1.1. 개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)의 기본 개념

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개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 프로그래밍 모델

쿠다(CUDA)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU를 이용하여 고성능 연산을 수행할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 쿠다의 프로그래밍 모델은 CPU와 GPU의 협력을 통해 병렬 처리를 가능하게 합니다.

쿠다 프로그래밍 모델은 호스트(Host)와 디바이스(Device)로 구분됩니다. 호스트는 CPU를 의미하고, 디바이스는 GPU를 의미합니다. 호스트에서는 CPU가 수행하고, 디바이스에서는 GPU가 수행합니다. CPU와 GPU는 각각 다른 메모리 공간을 가지고 있으며, 데이터를 주고받을 때는 메모리를 복사해야 합니다.

쿠다 프로그래밍 모델은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

  1. GPU에 데이터를 복사
  2. GPU에서 연산을 수행
  3. 결과를 다시 호스트로 복사

다음은 간단한 쿠다 예제 코드입니다. 이 예제는 두 벡터의 합을 구하는 코드입니다.


#include 

__global__ void addVectors(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int index = threadIdx.x;
    if (index < n) {
        c[index] = a[index] + b[index];
    }
}

int main() {
    int n = 10;
    int a[n], b[n], c[n];
    int *d_a, *d_b, *d_c;

    // 호스트 메모리 할당 및 초기화
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }

    // 디바이스 메모리 할당
    cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int));

    // 호스트에서 디바이스로 데이터 복사
    cudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 커널 실행
    addVectors<<<1, n>>>(d_a, d_b, d_c, n);

    // 디바이스에서 호스트로 결과 복사
    cudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 결과 출력
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i]);
    }

    // 메모리 해제
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 메모리 관리

CUDA에서의 메모리 관리는 프로그래머가 GPU 메모리를 할당하고 해제하는 방법을 제공합니다. CUDA는 호스트(컴퓨터의 CPU)와 디바이스(그래픽 카드의 GPU) 간의 메모리를 관리하며, 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다.

CUDA에서는 다음과 같은 주요 메모리 관리 함수들을 제공합니다:

  • cudaMalloc: GPU 메모리를 동적으로 할당합니다.
  • cudaMemcpy: 호스트와 디바이스 간의 데이터를 복사합니다.
  • cudaFree: GPU 메모리를 해제합니다.

예를 들어, 다음은 CUDA를 사용하여 GPU 메모리를 할당하고 해제하는 간단한 예제 코드입니다: 


#include 

int main() {
    int *d_data;
    int size = 10 * sizeof(int);

    // GPU 메모리 할당
    cudaMalloc((void**)&d_data, size);

    // 할당된 메모리에 작업 수행

    // GPU 메모리 해제
    cudaFree(d_data);

    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 스레드 계층구조

쿠다(CUDA)는 GPU를 이용한 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 플랫폼으로, 스레드 계층구조를 통해 작업을 분할하고 관리합니다.

쿠다에서의 스레드 계층구조는 다음과 같습니다:

  • 그리드(Grid): 모든 스레드 블록의 집합으로 전체 작업을 나타냅니다.
  • 블록(Block): 그리드 내에서 실행되는 스레드 블록의 집합으로, 블록은 스레드의 3차원 그리드로 구성됩니다.
  • 스레드(Thread): 블록 내에서 실행되는 개별적인 스레드로, 각 스레드는 고유한 식별자를 가집니다.

이제 예제 코드를 통해 스레드 계층구조를 이해해보겠습니다:


#include <stdio.h>

__global__ void kernel() {
    int blockId = blockIdx.x; // 현재 블록의 인덱스
    int threadId = threadIdx.x; // 현재 스레드의 인덱스

    printf("Block ID: %d, Thread ID: %d\n", blockId, threadId);
}

int main() {
    int numBlocks = 2;
    int threadsPerBlock = 3;

    kernel<<>>();

    cudaDeviceSynchronize(); // 커널 실행 완료 대기

    return 0;
}

이 코드는 2개의 블록과 각 블록당 3개의 스레드를 생성하여 실행합니다. 각 스레드는 블록과 스레드의 인덱스를 출력하고, 마지막에 커널 실행을 동기화하여 결과를 출력합니다.

개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 병렬 컴퓨팅

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU(Graphics Processing Unit)를 사용하여 병렬 처리를 수행하는 데 사용됩니다. CUDA를 사용하면 CPU와 GPU를 함께 사용하여 작업을 분산시키고 빠른 연산을 수행할 수 있습니다.

CUDA는 C/C++ 프로그래밍 언어를 기반으로 하며, GPU에서 실행되는 코드를 컴파일하고 실행할 수 있도록 지원합니다. CUDA 프로그램은 호스트(Host)와 디바이스(Device)에서 실행되는 코드로 구성됩니다. 호스트는 CPU를 의미하고, 디바이스는 GPU를 의미합니다.

병렬 컴퓨팅을 위해 CUDA에서는 스레드(Thread)와 블록(Block)이라는 개념을 사용합니다. 각 블록은 여러 개의 스레드로 구성되어 병렬 작업을 처리하며, 여러 블록이 모여 그리드(Grid)를 형성하여 더 큰 작업을 수행합니다.

아래는 CUDA를 사용한 간단한 벡터 덧셈 예제 코드입니다. 이 예제는 두 벡터를 더하는 간단한 작업을 CPU와 GPU를 함께 사용하여 병렬 처리하는 방법을 보여줍니다. 


#include 
#include 

__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (index < n) {
        c[index] = a[index] + b[index];
    }
}

int main() {
    int n = 1000;
    int *h_a, *h_b, *h_c;
    int *d_a, *d_b, *d_c;

    h_a = new int[n];
    h_b = new int[n];
    h_c = new int[n];

    cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(int));

    // Initialize input data
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        h_a[i] = i;
        h_b[i] = i * 2;
    }

    cudaMemcpy(d_a, h_a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, h_b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;

    vectorAdd<<>>(d_a, d_b, d_c, n);

    cudaMemcpy(h_c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Print the result
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        std::cout << h_c[i] << " ";
    }

    delete[] h_a;
    delete[] h_b;
    delete[] h_c;
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 GPU 아키텍처

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. CUDA를 사용하면 GPU(Graphics Processing Unit)를 사용하여 병렬 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있습니다. GPU 아키텍처는 CUDA에서 중요한 역할을 합니다.

GPU 아키텍처는 다수의 처리 유닛을 포함하고 있으며, 이러한 처리 유닛은 스트림 프로세서(Streaming Multiprocessor, SM)라고 불립니다. 각 SM은 다수의 CUDA 코어를 포함하고 있어 병렬 작업을 처리할 수 있습니다. 또한, GPU는 메모리 계층 구조를 가지고 있어 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

CUDA에서 GPU 아키텍처를 활용한 예제 코드는 다음과 같습니다. 


#include 
#include 

__global__ void kernelFunction() {
    int tid = threadIdx.x;
    printf("Thread ID: %d\n", tid);
}

int main() {
    int numBlocks = 1;
    int numThreadsPerBlock = 256;

    kernelFunction<<>>();
    cudaDeviceSynchronize();

    return 0;
}

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