GPU 프로그래밍
그리드/블록/워프 계층, 공유 메모리, 병합된 메모리 접근, 워프 다이버전스, 점유율 등 GPU 프로그래밍의 원리를 객관식 문제로 학습합니다.
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GPU 프로그래밍: 핵심 정리
GPU는 수천에서 수만 개의 스레드를 동시에 실행하여 대량의 데이터에 같은 연산을 적용하는 데 뛰어난 프로세서입니다. 프로그램은 그리드, 블록, 스레드의 계층으로 병렬성을 표현하며, 하드웨어는 워프라 불리는 약 32개 스레드 묶음을 동기화된 상태로 실행합니다.
성능을 내려면 이웃한 스레드가 이웃한 주소를 읽는 병합(coalesced) 메모리 접근, 블록 안에서 사용하는 온칩 공유 메모리, 워프 내 다이버전스 회피, 메모리 지연을 숨길 수 있을 만큼의 충분한 점유율이 필요합니다. 이 주제는 제품 세대에 의존하지 않는 원리에 초점을 맞춥니다.