IMPRESSER

이번 싸피 특화 프로젝트에서 저희 팀은 '디스플레이용 패턴 이미지 압축 서비스' 주제를 선택하여 'Impresser' 프로젝트를 진행하였습니다. 솔직히 처음엔 막막했습니다... 웹 개발만 공부해왔던 저에게 C++과 CUDA를 이용한 GPU 가속, RabbitMQ를 이

백엔드 파이프라인 설계 초대형 이미지 생성을 위한 비동기 백엔드 아키텍처 MPRESSER는 SEMES 기업 연계 프로젝트로 현재 SEMES는 반도체 잉크젯 설비에서 디스플레이용 RGB 픽셀을 프린트하고 기판 위에 얇은 막을 형성하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

요청(JSON) → GenerateJob 큐잉 → CUDA 커널로 픽셀 생성 → BMP 파일 생성 → 멀티파트 업로드 → 완료 콜백초대형 BMP는 단순히 “파일이 큰 것”을 넘어, 결국 픽셀을 채우는 연산량이 폭발합니다.width × height 만큼 픽셀 연산 반복/

AWS 에서 서버 스트리밍 Upload를 버리고, 2GB 파일을 안정적으로 전송한 방법에 대해서 설명합니다.출처 : https://techblog.woowahan.com/11392/하지만 제가 진행한 프로젝트에서의 파일 BMP는 최대 2GB에 달했고, 이 구조

GPU 기반 이미지 압축 서비스인 Impresser 프로젝트에서 이미지를 비동기 큐에 쌓아 처리한 뒤, 처리 결과나 진행 상태를 실시간으로 사용자 UI에 전달해야 했습니다.이를 위해 서버는 RabbitMQ를 통해 메시지를 비동기 처리하고, SSE로 클라이언트에게 실시간

기존 CPU 기반 LZW 압축은 스트립을 순차적으로 처리하므로 이미지가 클수록 시간이 급격히 증가합니다.그래서 GPU 커널에 여러 스트립을 동시에 올려 병렬 압축을 수행하고, rowsPerStrip 파라미터를 최적화해 CPU 대비 75 %(7.1 s → 1.78 s)