[모던 Vulkan (C++ 버전)] #2: 인스턴스 생성 (RAII와 예외 처리 활용)

모던 Vulkan (C++ 버전) 시리즈의 두 번째 글입니다. 이번 글에서는 인스턴스를 생성하는 과정을 Vulkan-HPP와 Modern C++ 스타일로 재작성해보겠습니다. 이전 입문 시리즈에서 C 스타일로 인스턴스를 만들고 Validation Layer를 설정했던 과정을 다시 돌아보며, 이번에는 RAII를 활용한 vk::UniqueInstance, 예외 처리 모드 등을 적용하여 더 깔끔하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성하는 방법을 제시합니다.목표Vulkan C API 스타일로 작성했던 인스턴스 생성 코드를 Vulkan-HPP 기반 C++ 코드로 재구성vk::ApplicationInfo, vk::InstanceCreateInfo 등을 이용하여 Application, Engine, API 버전 정보 설정v..

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• · 2024. 12. 19.
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[모던 Vulkan (C++ 버전)] #1: Vulkan-HPP와 Modern C++ 개요

왜 Vulkan-HPP인가?이전 입문 시리즈에서는 주로 C 스타일 Vulkan API를 사용했습니다. C 스타일 API는 다음과 같은 특징을 갖습니다.함수 포인터 기반 호출: vkCreateInstance, vkEnumeratePhysicalDevices 등리소스 관리의 수동성: vkDestroy* 함수를 일일이 호출해야 함타입 안전성 부족: 단순 enum, void* 기반 핸들, 에러 처리 시 VK_SUCCESS 등을 if문으로 체크이런 패턴은 어느 정도 익숙해지면 사용할 수 있지만, 실수하기 쉽고 코드량이 많아집니다. Modern C++(C++17 이상)에서는 RAII, 스마트 포인터, enum class, std::optional, std::variant 등 다양한 언어 기능을 통해 코드 품질을 높..

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• · 2024. 12. 19.
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모던 C++와 Vulkan의 만남: Vulkan-HPP로 코드 품질 높이기

이번 글은 Vulkan C API보다 더 모던한 C++ 스타일로 Vulkan을 활용할 수 있는 Vulkan-HPP에 대한 소개 글입니다. 단순히 함수 포인터를 나열하는 수준에 머무르지 않고, Vulkan을 C++ RAII(Resource Acquisition Is Initialization) 패턴, 강타입(Enum class), 예외 처리 등을 활용해 더 안전하고 깔끔하게 사용할 수 있다는 점에 초점을 둡니다. 또한, 최소 예제 코드와 CMake 설정을 통해 실제로 빌드해볼 수 있는 예시를 제시하겠습니다.Vulkan-HPP란 무엇인가?Vulkan-HPP는 Vulkan C API를 C++ 스타일로 감싸는 헤더만의 래퍼(wrapper) 라이브러리입니다. Khronos 그룹이 공식적으로 관리하며, vulkan..

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• · 2024. 12. 19.
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[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #10: 마무리와 다음 단계로의 길잡이

시리즈의 열 번째이자 마지막 글입니다. 지금까지 1편부터 9편에 걸쳐 Vulkan을 이용한 GPGPU 프로그래밍 기초를 다뤘습니다. CUDA에 익숙한 분들을 대상으로 Vulkan의 준비 과정, Compute 셰이더 파이프라인 구성, 메모리 및 디스크립터 관리, 디버깅 및 프로파일링 기법 등을 차근차근 설명했으며, 간단한 벡터 덧셈 예제를 통해 전체 흐름을 체험해보았습니다. 이제 이 입문 시리즈를 마무리하며, 이후 Intermediate/Advanced 주제로 나아갈 때 참고할 만한 자료와 도전 과제들을 간단히 정리하고자 합니다.입문 시리즈 마무리이 시리즈를 통해 다음과 같은 과정들을 이해하고 실습했습니다.Vulkan 환경 설정(Ubuntu/Windows), CMake를 통한 빌드인스턴스, 물리 디바이스,..

