내꿈은자동화

이번 글에서는 '왜' GPU 를 이용하여 프로그래밍을 하는 것이 좋은가에 대해 알아보겠다. (GPU : Graphic Processing Unit)공을 줍는 예를 들어 GPU 의 개념을 설명하겠다. 운동장에서 공을 줍는 법 은 운동장에 있는 공을 사람(A)이 줍는 것을 보여준다. A가 공을 한번에 최대 1개 옮길 수 있고 공을 한번 옮기는데 걸리는 시간이 1초라고 할 때 이 사람은 총 9초를 소모하게 된다. 만약 A가 공을 줍는데 걸리는 시간을 단축하고자 한다면 어떤 방식을 써야할까?쉽게 생각할 수 있는 방법이 '더 빨리' 공을 가져오는 것이다. 공을 옮기는데 0.5초가 걸린다면 총 4.5초를 소모하게 된다. 그리고 0.3초가 걸린다면 총 2.7초를 소모하게 된다. 하지만 이런 경우 쉽게 생각할 수 있는..

1. Pascal Architecture 지원1.1. Pascal Architecture GPU 에서 쉽게 성능 향상을 볼 수 있음1.2. 큰 데이터셋(datasets), 동시에 데이터에 접근하는 방법 등 통합된 메모리르 통한 프로그래밍 간소화1.3. 새로운 데이터 병합 API를 통해 메모리 통합 최적화1.4. NVLINK 를 통한 전체적인 속도 향상2. 개발자 도구2.1. Critical Path Analysis 를 통한 시스템 레벨에서의 잠재적인 병목현상(bottleneck) 탐지2.2. NVCC 컴파일 속도를 2배로 향상시켜 생산성 향상2.3. OpenACC 어플리케이션과 전체적인 host code 를 조절하여 새로운 자료 수집(profiling) 가능3. 라이브러리(Libraries)3.1. nv..

프로그램 설치시 복원지점을 생성하길 바란다. CUDA 8.0 에서 변화된 것은 블로그 내 다른 글에 있으며 링크를 참조하길 바란다. 글을 퍼가시거나 내용을 참고하실 때 출처를 남겨주세요.생각보다 설치과정 포스팅하는게 힘드네요. 이 글에서는 C++에 CUDA를 사용하는 방법에 대해 알아볼 것이다. 글의 순서는 다음과 같다.1. Visual Studio 설치 (확인)2. CUDA 8.0 설치3. 환경 변수 확인4. Visual Studio 내 CUDA 환경 조성5. CUDA 함수 사용 확인 1. Visual Studio 설치Visual Studio 에 대한 설명이 필요하다면 블로그 내 통합개발환경에 대한 글(링크)를 참고하길 바란다. 2. CUDA 8.0 설치CUDA 8.0 설치파일은 링크를 참고해서 다운받..

CUDA 8.0 설치 방법은 링크를 따라가길 바란다. 현재 글쓴이는 데스크탑에서는 GTX1070, 노트북에서는 GTX950m 을 사용하고 두 그래픽카드 모두 CUDA가 지원 가능하다. GTX260, 9200m GS에도 CUDA가 사용하기 때문에 대부분의 GPU는 CUDA가 사용가능하다. (2006년 Fermi Architecture 이후 CUDA 지원) 아래는 CUDA가 사용가능한 GPU 목록의 링크이다.http://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus

CUDA (Computed Unified Device Architecture) 는 NVIDIA 사에서 개발한 GPU (Graphic Processing Unit)개발 툴이다. (설치방법 링크) CUDA C 라는 언어를 사용하고 C++/C 등에 넣어 사용할 수 있다. (이 블로그에서는 C++에 넣어 사용할 예정이다. IDE (Integrated Development Environment) 는 비쥬얼 스튜디오를 사용한다.) CUDA의 역사와 원론적인 이야기는 NVIDIA 홈페이지나 여타 다른 블로그에 소개되어 있기 때문에 간단하게 설명하겠다.2006년 NVIDIA는 Fermi Architecture 를 발표하며 CUDA 를 세상에 내놓았다. 이전까지는 전문가들이 아니면 GPU 를 이용한 프로그래밍이 어려웠는..