병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication

소개

병렬프로그래밍 과제2 레포트입니다.
CUDA 프로그래밍으로 Matrix multiplication을 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 행렬 곱 계산
2. GPU로 처리해서 벡터 합 계산
3. Cublas을 이용해서 벡터 합 계산

본문내용

- 각 프로그램에 대하여 결과 시간 비교
=> 위의 결과를 통해 CPU로 처리했을 때와 GPU로 처리했을 때, 그리고 Cublas를 이용하였을 때 연산 결과 시간을 표로 정리하였다. 요번 과제 Matrix Multiplication은 사이즈가 점점 커질수록 엄청나게 많은 연산을 하므로 CPU에서 측정하였을 때 연산수행 시간이 저번 과제(Vector addition)에 비해 기하 급수적으로 늘은 것을 확인할 수 있다. CPU와 GPU를 비교할 대 32 x 32 연산까지는 CPU가 더 빠르지만 64 x 64부터 GPU가 더 빠르다는 것을 확인할 수 있다. Cublas는 CPU와 GPU보다 사이즈가 큰 Matrix Multiplication연산에 훨씬 빠르다는 것을 확인할 수 있다. Cublas는 고속 Matrix계산 기능을 제공한다. 이렇게 사이즈가 크면 클수록 많은 연산을 필요로 하는 연산에서는 병렬처리를 해야 효율적이라는 것을 알게 되었다. 또한 배열구조의 프로세서를 일반 그래픽 카드에서 GPU를 이용하여 사용할 수 있었다는 것을 새로 알게 되었다.

참고자료

· 없음