5.2. 개발환경 프레임워크 쿠다(CUDA)에서의 스레드 동기화

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개발환경 프레임워크 쿠다의 스레드 동기화 메커니즘

쿠다(CUDA)는 GPU를 이용한 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 환경이며, 스레드 동기화 메커니즘을 제공하여 여러 스레드 간의 작업을 조절할 수 있습니다.

쿠다에서 스레드 동기화는 주로 뮤텍스(mutex)와 세마포어(semaphore)를 활용합니다. 뮤텍스는 임계 영역에 대한 접근을 제어하는 데 사용되며, 세마포어는 동시에 실행 가능한 스레드의 수를 제한하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 다수의 스레드가 공유 자원에 접근해야 하는 상황에서 뮤텍스를 사용하여 한 번에 하나의 스레드만 접근하도록 제어할 수 있습니다. 세마포어는 특정 개수의 스레드만이 동시에 실행되도록 제한할 수 있습니다.


#include 
#include 

__global__ void kernel(int *array, int n, int *mutex) {
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // 뮤텍스를 이용한 스레드 동기화
    while(atomicCAS(mutex, 0, 1) != 0); // 뮤텍스 획득

    if (index < n) {
        array[index] += 1;
    }

    atomicExch(mutex, 0); // 뮤텍스 해제
}

int main() {
    int n = 100;
    int array[n];
    int *d_array;
    int mutex = 0;
    int *d_mutex;

    cudaMalloc(&d_array, n * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_mutex, sizeof(int));
    cudaMemcpy(d_array, array, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_mutex, &mutex, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    kernel<<<1, 256>>>(d_array, n, d_mutex);

    cudaMemcpy(array, d_array, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_array);
    cudaFree(d_mutex);

    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다에서의 배리어 동기화 기법

쿠다(CUDA)에서의 배리어 동기화 기법

쿠다(CUDA)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU를 이용하여 병렬 처리를 수행하는 데 사용됩니다. 배리어 동기화 기법은 병렬 처리 중 특정 지점에서 스레드들이 동기화되어야 하는 경우 사용됩니다. 쿠다에서는 이를 위해 `__syncthreads()` 함수를 제공합니다.

배리어 동기화는 모든 스레드가 특정 지점까지 실행을 완료하고 다음 단계로 진행하기 위해 사용됩니다. `__syncthreads()` 함수는 해당 블록 내의 모든 스레드가 동기화되기를 기다리며, 모든 스레드가 해당 지점에 도달할 때까지 대기합니다.

쿠다에서의 배리어 동기화 예제 코드


#include 

__global__ void kernel() {
    int tid = threadIdx.x;
    
    // 작업 수행
    
    // 배리어 동기화
    __syncthreads();
    
    // 다음 단계 수행
}

int main() {
    kernel<<<1, 256>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    
    return 0;
}

위 예제 코드는 쿠다에서 배리어 동기화를 사용하는 간단한 예시를 보여줍니다. `__global__` 키워드로 정의된 커널 함수 내에서 `__syncthreads()` 함수를 호출하여 모든 스레드가 동기화되도록 합니다. 이후 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

개발환경 프레임워크 쿠다의 락 / 뮤텍스 동기화

쿠다(CUDA)는 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델 및 플랫폼으로, GPU를 사용하여 병렬 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 쿠다에서는 락(Lock)과 뮤텍스(Mutex)와 같은 동기화 메커니즘을 사용하여 여러 스레드 간의 데이터 접근을 조절할 수 있습니다.

락은 여러 스레드가 동시에 접근할 수 없도록 보호하는 기본적인 동기화 메커니즘입니다. 락을 획득한 스레드만이 임계 영역에 접근할 수 있습니다. 뮤텍스는 락의 일종으로, 임계 영역에 들어가기 전에 뮤텍스를 획득하고, 나올 때 뮤텍스를 해제합니다.

쿠다에서 락 및 뮤텍스를 사용하는 예제 코드는 다음과 같습니다:


#include 
#include 
#include 

__device__ int mutex = 0;

__global__ void kernel() {
    while(atomicCAS(&mutex, 0, 1) != 0); // 뮤텍스 획득
    // 임계 영역
    printf("Critical section\n");
    mutex = 0; // 뮤텍스 해제
}

int main() {
    kernel<<<1, 1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다에서의 조건변수 동기화

쿠다(CUDA)는 GPU에서 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델 및 플랫폼을 제공하는 NVIDIA사의 개발환경입니다. 쿠다에서의 조건변수 동기화는 여러 스레드가 동시에 접근하는 공유 자원을 안전하게 사용하기 위해 필요한 기술입니다.

조건변수는 스레드가 특정 조건이 충족될 때까지 대기하도록 하는 동기화 기법 중 하나입니다. 쿠다에서는 조건변수를 사용하여 스레드 간의 동기화를 구현할 수 있습니다. 이를 위해 `cudaCond_t` 타입의 조건변수 객체를 생성하고, `cudaCondWait()` 및 `cudaCondSignal()` 함수를 사용하여 조건변수를 대기하거나 시그널을 보낼 수 있습니다.

아래는 쿠다에서의 조건변수 동기화를 사용한 간단한 예제 코드입니다. 


#include 
#include 

__device__ int sharedData = 0;
cudaCond_t condition;

__global__ void kernel() {
    // 조건변수 대기
    cudaCondWait(&condition);

    // 공유 자원 업데이트
    sharedData = threadIdx.x;

    printf("Thread %d updated shared data to %d\n", threadIdx.x, sharedData);
}

int main() {
    // 조건변수 초기화
    cudaCondCreate(&condition);

    // 커널 실행
    kernel<<<1, 5>>>();

    // 조건변수 시그널 보내기
    cudaCondSignal(&condition);

    // 커널 실행 완료 대기
    cudaDeviceSynchronize();

    return 0;
}

개발환경 프레임워크 쿠다의 세마포어 동기화 기법

쿠다(CUDA)는 GPU를 이용한 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 환경이며, 세마포어(semaphore)는 공유 자원에 대한 접근을 조절하기 위한 동기화 기법입니다.

세마포어는 일반적으로 뮤텍스(mutex)와 유사하게 사용되며, 공유 자원에 대한 접근을 제한하여 데이터 일관성을 유지합니다. 쿠다에서는 세마포어를 이용하여 다중 스레드나 다중 블록 간의 동기화를 구현할 수 있습니다.

세마포어를 사용하기 위해서는 먼저 세마포어를 초기화하고, 잠금(lock)과 해제(unlock)하는 과정을 거쳐야 합니다. 세마포어는 잠금 상태에서는 다른 스레드나 블록이 접근할 수 없고, 해제 상태에서만 접근이 가능합니다.


#include <stdio.h>
#include <cuda.h>

__device__ int semaphore = 1;

__global__ void kernel() {
    // 세마포어 잠금
    while (atomicCAS(&semaphore, 1, 0) != 1);

    // 임계 영역
    printf("Critical Section\\n");

    // 세마포어 해제
    atomicExch(&semaphore, 1);
}

int main() {
    kernel<<<1, 1>>>();

    cudaDeviceSynchronize();

    return 0;
}

위 예제 코드는 쿠다에서 세마포어를 이용한 동기화를 보여줍니다. kernel 함수에서 세마포어를 이용하여 임계 영역에 대한 접근을 제어하고 있습니다. atomicCAS와 atomicExch 함수를 사용하여 세마포어를 잠금하고 해제하는 과정을 구현하였습니다.

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