1. 빠른 결론(CUDA란?)
-CUDA(Compute Unified Device Architecture)
-NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 아키텍처
-고수준 언어를 이용해 GPU의 계산 능력을 활용하도록 설계
-병렬 연산이 가능
2. 작동 예시
예를 들어, 한 사람이 1000개의 사과를 세는 데 걸리는 시간을 생각해보세요. CUDA를 활용하면, 이 작업을 1000명의 사람이 동시에 수행하여 시간을 크게 단축시킬 수 있다.
3. CUDA의 작동 원리
CUDA는 수천 개의 스레드를 동시에 처리할 수 있도록 설계되었고, 이는 GPU가 많은 양의 데이터를 한 번에 처리하는 '데이터 병렬성'을 활용하기 때문이다.
CUDA는 이러한 병렬 처리 능력을 최대한 활용하여, 대량의 데이터 연산이 필요한 고성능 컴퓨팅 작업에 이상적이지만, GPU를 활용하는것이 적합하여 그래픽 카드가 필수적이다.
4. CUDA의 활용 분야
대량의 병렬 연산 능력 덕분에, CUDA는 과학 연구, 엔지니어링, 머신러닝, 그래픽스 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝 분야에서는 고성능 GPU를 활용한 병렬 연산이 필수적이기 때문에, CUDA는 이 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 모델은 수백만, 수천만 개의 파라미터를 학습해야 하는데, 이런 거대한 양의 연산을 CUDA를 통해 병렬 처리하면 훨씬 빠르게 학습이 가능합니다.
5. CUDA 개발 환경 구축
CUDA 개발 환경을 구축하는 것은 상당히 간단합니다. NVIDIA의 공식 웹사이트에서 CUDA Toolkit을 다운로드 받아 설치하면 됩니다. 이 툴킷에는 CUDA 개발에 필요한 컴파일러, 라이브러리, API 등이 포함되어 있습니다.
6. 마치며
CUDA는 병렬 컴퓨팅의 세계를 개방하며, 이를 통해 우리는 더 빠르고 효율적인 계산 능력을 갖추게 되었습니다. 이러한 기술은 앞으로의 과학, 기술, 예술 등 다양한 분야에서의 혁신을 이끌어 낼 것입니다. CUDA와 함께 더욱 빛나는 미래를 기대해봅시다.
7.요약
- 1억개의 숫자 덧셈을 할때, 1초에 1개씩 더한다고 가정하면, 3년이 걸린다.
- CUDA는 Nvidia GPU의 수천개의 코어를 사용하여 병렬로 계산이 가능하다(==CPU가 수천개 있다고 생각하면된다.)
- CUDA는 과학 연구, 머신러닝, 그래픽 분야에서 많이 활용중이다.
