GPU 알고리즘 디자인 기초

테이블 목차

1. GPU 알고리즘 디자인에 대한 이해
   • 1.1 GPU에 대한 시각 변화
   • 1.2 병렬 프로세서로서의 GPU 이해
   • 1.3 병렬성 노출 및 최적화
2. 희소 행렬 계산과 CUDA 프로그래밍
   • 2.1 희소 행렬-벡터 곱셈의 개요
   • 2.2 희소 행렬의 종류
   • 2.3 알고리즘 디자인 및 부하 균형
3. CUDA 프로그래밍에서의 메모리 접근 및 성능 최적화
   • 3.1 메모리 접근 패턴의 중요성
   • 3.2 데이터 구조화 및 부하 균형 유지
   • 3.3 최적화 기법과 성능 향상
4. 가상 GPU 멀티프로세서 모델의 이해
   • 4.1 가상 멀티프로세서 모델의 개요
   • 4.2 병렬 블록 및 스레드 관리
   • 4.3 병렬 작업 분할 및 조율

GPU 알고리즘 디자인에 대한 이해

🔍 1.1 GPU에 대한 시각 변화

최근 GPU는 가속기가 아닌 병렬 협력 프로세서로 인식되어야 합니다. CPU와는 다른 접근 방식이 필요합니다.

🔍 1.2 병렬 프로세서로서의 GPU 이해

GPU는 병렬 프로세서로 작동하며, 이를 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. 병렬성을 최대화하여 성능을 극대화해야 합니다.

🔍 1.3 병렬성 노출 및 최적화

프로그램을 작성할 때 많은 병렬성을 노출시키는 것이 중요하지만, 너무 많은 병렬성을 노출시키는 것은 오히려 성능을 저하시킬 수 있습니다. 최적의 병렬성을 찾는 것이 필요합니다.

희소 행렬 계산과 CUDA 프로그래밍

🔍 2.1 희소 행렬-벡터 곱셈의 개요

희소 행렬-벡터 곱셈은 메모리 대역폭을 주로 사용하는 문제로, 최적화된 알고리즘이 필요합니다.

🔍 2.2 희소 행렬의 종류

구조화된 희소 행렬과 비구조화된 희소 행렬은 서로 다른 알고리즘을 요구합니다. 각각의 특성에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

🔍 2.3 알고리즘 디자인 및 부하 균형

희소 행렬 문제에서는 작업 부하를 균형있게 분배하는 것이 중요합니다. 각 스레드의 작업량을 균형있게 조절하여 성능을 극대화해야 합니다.

CUDA 프로그래밍에서의 메모리 접근 및 성능 최적화

🔍 3.1 메모리 접근 패턴의 중요성

CUDA 프로그래밍에서 메모리 접근 패턴은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 정규적인 메모리 접근을 유지하는 것이 중요합니다.

🔍 3.2 데이터 구조화 및 부하 균형 유지

데이터를 효율적으로 구조화하고 작업 부하를 균형있게 분배하는 것이 성능 최적화의 핵심입니다.

🔍 3.3 최적화 기법과 성능 향상

CUDA 프로그램의 성능을 향상시키기 위한 다양한 최적화 기법을 적용하는 것이 중요합니다. 메모리 액세스 패턴, 병렬성 노출 등을 고려해야 합니다.

가상 GPU 멀티프로세서 모델의 이해

🔍 4.1 가상 멀티프로세서 모델의 개요

가상 GPU 멀티프로세서 모델은 CUDA 프로그램의 실행을 가상화하여 효율적으로 관리합니다.

🔍 4.2 병렬 블록 및 스레드 관리

CUDA 프로그램에서 병렬 블록과 스레드를 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 가상 멀티프로세서를 최대한 활용해야 합니다.

🔍 4.3 병렬 작업 분할 및 조율

CUDA 프로그램에서 병렬 작업을 적절하게 분할하고 조율하는 것이 성능 향상의 핵심입니다. 각 작업의 부하를 균형있게 조절해야 합니다.

하이라이트

• GPU 프로그래밍의 기본 원리와 최적화 전략을 살펴보았습니다.
• 희소 행렬