날작의 케세규블로그

아...또 삽질을 대거 했습니다.

삽질이야 원래 항상 겪는 일이지만 뭔가 새삼스럽게 부끄러운 이유는,
삽질한 분야가 초급 3D 그래픽 개발자라도 알만한 내용인데 순전히 볼륨 렌더링이라는 살짝 마이너한 상황이라 파악하는데 오래걸렸기 때문입니다.ㅇ<-< (깊이 관련예제들은 죄다 fixed pipeline만 다루고 있고...)

아무튼 역시나 문제봉착과 해결내용을 포스팅해봅니다.

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엽기! 내 머리속의 teapot

이렇게 해서 아름다운 삽질이 또 하나 완료되었습니다.^^

여기저기 서핑하던 도중, 귀여운 웹페이지 악세사리를 발견했습니다.

http://parts.kuru2jam.com/parts/wind_chime/

여름도 거의 끝나가는데 왠 풍경?
그래서 언제든지 제거하기 쉽도록 사이드바 플러그인으로 제작했습니다.
단순하게 스크립트 두줄만 리턴하면 끝~


그리고 오랫만에 스팸이 달렸길래 제거하고 필터에 "roulette" 과 "roulettesystem"을 추가했습니다.
뭐 이름을 보아하니 해외 도박사이트 같은데...
달린 위치와 리퍼러 기록을 보니 어째서인지는 몰라도 구글에서 태터툴즈 블로그들만 찾아서 스팸을 보내는 봇 같은데... 아니면 수많은 키워드 중에서 제 블로그가 태터에 걸린걸까요 음 그렇겠지...

아무튼 그렇습니다.

1차 출처 : http://www.pcpop.com/doc/0/501/501616_all.shtml
2차 출처 : 기글 하드웨어 정보 게시판 by 낄낄

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(전략)

G80의 스칼라 스트림 프로세서 아키텍처

따라서 NVIDIA는 G80부터 아키텍처에 변화를 주었습니다. 원래 사용하였던 4D 쉐이더 유닛을 완전히 배제하고, 스트림 프로세서에 벡터 설계 대신 스칼라 연산 유닛을 도입한 것입니다. 각각의 ALU는 모두 자신만의 전속 명령어 발사기를 가지고 있으며, 초기의 제품은 128개의 1D 연산 장치가 있었습니다. 그리고 이것을 바로 스트림 프로세서라고 합니다. 이런 스트림 프로세서는 각종 4D/3D/2D/1D 명령에 맞춰 자동으로 조절되어 그 용도에 맞게 쓰이기에, 어떤 형태의 명령어를 실행하건 그 효율이 매우 높습니다.

G8x 패밀리의 코어 아키텍처

이 경우, 여전히 점유율이 높은 4D 벡터 조작을 할 때, G80은 1개의 스트림 프로세서를 4 사이클동안 사용하거나, 4개의 스트림 프로세서를 1 사이클동안 사용하여야 완성할 수 있습니다. 그렇다면 G80의 실행 효율이 더 떨어진거 아닐까요? 그래서 NVIDIA의 스트림 프로세서의 클럭을 대폭 높였으며(코어 클럭의 두배), 스트림 프로세서의 규모를 확충하여(128개), G80의 128개 스칼라 프로세서의 연산 능력이 전통적인 64개(128x2/4) 4D 벡터 ALU와 같은 수준이 나오도록 하였습니다.

G8x/G9x 시리즈. 8개의 스트림 프로세서가 하나의 조를 이루며, 2x8=16이 됩니다.

당연히 이것은 4D 명령어를 처리할 때만 일어나는 일이고, 실제 그래픽은 더 복잡합니다. 1D/2D/3D 명령어의 점유율이 갈수록 늘어나고 있으며, G80은 이런 명령어를 사용할 때 4D에서처럼 성능 손실 없이 제 성능을 그대로 낼 수 있습니다. 명령어 전환 효율이 높을 뿐만 아니라 명령어 적응성이 매우 좋기 때문에, G80은 GPU 쉐이더 실행 효율을 새로운 경지로 끌어올렸습니다.

