CUDA를 사용한 GPU 프로그래밍 이해하기

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 개발자가 범용 컴퓨팅 작업에 GPU의 성능을 활용할 수 있도록 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델인데요, CUDA를 사용한 GPU 프로그래밍의 기본 사항, 핵심 개념, 다양한 계산 작업을 가속화하는 방법을 가이드하는 medium의 기사 공유합니다.😃

❗️CUDA를 사용한 GPU 프로그래밍의 주요 개념

1. 스레드(Threads) 및 블록(Blocks): CUDA는 계산을 병렬로 실행되는 스레드로 나누고, 스레드는 블록으로 구성되고 블록은 그리드를 형성합니다. 이 계층 구조는 병렬 처리를 관리하는 데 도움이 됩니다.

2. 커널 함수(Kernel functions): 커널 함수는 GPU에서 실행되고 개별 스레드에 의해 실행되는 함수입니다.

3. 공유(Shared) 메모리: 공유 메모리는 블록 내의 스레드가 데이터를 교환하고 협업하는 데 사용할 수 있는 빠르고 대기 시간이 짧은 메모리 공간입니다.

4. 전역(Global) 메모리: 전역 메모리는 모든 스레드가 액세스할 수 있는 기본 메모리 공간입니다. 공유 메모리에 비해 속도는 느리지만 용량은 더 큽니다.

5. 그리드(Grid) 및 블록 크기(dimension): 개발자는 계산을 분할하기 위해 그리드와 블록의 크기를 지정합니다.

❗️CUDA를 사용한 GPU 프로그래밍의 기본 4단계

1. 메모리 관리: cudaMalloc 및 cudaMemcpy와 같은 기능을 사용하여 CPU와 GPU 메모리 간에 데이터를 할당하고 전송합니다.

2. 커널 정의: 각 스레드에서 실행될 커널 함수를 작성합니다. 이 함수는 수행하려는 병렬 계산을 표현해야 합니다.

3. 커널 실행: <<<...>>> 노테이션을 사용하여 그리드 및 블록 크기를 지정하여 GPU에서 커널 함수를 시작합니다.

4. 동기화: cudaDeviceSynchronize와 같은 동기화 기능을 사용하여 모든 GPU 스레드가 계속 진행하기 전에 작업을 완료하는지 확인합니다.

❗️CUDA를 사용한 GPU 프로그래밍의 이점

1. 병렬성과 속도 향상: CUDA를 사용하면 대규모 병렬 처리의 이점을 활용하는 계산을 병렬화하여 상당한 속도 향상을 달성할 수 있습니다.

2. 복잡한 작업을 위한 가속화: GPU는 이미지 처리, 시뮬레이션, 딥 러닝 훈련 등과 같은 과도한 계산이 필요한 작업에 탁월합니다.

3. 고도로 최적화된 라이브러리: CUDA는 다양한 작업에 최적화된 라이브러리를 제공하므로 처음부터 모든 것을 구현하지 않고도 GPU 가속을 더 쉽게 활용할 수 있습니다.

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏

[Source Link] https://medium.com/@alexandragrosu03/understanding-gpu-programming-with-cuda-963d2eefd149