cuda 프로그래밍 예제

OpenMP는 다중 처리 프로그래밍을 위한 API입니다. OpenMP는 Linux 배포판의 패키지 관리자 시스템을 사용하여 설치할 수 있습니다. 그것은 일반적으로 GCC와 함께 사전 설치 되어 온다. 그것은 또한 OpenMP 웹 사이트에서 찾을 수 있습니다. CUDA는 CUDA 지원 GPU를 위한 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. 이 플랫폼은 범용 컴퓨팅을 위해 GPU를 노출합니다. CUDA는 GPU프로그래밍 및 관리를 위한 C/C++ 언어 확장 및 API를 제공합니다. DirectX 12는 드라이버 오버헤드를 줄일 수 있는 고급 저수준 프로그래밍 API의 모음으로, Windows 10 OS부터 시작하여 Microsoft 플랫폼에서 멀티미디어 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 마이크로소프트 플랫폼의 경우, 엔비디아의 CUDA 드라이버는 DirectX를 지원합니다. Windows용 CUDA 샘플은 이러한 샘플을 빌드하기 위해 WINDOWS 10 SDK 이상, VS 2015 또는 VS 2017을 사용하여 CUDA-DirectX12 상호 운용성을 보여 줍니다. CUDA 프로그래밍에서는 CPU와 GPU가 모두 컴퓨팅에 사용됩니다. 일반적으로 CPU와 GPU 시스템을 각각 호스트 및 장치라고 합니다. CPU와 GPU는 자체 메모리 공간을 갖춘 분리된 플랫폼입니다.

일반적으로 CPU에서 직렬 워크로드를 실행하고 병렬 계산을 GPU로 오프로드합니다. 멀티 블록 협동 조합 (MBCG)은 상호 스레드 블록 동기화를 표현하기 위해 협동 그룹과 CUDA 프로그래밍 모델을 확장합니다. MBCG는 파스칼 및 상위 아키텍처가 있는 GPU에서 사용할 수 있습니다. 시간을 사용하면 프로그램 성능에 대한 많은 정보를 제공하지 않습니다. NVIDIA는 Nvprof라는 명령줄 프로파일러 도구를 제공하여 CUDA 프로그램 성능에 대한 보다 통찰력 있는 정보를 제공합니다. IPC(프로세스 간 통신)를 사용하면 프로세스가 장치 포인터를 공유할 수 있습니다. 다음은 Tesla M2050의 예제 프로파일링 결과입니다. CDP(CUDA 동적 병렬 처리)를 사용하면 GPU에서 실행되는 스레드에서 커널을 시작할 수 있습니다.

CDP는 SM 아키텍처가 3.5 이상인 GPU에서만 사용할 수 있습니다. 지금까지 우리는 1 단계와 4 단계를 수행했습니다. 벡터 추가 프로그램에 2단계, 3단계 및 5단계를 추가하고 이 연습을 완료합니다. NPP(NVIDIA 성능 프리미티브)는 GPU 가속 이미지, 비디오 및 신호 처리 기능을 제공합니다. 일부 CUDA 샘플에서는 이러한 타사 종속성이 필요합니다. 사용 가능한 경우 이러한 종속성은 시스템에 자동으로 설치되거나 시스템의 패키지 관리자(Linux) 또는 타사 웹 사이트를 통해 설치할 수 있습니다. . 장치 배열을 초기화하기 위해, 우리는 단순히 복사의 방향을 지정하는 네 번째 인수를 소요하는 것을 제외하고, 표준 C memcpy 함수처럼 작동하는 cudaMemcpy를 사용하여 해당 장치 배열 d_x 및 d_y에 x와 y의 데이터를 복사합니다.

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