병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2

병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication

문서 내 토픽

1. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산

CPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 CPU에서 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 CPU에서의 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다.
2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산

GPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 GPU에서 병렬 처리를 통해 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 GPU가 CPU보다 더 빠른 연산 속도를 보이는 것을 확인할 수 있습니다.
3. Cublas 라이브러리를 이용한 행렬 곱셈 계산

Cublas 라이브러리를 이용해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. Cublas는 고속 Matrix 계산 기능을 제공하며, 행렬 크기가 커질수록 CPU와 GPU보다 훨씬 빠른 연산 속도를 보이는 것을 확인할 수 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산

CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산은 전통적인 방법으로, 일반적인 프로세서에서 수행되는 연산입니다. CPU는 범용 프로세서로 설계되어 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 특정 작업에 최적화되어 있지 않습니다. 행렬 곱셈과 같은 고성능 연산의 경우 CPU 성능의 한계가 있을 수 있습니다. CPU 기반 행렬 곱셈은 단일 스레드 환경에서 순차적으로 연산을 수행하므로, 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터 처리에는 적합하지 않습니다. 하지만 CPU는 여전히 범용 프로세서로서 중요한 역할을 하며, 특정 응용 분야에서는 CPU 기반 행렬 곱셈이 효과적일 수 있습니다.
2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산

GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산은 병렬 처리에 최적화된 하드웨어 구조를 활용하여 CPU 기반 계산에 비해 훨씬 빠른 성능을 보여줍니다. GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어 대규모 데이터 처리에 매우 효과적입니다. 특히 딥러닝, 컴퓨터 비전, 과학 계산 등의 분야에서 GPU 기반 행렬 곱셈이 널리 사용되고 있습니다. GPU는 병렬 처리에 최적화되어 있어 행렬 곱셈과 같은 반복적이고 독립적인 연산을 매우 빠르게 수행할 수 있습니다. 하지만 GPU는 특정 작업에 최적화되어 있어 범용 프로세서로 사용하기에는 한계가 있습니다. 따라서 CPU와 GPU를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
3. Cublas 라이브러리를 이용한 행렬 곱셈 계산

Cublas 라이브러리는 NVIDIA GPU에 최적화된 선형대수 연산 라이브러리입니다. Cublas는 GPU 하드웨어의 병렬 처리 능력을 효과적으로 활용하여 행렬 곱셈과 같은 고성능 연산을 수행할 수 있습니다. Cublas는 CUDA 프로그래밍 모델을 기반으로 하며, GPU 메모리 관리, 커널 실행 등의 복잡한 작업을 추상화하여 개발자가 쉽게 활용할 수 있도록 합니다. 따라서 Cublas를 사용하면 GPU 하드웨어의 성능을 최대한 활용할 수 있으며, 행렬 곱셈과 같은 연산을 매우 빠르게 수행할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 Cublas는 딥러닝, 과학 계산, 신호 처리 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.