GPU Nvidia Tesla K20 (5GB, 2496 CUDA core) OS CentOS 6.3 4.2 실험 결과 해당 실험은 타겟의 크기를 4,000MB로 고정하고 패턴 의 길이는 5, 10, 15, 25, 50으로 다양하게 설정하였으며, GPU 병렬처리의 경우 ACC의 계수는 64로 설정하였다. 그 결과 순차적인 처리와 비교하여 ACC를 적용하지 않 은 경우 대비 최대 37배의 성능 향상이, ACC를 적용한 경우 최대 45배의 성능향상이 있었다. ACC의 적용 여부 에 따라 최대 35%, 평균 26%의 성능 차이가 있었다. 그러나, 그림 8과 그림 9에서 볼 수 있듯이 패턴의 길 이가 길어질수록 throughput은 증가하지만 speedup의 정도가 떨어지는 것을 볼 수 있다. 이는 패턴의 길이가 길어질수록 3.2절에서 언급한 중복되어 복사되는 데이터 의 길이가 길어지기 때문이다. 중복되는 데이터의 양은 ACC 계수 * 블록 수 * (블록 당 스레드 수*[패턴길이

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... 되는데, 해당 성능실험에서는 ACC를 64로 설정 하였고 패턴길이 50의 경우 21,730개의 블록과 128개의 스레드가 사용되었다. 따라서 총 8,722,595,840의 중복문 자에 대한 연산을 수행한 것이다. 이는 실제의 입력 데이 터의 양과 비교하여 2배가 넘는 양으로서 실제적으로 패 턴 매칭 연산량의 큰 증가로 이어진다. 따라서 이러한 중 복 데이터의 양을 최소화하는 것이 필수적이다.