MIMD 아키텍처

전통적인 SIMD 아키텍처와 다르게, G80과 같은 스칼라 프로세서는 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 아키텍처로 불립니다. G80의 아키텍처는 완벽해 보이지만 여기에는 2가지 무시할 수 없는 결점이 존재합니다. 앞에서 설명했던대로 4개의 1D 스칼라 ALU는 1개의 4D 벡터 ALU와 연산 능력이 같습니다. 하지만 전자는 4개의 명령을 발사하여 4개의 컨트롤 유닛을 써야 하고, 후자는 오직 1개만 쓰면 됩니다. 이 때문에 MIMD 아키텍처의 트랜지스터 수는 SIMD 아키텍처보다 많을 수밖에 없습니다.

G80의 128개 1D 스칼라 ALU 규모는 상당히 크며, 4D 벡터 명령을 4개의 ID 스칼라 명령으로 바꾸는 효율은 100%에 가깝습니다. 하지만 실제로 똑같은 양의 트랜지스터를 사용했을때, 더 방대한 ALU 연산을 내도록 설계할 수 있는데, R600의 스트림 아키텍처가 바로 그렇습니다.


ATI. 전통적인 아키텍처를 개선하여 방대한 규모의 스트림 프로세서를 제조

혁명적인 G80의 구조와 다르게, R600은 전통적인 GPU의 그림자가 많이 남아 있습니다. 그 스트림 프로세싱 유닛은 쉐이더 유닛과 매우 닮았으며, 여전히 전통적인 SIMD 아키텍처를 사용합니다.

R600은 4개의 SIMD 어레이가 있으며, 각각의 SIMD 어레이는 16개의 스트림 프로세싱 유닛이 있어, 총 64개가 됩니다. 하지만 이것이 단순히 64개의 스트림 프로세서가 아니지요. 왜냐하면 R600의 각각의 유닛은 5개의 ALU를 포함하고 있기 때문입니다.

R600의 스트림 프로세서 아키텍처를 자세히 봅시다. Branch Execution Unit은 명령어 발사와 컨트롤러입니다. 여기서 명령어를 포장하여 휘하의 5개 ALU에 분배하여 보내고, 스트림 컴트롤과 조건 연산을 진행하게 됩니다. 그 다음의 General Purpose Registers는 데이터를 저장하고, 임시 값과 데이터를 출력하지만 명령어를 저장하진 않습니다.

그 내부의 5개 1D ALU가 하나의 명령어 발사단을 공유하기 때문에, R600의 연산 아키텍처를 넓은 의미에서 SIMD 방식의 5D 벡터 아키텍처라고 봐야 할 것입니다. 하지만 R600 내부의 5개 ALU는 전통적인 GPU의 ALU와는 다른 점이 있습니다. R600의 ALU는 독립적으로 1D/2D/3D/4D/5D 명령어를 임의대로 조합할 수 있으며, 완벽히 Co-issue(벡터 명령과 스칼라 명령의 병렬 실행)을 지원하기 때문에, 좁은 의미에서는 5D 슈퍼스칼라 아키텍처라고 볼 수 있습니다.

위 그림을 보면 더 자세히 알 수 있습니다. SIMD 슈퍼 스칼라 아키텍처는 임의의 형식대로 명령을 조합할 수 있습니다. 스트림 프로세싱 유닛 내부에는 5개의 ALU가 있어, 한번의 사이클에 5번의 MAD(Multiply-Add, 덧셈/곱셈) 연산을 진행할 수 있습니다. 그 외에 다른 ALU가 MAD 외의 함수들(SIN, COS, LOG, EXP) 등을 연산하여, 특수한 조건에서의연산 효율을 더 높였습니다.

(생략)

(생략)

출처 : 보드나라 하드웨어 기사 테크닉 섹션
글 : 권경욱 기자

(전략)
3. 테셀레이션 구현이 다른 엔비디아와 AMD ATI

DirectX 11을 지원하는 그래픽카드를 발표하면서 AMD ATI와 엔비디아의 개발 방향이 서로 달라지고 있다.

