CUDA를 활용한 GPU 컴퓨팅의 기초

인공지능, 데이터 과학, 물리 시뮬레이션 분야의 현대적인 계산 과제들은 전통적인 프로세서만으로는 더 이상 제공할 수 없는 성능을 요구합니다. 이 텍스트 전용 강좌는 GPU를 사용한 병렬 프로그래밍의 핵심 개념을 소개하여 소프트웨어 속도를 크게 향상시킬 수 있도록 돕습니다. 순차 프로그래밍 사고방식에서 병렬 사고로 전환하고, 현대 그래픽 하드웨어의 근본적인 실행 모델을 마스터하게 될 것입니다. 명확한 서면 설명과 구조화된 코드 워크스루를 통해 고성능 컴퓨팅에 대한 견고한 이론적 및 실용적 기반을 구축하게 될 것입니다. 수천 개의 스레드를 동시에 실행하는 알고리즘을 설계하는 방법과 병렬 개발에서 흔히 발생하는 함정을 피하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - CPU와 GPU의 아키텍처적 차이점 및 각각을 언제 사용해야 하는지 이해 - 스레드, 블록, 그리드 구성을 포함한 CUDA 실행 모델 마스터 - 벡터 및 행렬 연산을 수행하기 위한 사용자 정의 병렬 커널 작성 및 실행 - global, shared, registers를 활용하여 메모리 계층을 효율적으로 관리 - 경쟁 조건(race conditions) 및 비병합 메모리 접근(uncoalesced memory access)과 같은 일반적인 동시성 문제 방지 - 병렬 코드를 프로파일링하고 분석하여 성능 병목 현상 파악 및 해결 필수 하드웨어 용어와 기본적인 병렬 개념부터 시작하여 메모리 관리 및 최적화 기술로 넘어갑니다. 이 강좌는 가속 컴퓨팅 분야에 진입하고자 하는 C 또는 C++에 대한 기본적인 이해를 가진 소프트웨어 개발자와 학생들을 위해 설계되었습니다. GPU 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 고성능 병렬 프로그래밍 여정을 시작하세요.