병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition

소개

병렬프로그래밍 과제1 레포트입니다.
CUDA 프로그래밍으로 Vector Addition을 구현한 과제입니다.
직접 강의를 듣고 프로그래밍해서 결과를 작성한 레포트로 과제점수로도 만점을 받았던 자료입니다.
혹시 모르는 내용 있으면 문의 주시면 감사하겠습니다.
자세히 설명해 드릴게요!

목차

1. CPU로 처리해서 벡터 합 계산
2. GPU로 처리해서 벡터 합 계산

본문내용

- CPU로 처리했을 때와 GPU로 처리했을 때 결과 비교
위의 결과를 통해 CPU로 처리했을 때와 GPU로 처리했을 때의 연산 결과 시간을 표로 정리하였다. 요번 과제 vector addition은 각 vector의 원소들을 더하여 결과를 생성하는데 각 원소들을 더하는 연산만 수행하면 되므로 그렇게 많은 연산이 필요하지 않았다. 그래도 vector의 사이즈가 점점 커지면 커질수록 연산 수행 시간이 늘어나는 것을 알 수 있는데 vector 사이즈가 10,000,000 때부터 GPU가 더 앞서기 시작했다. 그전까지는 CPU가 더 빠른 것을 확인할 수 있는데 일반적인 덧셈 연산만 수행하므로 많은 연산이 필요하지 않아서 더 빠른 것으로 보인다. 하지만 다음 과제인 Matrix multiplication은 많은 연산이 필요하기 때문에 Matrix의 사이즈가 좀만 커져도 GPU로 처리했을 때가 더 효율적이라는 것을 예상할 수 있다.
결과적으로 단순 연산은 사이즈가 크지 않으면 CPU가 효율적이지만 사이즈가 크면서 복잡한 연산을 하는 경우 GPU가 효율적이라는 것을 결과 비교를 통해 알 수 있다.

참고자료

· 없음