AMD ATI는 기존 R600의 아키텍처를 개선해 스트림 프로세서를 크게 늘리고 기존처럼 그래픽 연산에 최적화된 모습을 하고 있고 GPGPU 지원을 위한 부분은 기존보다 향상되었지만, 주는 그래픽 연산이다.

반면, 엔비디아는 범용성을 기존 세대 제품들보다 크게 늘려 GPGPU에 보다 최적화되었고 물리엔진인 PhysX 지원 개선과 병렬 처리 능력 향상, 그리고 테셀레이션 강화로 DirectX 11 세대의 처리 성능을 개선하고 있다. 이러한 변화는 그래픽 연산과 범용 연산을 모두 고려하고 있는 엔비디아의 차후 아키텍처 방향을 엿볼 수 있다.
이런 양사의 아키텍처 및 지원 방향은 DirectX 11 테셀레이션 구현 방법에서도 서로 차이를 나타내고 있다.

엔비디아는 폴리모프 엔진 (PlyMorph Engine)과 래스터 엔진 (Raster Engine)을 분할한 형태로 테셀레이션 병렬 처리 및 지오메트리 성능을 기존 지포스 GTX 200보다 최대 8배를 향상시킬 수 있게 된 것으로 소개되고 있다.
GF100은 4개의 모듈화된 GPC (Graphics Processing Cluster)로 구성되고 있어 라데온 HD 5800 시리즈가 듀얼코어화된 것과 비교해 쿼드코어화된 구조로 설명될 수 있다. 이러한 구조는 기존 세대보다 병렬 처리 능력을 크게 개선한 아키텍처적인 변화를 잘 설명하고 있다.

Fermi GF100 GPU를 적용한 지포스 GTX 400 시리즈 (GTX 470/ GTX 480)는 GPC 당 최대 4개의 레스터 엔진을 통해 4개의 레스터 라이저 (Rasterizer, 버텍스 쉐이더를 통해 정점의 그룹이 입력되었을 경우 출력 좌표는 그 영역내에서 픽셀을 결정하기 위해 보간되며, 이러한 작업이 레스터라이제이션이다. 이 작업을 통해 픽셀 각각이 픽셀 쉐이더를 통과하여 화면상의 색을 계산하게 된다.)와 GPC 당 4개의 SM (Streaming Multiprocessor)이 제공되고 1개의 SM에는 32 쿠다코어 (CUDA Cores)와 폴리모프 엔진 하나가 제공된다. 폴리모프 엔진에는 1개의 테셀레이터 (Tessllator)가 내장되므로 GPC 하나에는 최대 4개의 테셀레이터가 내장된다.

따라서, GF100은 최대 16개의 테셀레이터를 제공하며, 지포스 GTX 470은 14개, GTX 480은 15개의 테셀레이터가 내장된다. 2010년 6월 초 공개될 것으로 알려진 지포스 GTX 465의 경우 11개의 테셀레이터가 내장되며, 차후 제품들 역시 경쟁사 라인업 대비 테셀레이션 성능이 유리할 것으로 예상된다.

라데온 HD 5800 시리즈는 엔비디아가 그래픽 엔진을 병렬 처리할 수 있도록 최적화된 구조와 다수의 테셀레이터를 배치하여 테셀레이션과 지오메트리 연산, 그리고 그래픽 연산의 병렬 처리의 효율을 높이고 있는 것과 달리 그래픽 엔진 하나에 듀얼 레스터라이저와 하나의 테셀레이터를 제공해 테셀레이션과 지오메트리 연산을 진행하는 구조다.

엔비디아도 지포스 GTX 200 시리즈까지는 AMD ATI 라데온 HD 5000 시리즈와 유사한 구조로 그래픽 연산을 진행해왔으나 지오메트리 연산과 테셀레이션 연산의 향상을 위해 페르미로 넘어오면서 이런 구조가 바뀌게된다.

