GPGPU의 의미와 CUDA의 개념에 대해 알아봅시다.
GPGPU의 의미와 CUDA의 개념을 이해합니다.
GPGPU는 (범용 GPU) GPU(그래픽 처리 장치)를 의미합니다. CPU(중앙처리장치)계산에 사용되는 기술을 말합니다. 일반적인 GPU(Graphics Processor Unit)는 이미지, 동영상, 게임 등과 관련된 그래픽을 처리하는 주요 역할을 하며, 컴퓨터의 그래픽 카드를 제어하는 단위이다. 따라서 GPU는 컴퓨터의 모든 시스템 리소스(리소스)를 제어하는 CPU(중앙처리장치)와는 별도의 역할을 수행했습니다. 하지만 GPGPU(General Purpose GPU)는 본래의 역할을 넘어 중앙처리장치인 CPU를 대체하는 GPU이다. 다양한 계산을 처리하는데 도움을 주는 새로운 형태의 업그레이드된 장치입니다. GPGPU(General Purpose Computing on Graphical Processing Unit)는 단순히 그래픽 처리에만 특화된 기존 GPU와 달리 GPU의 병렬 계산 처리 구조를 사용한다. 다차원 행렬 등 복잡한 과학 계산에 사용할 수 있는 병렬 계산 처리 기능과 성능 구조를 갖춘 CPU 역할을 하는 하드웨어입니다. CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 GPGPU의 병렬 계산을 위한 소프트웨어입니다. CUDA의 대표적인 예로 엔비디아의 CUDA가 있다.
GPGPU 의미와 CUDA 개념 설명
GPGPU(General Purpose GPU)는 그래픽스에 특화된 병렬처리 연산구조를 갖춘 그래픽처리장치인 GPU(Graphics Processor Unit)를 사용해, 기존에 중앙처리장치(CPU)에서 처리하던 일반 컴퓨터의 연산을 처리하는 것을 말한다. ). 컴퓨터의 전반적인 처리 속도를 향상시키는 기술을 말합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 원래 게임, 비디오 등 그래픽 관련 작업을 처리하는 데 특화된 하드웨어입니다. GPU는 첨단 컴퓨터 기술의 요구와 상황, 게임 등에서 초당 사실적인 그림을 그리고 복잡한 그래픽을 실시간으로 처리해야 하는 필요성을 충족하기 위해 만들어졌습니다. 그래서 GPU의 경우 비교적 단순한 구조를 갖고 있으면서도 매우 많은 양의 처리를 병렬로 처리하여 작업을 수행하는 데 특화되도록 구성되어 있습니다. 이 구조는 CPU와 다릅니다. CPU는 복잡한 계산을 수행할 수 있지만 동시에 많은 양의 처리를 수행할 수도 있습니다. 계산을 처리하기 어려운 구조입니다. 따라서 GPGPU는 GPU의 기능을 활용하여 CPU의 단점을 보완할 수 있습니다. GPU와 GPGPU의 차이점은 GPU 활용입니다.[GPU, CPU, GPGPU 비교]
GPGPU(General Purpose GPU)는 CPU(중앙 처리 장치)가 대량의 단순 계산을 처리해야 할 때 병렬 처리가 가능한 GPU를 활용하기 위해 만들어진 장치입니다. CPU(중앙 처리 장치)는 순차적으로 처리하는 직렬 처리 장치입니다. 양식 처리는 복잡한 계산 작업을 허용하지만 병렬 양식 처리는 매우 느립니다. 대조적으로, GPU는 병렬 컴퓨팅에 특화되어 있습니다. 그러므로 이들을 결합한 개념이다. 이를 통해 머신러닝, 인공지능 등 복잡하고 대용량의 데이터를 병렬 처리해야 하는 상황에 대응이 가능해진다. 특히, 머신러닝 분야에서는 행렬 곱셈과 같은 간단한 연산이 상당 부분 기반을 이루고 있기 때문에 GPGPU를 사용하는 것이 좋습니다. GPU는 그래픽 처리에 사용되며 처리 특성상 조건 분기에는 능숙하지 않지만 병렬 처리와 부동 소수점 연산에는 능숙합니다. GPGPU 구조는 성능이 좋기 때문에 행렬 연산, 시뮬레이션, 렌더링, 비디오 인코딩, 복호화, 암호화폐 및 가상화폐 채굴 등 대규모 수치 계산을 CPU처럼 사용할 수 있습니다. CUDA(컴퓨팅 통합 장치 아키텍처)는 NVIDIA(컴퓨팅 통합 장치 아키텍처)입니다. NVDIA에서 개발, 제공하는 GPGPU 전용 통합 개발 환경을 말합니다. CUDA를 사용하면 여러 아키텍처에서 실행되는 앱 개발이 가능하며, 최적화 정도에 따라 높은 성능을 얻을 수 있습니다. CUDA는 NVIDIA의 CUDA 코어가 탑재된 GPU가 범용 계산을 수행하도록 돕는 소프트웨어입니다. CUDA를 사용하면 GPU에서 수행되는 병렬 처리 알고리즘을 C 프로그래밍 언어로 작성할 수 있습니다.[GPGPU와 CUDA]
GPGPU는 실제로 CPU의 도메인을 침범하는 장치입니다. GPU의 원래 역할은 3D 그래픽 작업을 처리하고 생성하는 데 특화되어 있지만, 비디오의 재생 품질과 인코딩 속도를 향상시키는 CPU 고유의 영역도 침범하고 있으며 점점 GPGPU로 변해가고 있습니다. 점점 정교해지고 있습니다. 이제 멀티미디어 처리와 과학적인 계산 능력에서 GPU가 CPU를 능가하게 되면서 GPU의 처리 능력은 그래픽 처리를 넘어 일반적인 작업과 계산 처리에도 활용되게 되었습니다. GPGPU는 GPU 리소스를 활용하여 그래픽 작업 이외의 일반적인 범용 계산을 수행합니다. 작업을 완료하는 것입니다. 따라서 GPU는 영상 인코딩 외에도 분자 구조 분석, 코드 해독, 날씨 변화 예측 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 즉, GPGPU는 그래픽 처리뿐만 아니라 일반적인 컴퓨터 계산에도 GPU를 사용합니다. 그러니까 그래픽 처리라는 개념에 과학적인 계산이라는 개념을 더한 개념이라고 볼 수 있죠. 기존 GPU는 원래 컴퓨터 구조에서만 그래픽 처리를 위한 보조 장치였으나, 이제는 컴퓨터의 중앙처리장치인 CPU를 대신해 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있게 됐다. PCI Express(PCIe)는 컴퓨터 마더보드에 내장된 확장 슬롯을 의미합니다. GPU의 속도와 성능을 극대화하기 위해서는 고속 인터페이스가 필요하며, PCI Express가 이러한 역할을 할 수 있습니다. FLOPS는 중앙 처리 장치인 CPU가 초당 계산할 수 있는 부동 소수점 연산 수입니다. FLOPS는 컴퓨터 성능을 측정하는 표준입니다. FLOPS가 클수록 성능이 향상됩니다.GPGPU 기술 기계 학습인공지능(AI) 분야에서 막대한 양의 빅데이터를 학습하는 과정에서 필수적인 기술이 됐다.