadaBoom Media Converter는
인코딩되는 과정의 FPS와 남은 시간도 확인할 수 있으며, 실제로 GPU를 이용한 변환 시간은 상당히 빠르게 진행되었다.
[숫자가 낮을수록 성능이 좋다.]
CUDA를 이용할 수 있는 GeForce GTX 280
GPU를 통해 GPU를 이용한 영상 변환에
걸리는 시간과 쿼드 코어 CPU를 사용하였을
때의 조건을 맞추어 인코딩을 각각 진행해
보았다. BadaBoom 미디어 컨버터의
iPhone 기본 품질 셋팅은 640 x
365 해상도와 MP4 포맷으로 변환인데 이
조건과 비슷하게 다른 인코딩 프로그램들에서
비슷한 설정을 찾아 비교했다.
Wonershare video iPod Converter는 싱글 코어만 지원하고 있는 인코딩
프로그램으로 QX6850 (333 x 9, 3GHz)의 코어 3GHz 하나만 싱글로 동작되어 조건이 약간 차이는 있었지만,
싱글 코어로 인한 인코딩 시간의 증가가 나타났다. 쿼드 코어를 활용하는 TMPGEnc 4.0 XPress에서는 차이가 많이
좁혀지긴 했으나 CUDA를 이용한 GTX 280의 영상 변환 시간이 더 빨랐으며, 약 2.75배의 인코딩 시간을 단축할 수
있다. |