엔비디아와 AMD ATI의 테셀레이션 구현 차이

엔비디아가 GPC 단위로 병렬 처리할 수 있는 구조로 데이터 처리의 유연성이 높은 반면, AMD ATI는 하나의 테셀레이터를 이용한 방법이기 때문에 테셀레이션을 적극적으로 활용할 경우 데이터 처리의 유연성이 떨어져 병목현상이 발생될 가능성이 높아진다.

하지만, 엔비디아의 테셀레이션 구현 방법은 병렬 처리 구조로 이득을 볼 수 있지만, 병렬 처리를 위한 분산형 폴리모프 엔진은 테셀레이션 처리가 아닌 다른 작업에서는 오히려 비효율적으로 동작되는 약점이 나타날 수 있다.

AMD ATI는 그래픽 엔진이 엔비디아보다 복잡하지 않아 그래픽 연산의 효율성을 높일 수 있고 그래픽 엔진만 교체하면 고정유닛인 테셀레이터를 늘릴 수 있다. 엔비디아는 하나의 프로세서 클러스터 (SM 1개당 32 쿠다코어와 폴리모프 엔진 제공)마다 폴리모프 엔진이 포함된 형태이므로 고정 유닛의 교체와 보강시 클러스터가 늘어나는 방식이 되기 때문에 이로 인한 다이 크기 증가와 생산 비용 증가 이어지므로 AMD ATI보다 불리한 입장이 된다.

테셀레이션 차이 외에도 지오메트리 연산 성능을 비롯한 다양한 부분에서 크게 개선된 엔비디아 지포스 GTX 400 시리즈는 추후 최적화 여부에 따라 테셀레이션과 지오메트리 연산 성능을 이용한 성능의 향상이 예상된다.
AMD ATI는 R600부터 적용한 현재의 아키텍처로 라데온 HD 5000 시리즈를 만들었고 이를 잇는 후속 제품을 준비중이다. 그리고 내년에는 엔비디아처럼 병렬 처리가 강화된 아키텍처를 적용할 것으로 예상되는 만큼 이들을 어떻게 발전시키고 최적화가 진행될지에 따라 달라질 것으로 보여진다.

특히, 엔비디아가 차세대 그래픽 시장의 경쟁을 DirectX 11과 테셀레이션으로 내세우고 있는 만큼 라인업을 이미 완성한 라데온 HD 5000 시리즈를 이어 새로운 제품을 준비중인 AMD ATI는 이 부분을 크게 보강할 수 있는 시간적인 여유가 남아있기 때문에 지금 부족한 테셀레이션 처리를 강화할 여지가 남아있다.

또한, 현재의 DirectX 11과 테셀레이션을 지원하는 Unigine Heaven BenchMark와 같은 벤치마크 프로그램들은 테셀레이션 차이를 극명하게 보여줄 수 있다. 하지만, 초기 등장하고 있는 DirectX 11 지원 게임들은 일부 즉, 맛보기식의 테셀레이션을 지원하여 충분히 테셀레이션의 장점을 살리지 못하고 있다. 이는 추후 적극적인 테셀레이션을 게이밍 환경에 도입할 경우 양사 간의 성능 차이는 나타날 것으로 예상된다.

올해도 바닷가에 놀러갔다 왔습니다. 작년에도, 재작년에도 다녀왔던 망상해수욕장으로...
매번 만족스러운 휴양지인 망상이지만, 여러번 갔기 때문인지 사진은 별로 찍지를 않았습니다.
사실 저는 작년까지 쓰던 똑딱이를 장컴에게 팔아버린데다가 아직도 카메라가 고장난 상실이 폰을 쓰고 있으므로 찍고 싶어도 찍을 수 없었지말입니다.-_-; (그나마 Co2n이 몇 장 찍은거 같긴 한데...)

블로그 리퍼러를 보면 성수기에는 [해수욕장 사진]으로 유입되는 방문자 수가 장난이 아닌데, 이번엔 모종의 사정으로 인해 진 성수기에 갔었음에도 그 열기가 피어오르는 해변을 찍어오지 못했다는 것이 참 아쉽습니다.
(주로 방문자 수 유치-적인 의미로)

올해는 자외선 대책을 위해 육지에서는 긴소매 장비!(출처 : http://www.co2n.com/ )