CUDA 프로그래밍: GPU를 활용한 컴퓨팅의 세계

개요

CUDA는 엔비디아가 자체 GPU에서의 일반 컴퓨팅을 위해 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. CUDA를 통해 개발자는 연산의 병렬화가 가능한 부분에 GPU의 성능을 활용하여 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션의 속도를 높일 수 있습니다.

CUDA 프로그래밍의 핵심 개념

CUDA 프로그래밍을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념을 파악해야 합니다:

1. 커널 (Kernels)

  • 커널은 GPU (장치)에서 실행되는 함수입니다.
  • 여러 스레드에서 병렬적으로 실행되도록 설계되었습니다.

2. 스레드 계층 구조 (Thread Hierarchy)

  • CUDA에서 스레드가 어떻게 구성되는지 나타냅니다.
  • 스레드는 블록으로 그룹화되고, 블록은 그리드로 그룹화됩니다.

3. 메모리 계층 구조 (Memory Hierarchy)

  • CUDA는 글로벌 메모리, 공유 메모리, 상수 메모리를 포함한 복잡한 메모리 계층 구조를 가지고 있습니다.
  • 각 메모리 유형은 액세스 방법에 영향을 미치는 다른 속성을 가지고 있습니다.

4. 이기종 프로그래밍 (Heterogeneous Programming)

  • CUDA를 통해 CPU와 GPU 모두에서 실행되는 프로그램을 작성할 수 있습니다.
  • 이는 계산 집약적인 부분과 메모리 집약적인 부분으로 작업을 분할할 수 있는 작업에 유용합니다.

5. 비동기 SIMT 프로그래밍 모델 (Asynchronous SIMT Programming Model)

  • 단일 명령, 다중 스레드 (SIMT) 프로그래밍 모델은 CUDA의 기본 개념입니다.
  • 즉, 단일 명령이 여러 스레드에 의해 동시에 실행될 수 있습니다.
  • 비동기 프로그래밍을 통해 커널 실행을 호스트와 장치 간 데이터 전송과 같은 다른 작업과 중첩할 수 있습니다.

6. 계산 능력 (Compute Capability)

  • GPU의 계산 능력은 세대와 기능을 나타냅니다.
  • CUDA 프로그램을 작성할 때 GPU의 계산 능력을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 일부 기능이 이전 GPU에서는 지원되지 않을 수 있기 때문입니다.

7. 성능 최적화 전략 (Performance Optimization Strategies)

  • CUDA 프로그램의 성능을 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
  • 여기에는 활용도 극대화, 메모리 처리량 극대화, 명령 처리량 극대화 등이 포함됩니다.

CUDA 프로그래밍의 간단한 예시: 행렬 곱셈

CUDA 프로그래밍의 핵심 개념을 이해하기 위해 간단한 예시를 살펴보겠습니다. 이 예시에서는 두 개의 행렬을 곱하는 작업을 GPU에서 수행합니다.

1. 코드 구조

C++
#include <iostream>

__global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N) {
  int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

  if (row < N && col < N) {
    float sum = 0.0f;
    for (int k = 0; k < N; k++) {
      sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
    }
    C[row * N + col] = sum;
  }
}

int main() {
  int N = 1024; // 행렬의 크기

  // 행렬 A와 B를 CPU에서 생성 및 초기화
  float *A, *B, *C;
  A = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));
  B = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));
  C = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));

  // 행렬 A와 B를 GPU 메모리로 전송
  float *dA, *dB, *dC;
  cudaMalloc((void **)&dA, N * N * sizeof(float));
  cudaMalloc((void **)&dB, N * N * sizeof(float));
  cudaMalloc((void **)&dC, N * N * sizeof(float));

  cudaMemcpy(dA, A, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(dB, B, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // 커널 실행 (GPU에서 행렬 곱셈 수행)
  matrixMul<<<(N / blockDim.x, N / blockDim.y), blockDim>>>(dA, dB, dC, N);

  // 결과를 GPU 메모리에서 CPU로 전송
  cudaMemcpy(C, dC, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  // 결과 행렬 C 출력
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < N; j++) {
      std::cout << C[i * N + j] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
  }

  // GPU 메모리 해제
  free(A);
  free(B);
  free(C);
  cudaFree(dA);
  cudaFree(dB);
  cudaFree(dC);

  return 0;
}

2. 코드 설명

2.1. __global__ 키워드

  • __global__ 키워드는 해당 함수가 GPU에서 실행되는 커널임을 나타냅니다.

2.2. matrixMul 커널 함수

  • matrixMul 함수는 두 개의 입력 행렬 (A와 B)와 출력 행렬 (C)을 받습니다.
  • blockIdxthreadIdx는 각 블록과 스레드의 인덱스를 제공합니다.
  • blockDim은 각 블록의 크기를 나타냅니다.
  • 코드는 각 스레드가 행렬의 한 요소를 계산하도록 구성됩니다.

2.3. main 함수

  • main 함수는 CPU에서 행렬을 생성하고 초기화합니다.
  • GPU 메모리에 공간을 할당하고 행렬을 GPU 메모리로 전송합니다.
  • matrixMul 커널을 실행하여 행렬 곱셈을 수행합니다.
  • 결과를 GPU 메모리에서 CPU로 전송하고 출력합니다.
  • 마지막으로 GPU 메모리를 해제합니다.

추가 정보

위의 예시는 CUDA 프로그래밍의 기본적인 개념을 보여주는 간단한 예시입니다. 실제 CUDA 프로그래밍은 더 복잡할 수 있으며, 더 많은 기능과 최적화 기술을 포함할 수 있습니다.

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