[OpenCL 입문 시리즈 10편] 마무리 및 향후 학습 방향

안녕하세요! 드디어 10편에 이르렀네요. 지난 글들에서 OpenCL 입문 과정을 하나씩 밟아나가며, 개발 환경 설정부터 간단한 예제, 이미지 처리, 성능 최적화, 디버깅과 프로파일링, 그리고 멀티 디바이스 활용까지 두루 살펴보았습니다. 이제는 전체 흐름을 정리하고, 앞으로 어떤 식으로 공부를 이어나갈 수 있을지 몇 가지 제안을 드리며 시리즈를 마무리하려 합니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.지금까지 다룬 핵심 포인트 정리추가로 살펴볼만한 OpenCL 관련 주제들CUDA, SYCL, Vulkan Compute 등 다른 기술과의 비교 연구 방향커뮤니티, 문서, 온라인 강좌 등 자원 활용 팁1. 지금까지 다룬 핵심 포인트앞선 9개의 글에서 다룬 주요 내용을 간략히 정리해볼게요.개발환경 준비 & Hello..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 16.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 9편] 다중 디바이스 활용: 한 시스템 내 다양한 하드웨어 자원 사용하기

안녕하세요! 지난 글에서는 디버깅과 프로파일링 기초를 다루며 OpenCL 프로그램을 더 안정적이고 효율적으로 다루는 방법을 살펴봤어요. 이제 거의 시리즈의 끝이 보이는데요. 이번 글에서는 한 시스템 내 여러 디바이스(여러 개의 GPU, CPU, 또는 이종 디바이스)를 동시에 활용하는 방법을 간략히 살펴볼 겁니다.CUDA는 보통 하나의 GPU를 다루는 경우가 많지만, OpenCL은 다양한 벤더, 다양한 하드웨어를 동시에 활용할 수 있는 아키텍처적 장점이 있어요. 예를 들어, 한 PC에 NVIDIA GPU와 Intel GPU, 그리고 CPU 디바이스까지 있을 때, 이들을 모두 활용해 연산을 나누어 처리할 수도 있습니다. 이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.여러 디바이스 선택 방법멀티 디바이스 컨텍스트(Con..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 15.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 8편] 디버깅 & 프로파일링 기초: 문제 상황 파악과 성능 병목 진단하기

안녕하세요! 지난 글에서 성능 최적화 기초를 다루며 워크그룹 크기 조정, 메모리 접근 패턴 개선, 프로파일링의 중요성을 언급했습니다. 이번 글에서는 한 단계 더 나아가, OpenCL 프로그램을 디버깅하고 성능을 자세히 프로파일링하는 기본적인 방법을 살펴보려 합니다.디버깅과 프로파일링은 생각보다 중요한 영역입니다. 코드가 잘 동작한다고 생각했는데 결과가 이상하거나, 성능이 기대 이하일 수 있어요. 이때 단순히 코드를 쳐다보고 있는 것보다, 디버깅 툴이나 프로파일링 툴을 활용하는 것이 훨씬 효율적입니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.디버깅 기초: 커널 실행 문제 파악, 에러 코드 확인프로파일링 툴 소개: 이벤트(event) 기반 타이밍, Nsight, Intel VTune 등호스트-디바이스 간 데이터 ..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 14.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 7편] 성능 최적화 맛보기: 워크그룹, 메모리 접근 패턴, 프로파일링 기초

안녕하세요! 지난 글에서는 OpenCL을 활용한 이미지 처리 예제를 다루며, 실제로 GPU 가속의 이점을 경험해봤습니다. 이제부터는 좀 더 깊은 주제로 들어가, 성능 최적화(Performance Optimization)에 대한 기본 개념을 살펴보려 해요. 입문자 수준에서 모든 최적화를 다루기는 어렵지만, 워크그룹(work-group) 설정, 메모리 접근 패턴 개선, 그리고 프로파일링(profiling) 도구 활용으로 성능을 개선할 수 있는 아이디어를 얻을 수 있습니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.워크아이템(work-item), 워크그룹(work-group) 개념과 성능 관계메모리 계층(global, local, private memory)과 접근 패턴 최적화프로파일링을 통한 병목 지점 확인CUDA..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 13.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 6편] 간단한 이미지 처리 예제: 그레이스케일 변환하기

안녕하세요! 지난 글에서는 C++20/23 문법과 OpenCL C++ Wrapper를 활용해 OpenCL 코드를 훨씬 깔끔하게 만드는 방법을 살펴봤습니다. 이번 글에서는 실제로 유용할 수 있는 간단한 이미지 처리 예제를 통해 OpenCL의 이미지 기능을 체험해보려 합니다. 기본적인 버퍼 연산만 다뤘던 것에서 한 단계 나아가, GPU 가속을 활용한 이미지 변환(예: 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환)을 시도해보죠.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.이미지 객체를 사용한 데이터 처리호스트 측에서 이미지 로딩(예: stb_image 사용)OpenCL 커널에서 read_imagef, write_imagef 함수 활용결과 확인을 위한 이미지 저장CUDA와 비교: CUDA 텍스처/서피스와 유사한 개념1. 준비사항이..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 12.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 5편] C++20/23로 깔끔하게 래핑하기

