[야생의 땅: 듀랑고]의 식물 생태계를 담당하는 21세기 정원사의 OpenCL 경험담Sumin Byeon
이 발표는 넥슨의 신규 개발 게임인 듀랑고의 생태계에 대한 간략한 소개와 OpenCL 을 이용한 병렬 처리에 관한 전반적인 기술적 내용을 다룹니다. 게임 속의 세계에서 지형과 기후, 지질 조건에 맞게 여러 종류의 식물과 광물들을 알맞은 곳에 배치시키는 것이 생태계 시뮬레이터의 역할인데, 이 시뮬레이터는 방대한 양의 계산을 수행합니다. 초기에 만들어진 프로토타입은 이러한 계산을 수행하는데 30분이 넘게 걸렸지만, 병렬처리, 알고리즘 시간복잡도 개선 등의 여러가지 방법들을 통해 그 시간을 11초까지 단축시켰습니다. 구체적으로 어떤 방법들을 시도했었고, 어떤 방법들이 효과가 있었는지 여러분과 그 경험담을 공유하고자 합니다.
이 발표는 [야생의 땅: 듀랑고]의 지형 배포 시스템과 생태계 시뮬레이션 자동화 시스템에 대한 이야기를 다룹니다. 듀랑고의 각 섬은 크기와 지형, 기후 조건이 다양하고 섬의 개수가 많아서 수동으로 관리하는 것은 사실상 불가능합니다. 몇번의 사내 테스트와 베타 테스트를 거치면서 이러한 문제를 해결해주는 자동화된 도구의 필요성이 절실해졌고, 작년에 NDC에서 발표했던 생태계 시뮬레이터와 Docker, 그리고 아마존 웹서비스(AWS)를 이용하여 수많은 섬들을 자동으로 생성하고 관리하는 자동화 시스템을 구축하게 되었습니다. 그 과정에서 했던 고민들, 기존의 애플리케이션을 "Dockerizing" 했던 경험, AWS의 각 서비스들을 적절히 활용했던 이야기, AWS의 각 지역별 요금이 상이하다는 점을 이용해서 비용을 절감한 사례, 그리고 자동화 시스템의 문제점과 앞으로의 방향에 대해서 이야기 할 계획입니다.
[야생의 땅: 듀랑고]의 식물 생태계를 담당하는 21세기 정원사의 OpenCL 경험담Sumin Byeon
이 발표는 넥슨의 신규 개발 게임인 듀랑고의 생태계에 대한 간략한 소개와 OpenCL 을 이용한 병렬 처리에 관한 전반적인 기술적 내용을 다룹니다. 게임 속의 세계에서 지형과 기후, 지질 조건에 맞게 여러 종류의 식물과 광물들을 알맞은 곳에 배치시키는 것이 생태계 시뮬레이터의 역할인데, 이 시뮬레이터는 방대한 양의 계산을 수행합니다. 초기에 만들어진 프로토타입은 이러한 계산을 수행하는데 30분이 넘게 걸렸지만, 병렬처리, 알고리즘 시간복잡도 개선 등의 여러가지 방법들을 통해 그 시간을 11초까지 단축시켰습니다. 구체적으로 어떤 방법들을 시도했었고, 어떤 방법들이 효과가 있었는지 여러분과 그 경험담을 공유하고자 합니다.
이 발표는 [야생의 땅: 듀랑고]의 지형 배포 시스템과 생태계 시뮬레이션 자동화 시스템에 대한 이야기를 다룹니다. 듀랑고의 각 섬은 크기와 지형, 기후 조건이 다양하고 섬의 개수가 많아서 수동으로 관리하는 것은 사실상 불가능합니다. 몇번의 사내 테스트와 베타 테스트를 거치면서 이러한 문제를 해결해주는 자동화된 도구의 필요성이 절실해졌고, 작년에 NDC에서 발표했던 생태계 시뮬레이터와 Docker, 그리고 아마존 웹서비스(AWS)를 이용하여 수많은 섬들을 자동으로 생성하고 관리하는 자동화 시스템을 구축하게 되었습니다. 그 과정에서 했던 고민들, 기존의 애플리케이션을 "Dockerizing" 했던 경험, AWS의 각 서비스들을 적절히 활용했던 이야기, AWS의 각 지역별 요금이 상이하다는 점을 이용해서 비용을 절감한 사례, 그리고 자동화 시스템의 문제점과 앞으로의 방향에 대해서 이야기 할 계획입니다.
50. 빈도 테이블에 글자들을 추가 Total = 빈도테이블[0][i] 를 모두 더한다. Random = [1,Total] While( v < Random ) V += 빈도테이블[0][iIndex] If( v > Random ) return 빈도테이블[0][iIndex] End