GPU-기반 MPM 최대 유량 계산

Abstract

최대유량 계산은 대표적인 그래프 최적화문제로서, 교통, 통신, 전기 네트워크, 병렬기기 스케쥴링, 이미지 프로세싱 등에서 활용되고 있는 문제이다. 최대유량 계산은 높은 시간복잡도가 불가피하기 때문에 그래프 크기가 커질수록 효율성 향상은 중요한 이슈이다. 하지만 현재까지 개발된 소수의 GPU 기반 병렬 처리 연구들조차 로컬 연산 기반의 Push-Relabel 알고리즘 및 휴리스틱 개발에만 집중되어 왔다. 본 논문은 대표적인 유량 증가 알고리즘인 MPM 알고리즘의 병렬 구현 기법을 제안한다. Solomon이 구현한 GPU 기반 MPM 알고리즘을 개선하기 위해 두 가지 병렬 처리 기법-워프(Warp) 단위 구현 기법과 레벨별 정점 리스트를 활용한 CPU 컨트롤의 효율적 감소-을 구현했으며, 이를 통해 대부분의 입력 데이터에서 성능이 크게 향상되었음을 보인다.