안녕하세요! 지난 글들에서 OpenCL의 기본 사용법을 어느 정도 파악하셨다면, 이제는 조금 더 현대적인 C++ 문법과 래퍼(wrapper) 라이브러리를 활용해 코드를 깔끔하게 정리하는 방법을 살펴보려고 해요. OpenCL 기본 API는 C 스타일 함수들로 구성되어 있고, 초기화 및 에러 처리 로직이 장황해지는 경우가 많은데, C++20/23 기능을 적극 활용하면 가독성과 유지보수성을 크게 높일 수 있습니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.OpenCL C++ Wrapper(CL.hpp) 라이브러리 소개스마트 포인터, 범위 기반 for문, 구조적 바인딩 등 C++20/23 기능 활용에러 처리와 RAII(Resource Acquisition Is Initialization) 패턴 적용CUDA와 비교: C..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 11.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 4편] 메모리 관리 기초: 버퍼(Buffer), 이미지(Image), 파라미터(Argument) 다루기

안녕하세요! 지난 글에서는 OpenCL 커널 작성법과 빌드 과정을 살펴보았습니다. 이제 커널에서 다룰 데이터가 어떻게 GPU나 CPU 디바이스 메모리에 올라가는지, 즉 OpenCL 메모리 모델과 그 핵심 요소인 버퍼(Buffer)와 이미지(Image)에 대해 알아볼 차례예요. 또한 커널에 파라미터(인자)를 전달하는 다양한 패턴에 대해서도 간단히 짚어보겠습니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.OpenCL 메모리 모델 개요버퍼(Buffer)와 이미지(Image)의 특징과 사용 예커널 파라미터 설정 방법 심화CUDA의 메모리 관리 방식과 비교추가 참고 자료 (유튜브)1. OpenCL 메모리 모델 개요OpenCL 프로그램에서는 호스트(Host)가 디바이스(Device)에 연산을 시킵니다. 이 때, 데이터를 ..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 10.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 3편] 커널 작성 & 빌드: 기본 문법 따라하기

안녕하세요! 지난 글에서 OpenCL 플랫폼과 디바이스 개념을 이해하고, 원하는 디바이스를 선택하는 방법까지 살펴봤습니다. 이제 본격적으로 커널(Kernel) 작성과 빌드 과정을 알아볼 차례예요. OpenCL 커널은 실제로 GPU나 CPU 등 디바이스에서 병렬 실행되는 코드로, 우리가 가속하고 싶은 연산의 핵심 부분이라고 할 수 있죠.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.OpenCL 커널 기본 문법 소개호스트 코드에서 커널 빌드 방법 복습 및 확장인자 전달 및 메모리 관리 구조 이해CUDA 커널과 비교해 보는 코드 작성 차이점참고할만한 유튜브 자료 링크앞선 글에서 kernel.cl 파일 안에 간단한 add_one 커널을 작성해봤는데, 이번 글에서는 이보다 조금 더 다양한 형태의 커널 코드를 다뤄보면서 기본..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 9.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 2편] 플랫폼과 디바이스 이해하기

안녕하세요, 지난 글에서 OpenCL 개발환경을 준비하고 “Hello OpenCL!” 예제를 통해 간단한 프로그램을 실행하는 과정을 살펴봤어요. 이번 글에서는 본격적으로 OpenCL의 큰 그림을 더 명확히 그려볼게요. OpenCL은 플랫폼(Platform)과 디바이스(Device)라는 개념을 통해 다양한 하드웨어 리소스를 관리하고, 이를 프로그래머가 직접 선택하고 제어할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 쉽게 말해, 플랫폼은 특정 벤더나 특정 드라이버 환경을 대표하는 개념이고, 디바이스는 실제 연산을 수행할 수 있는 하드웨어(GPU, CPU, FPGA 등)를 가리켜요. CUDA가 NVIDIA GPU 하나를 전제로 간단한 API로 리소스를 추상화했다면, OpenCL은 다양한 하드웨어를 유연하게 다루기 위해..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 8.
• textsms

[OpenCL 입문 시리즈 1편] 개발환경 준비 & 첫 번째 "Hello OpenCL!"

안녕하세요! 이번 포스팅부터 OpenCL(Open Computing Language)을 활용해 GPU 가속 프로그래밍을 시작하려는 입문자 분들을 위해 총 10편에 걸친 시리즈를 진행하려고 해요.OpenCL은 GPU, CPU, FPGA 등 다양한 디바이스에서 병렬 계산을 지원하는 오픈 표준인데요. 흔히 비교되는 CUDA가 NVIDIA GPU를 염두에 둔 전용 기술이라면, OpenCL은 다양한 벤더와 디바이스에서 유연하게 활용할 수 있는 특징이 있어요. “어? 난 이미 CUDA에 좀 익숙한데?” 하는 분들도, 여기서 OpenCL을 배워두면 훨씬 넓은 하드웨어 지원 범위를 가질 수 있게 되는 셈입니다.이번 첫 글에서는 다음과 같은 내용을 담았습니다.OpenCL 개발 환경 준비(Ubuntu, Windows 참조..

• format_list_bulleted 개발 이야기/OpenCL
• · 2024. 12. 8.
• textsms