병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1

병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition

문서 내 토픽

1. CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산

CPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 벡터의 크기를 입력받아 각 벡터의 원소들을 더하여 결과를 생성합니다. 시간 측정을 통해 벡터의 크기가 커질수록 연산 시간이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다.
2. GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산

GPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 CPU 코드와 유사하지만 CUDA 함수를 사용하여 GPU에서 병렬 처리를 수행합니다. 시간 측정 결과, 벡터의 크기가 10,000,000 이상일 때부터 GPU 처리가 CPU 처리보다 더 효율적인 것을 확인할 수 있습니다.
3. CPU와 GPU 처리 속도 비교

CPU와 GPU로 처리한 결과를 비교하여 표로 정리하였습니다. 단순 덧셈 연산의 경우 벡터의 크기가 크지 않으면 CPU가 더 효율적이지만, 벡터의 크기가 커지면서 복잡한 연산이 필요한 경우 GPU가 더 효율적이라는 것을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 문제의 특성에 따라 CPU와 GPU의 활용이 달라질 수 있음을 알 수 있습니다.

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1. CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산

CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산은 전통적인 방식으로, 일반적인 프로세싱 작업에 적합합니다. CPU는 범용 프로세서로 설계되어 다양한 작업을 처리할 수 있지만, 특정 작업에 최적화되어 있지 않아 성능이 제한적일 수 있습니다. 벡터 덧셈과 같은 병렬 처리가 필요한 작업의 경우 CPU 성능이 GPU에 비해 떨어질 수 있습니다. 하지만 CPU는 여전히 범용 프로세싱에 있어 중요한 역할을 하며, 특정 작업에 최적화된 알고리즘과 병렬 처리 기술을 활용하면 CPU 기반 벡터 덧셈 계산의 성능을 높일 수 있습니다.
2. GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산

GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산은 병렬 처리에 최적화된 하드웨어 구조로 인해 CPU 대비 월등한 성능을 보입니다. GPU는 수많은 코어를 가지고 있어 동시에 많은 데이터를 처리할 수 있으며, 벡터 연산과 같은 반복적이고 병렬적인 작업에 특화되어 있습니다. 따라서 GPU를 활용하면 벡터 덧셈 계산의 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 머신 러닝, 데이터 분석, 3D 그래픽 처리 등 다양한 분야에서 GPU의 활용도를 높이고 있습니다. 다만 GPU는 특정 작업에 최적화되어 있어 범용 프로세싱에는 적합하지 않으므로, 작업의 특성에 따라 CPU와 GPU를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
3. CPU와 GPU 처리 속도 비교

CPU와 GPU의 처리 속도 비교는 작업의 특성에 따라 달라집니다. 일반적인 범용 프로세싱 작업의 경우 CPU가 GPU보다 우수한 성능을 보이지만, 병렬 처리가 필요한 작업에서는 GPU가 CPU를 압도적으로 능가합니다. 벡터 덧셈 계산과 같은 반복적이고 병렬적인 작업의 경우 GPU가 CPU 대비 수십 배 이상의 처리 속도를 보일 수 있습니다. 이는 GPU의 병렬 처리 구조와 특화된 하드웨어 설계 때문입니다. 하지만 CPU는 여전히 범용 프로세싱에 있어 중요한 역할을 하며, CPU와 GPU를 적절히 활용하는 것이 중요합니다. 최근에는 CPU와 GPU를 결합한 하이브리드 시스템이 등장하여 각 프로세서의 장점을 활용할 수 있게 되었습니다.