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GPU를 이용한 코딩

GPU(Graphic Processing Unit)는 그래픽 처리를 위해 설계된 하드웨어입니다. 하지만, GPU는 병렬 처리가 가능한 구조를 가지고 있기 때문에, 과학기술 분야에서의 계산용으로도 널리 사용되고 있습니다.

GPU를 이용한 코딩은 CPU를 이용한 코딩과 달리, 병렬 처리를 통해 연산을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

CUDA를 이용한 벡터 덧셈 예시

아래는 CUDA를 이용한 간단한 벡터 덧셈 코드입니다. 이 코드는 CPU와 GPU에서 동일하게 동작합니다.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main() {
    int *a, *b, *c;
    int size = 1024 * sizeof(int);

    cudaMalloc((void **) &a, size);
    cudaMalloc((void **) &b, size);
    cudaMalloc((void **) &c, size);

    int i;
    for (i = 0; i < 1024; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * i;
    }

    add<<<1, 1024>>>(a, b, c);

    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(c);

    return 0;
}
	

위 코드에서 add() 함수는 GPU에서 동작하는 함수입니다. 이 함수는 각 스레드가 할당된 범위에서 벡터 덧셈을 수행하며, 결과는 c[] 배열에 저장됩니다. 이 함수는 <<<1, 1024>>> 구문을 통해 하나의 블록에 1024개의 스레드를 할당하도록 지정되어 있습니다.

CPU와 GPU는 서로 다른 메모리 공간을 가지고 있기 때문에, 데이터를 CPU와 GPU 사이에서 복사해주어야 합니다. 이를 위해 cudaMalloc() 함수를 통해 메모리를 할당하고, cudaMemcpy() 함수를 통해 데이터를 복사합니다.

이제 GPU를 이 용한 코딩을 위한 개발 환경을 구축해야 합니다. NVIDIA에서 제공하는 CUDA Toolkit을 설치하면 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 또한, CUDA는 C++과 함께 사용될 수 있기 때문에 C++을 알고 있다면 쉽게 배울 수 있습니다.

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GPU를 이용한 코딩은 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있기 때문에, 과학기술 분야에서 널리 사용되고 있습니다. CUDA를 이용하면 쉽게 개발 환경을 구축할 수 있으며, C++과 함께 사용될 수 있기 때문에 쉽게 배울 수 있습니다.