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• · 2024. 12. 19.
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[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #9: 중간 정리와 다음 단계로의 길잡이

시리즈의 아홉 번째 글입니다. 지금까지 인스턴스 설정, 물리 디바이스 선택, 로지컬 디바이스와 큐 확보, 커맨드 버퍼 & 큐를 통한 명령 전달, 메모리 관리, Compute 파이프라인 & 디스크립터 설정, 그리고 벡터 덧셈 예제로 GPGPU 전체 흐름을 익혀보았습니다. 또한 디버깅과 프로파일링에 대해 간단히 살펴봤습니다. 이번 글에서는 지금까지 다룬 내용을 좀 더 실전적 관점에서 정리하고, 다음 단계(Intermediate/Advanced)로 넘어가기 전 고려할 만한 주제들을 언급하겠습니다.여기까지 다룬 내용 정리환경 설정 & 기본 예제:Vulkan SDK, 드라이버 설치가장 단순한 “Hello Vulkan!”로 인스턴스 생성 확인CMake를 통한 빌드 예제물리 디바이스 & 로지컬 디바이스 & 큐:GPU..

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• · 2024. 12. 19.
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[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #8: 디버깅, 검증 레이어 및 성능 프로파일링 맛보기

아래는 이 시리즈의 여덟 번째 글입니다. 지난 글(#7)에서는 벡터 덧셈 예제를 통해 Vulkan을 활용한 GPGPU 연산의 전체 흐름을 체험해보았습니다. 이제 어느 정도 기본 개념과 실전 예제를 익혔다면, 개발 과정에서 마주할 수 있는 문제들을 어떻게 디버깅하고, 성능을 프로파일링할 수 있는지 알아볼 차례입니다. 이번 글에서는 디버깅, 검증 레이어(Validation Layers)와 성능 프로파일링 기초를 살펴보며, 복잡한 Vulkan 생태계에서 발생할 수 있는 다양한 이슈를 어떻게 추적하고 최적화할 수 있을지 소개하겠습니다.왜 디버깅과 프로파일링이 중요한가?Vulkan은 로우레벨 API이기 때문에 초기화, 메모리 관리, 파이프라인 설정, 디스크립터 업데이트 등 다양한 단계에서 실수가 발생하기 쉽습니다..

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• · 2024. 12. 19.
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[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #7: 벡터 덧셈 예제로 전체 흐름 익히기

지난 글(#6)에서는 Compute 셰이더를 SPIR-V로 컴파일하고, 이를 기반으로 Compute 파이프라인을 만들고, 디스크립터를 활용해 셰이더에 데이터를 연결하는 방법을 살펴봤습니다. 이제 이 모든 준비 과정을 종합해 실제로 GPGPU 연산을 수행하는 간단한 예제를 만들어보겠습니다. 이번 글에서는 벡터 덧셈(Vector Addition) 예제를 통해, 호스트에서 데이터를 준비하고 GPU로 전달한 뒤, Compute 셰이더를 통해 연산을 수행하고 결과를 다시 가져오는 전체 흐름을 정리해볼 것입니다.CUDA에서 벡터 덧셈은 대략 cudaMalloc, cudaMemcpy, kernel>>, cudaMemcpy라는 단순한 과정을 거치며, 커널 코드도 data[idx] = a[idx] + b[idx];처럼 ..

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• · 2024. 12. 19.
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[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 11편: 마무리 및 다음 단계 제안

이 시리즈를 따라오느라 수고 많으셨습니다! 여기까지 오신 독자라면, 이제 PyTorch와 다양한 강화학습 알고리즘(DQN 계열, REINFORCE, A2C, PPO, SAC)에 대한 전반적인 감각을 갖추게 되었을 것입니다. 다시 한 번 지금까지 다룬 내용을 간략히 정리해봅시다.지금까지 다룬 내용 정리개념 및 기본 환경 구축 (1편):PyTorch, OpenAI Gym 환경 설정 및 강화학습 기본 개념 소개DQN과 변형들 (2~6편):DQN: 가치기반 접근의 기본Double DQN: Q값 과추정 완화Dueling DQN: 상태 가치(V)와 Advantage 분리로 효율적 학습Prioritized Experience Replay (PER): 중요도가 높은 경험을 더 자주 샘플링하여 효율 개선정책기반 & Ac..

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• · 2024. 12. 18.
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러스트(Rust) 실전 프로젝트 예제 따라하기 시리즈 - 1편: 간단한 CLI 유틸리티 만들기

이번 시리즈에서는 지금까지 러스트 언어의 기초와 다양한 기능을 익힌 독자분들을 위해, 직접 손을 움직이며 실전 프로젝트를 구현해보는 시간을 가질 예정입니다. 이 시리즈는 “입문 시리즈” 이후 단계로, 이제는 하나하나 따라 해보면서 러스트 프로젝트를 실제로 구축하고 발전시켜 나가는 과정에 초점을 맞춥니다. 첫 번째 예제로는 러스트(Rust)를 활용해 간단한 CLI(Command Line Interface) 유틸리티를 만들어봅시다. 사용자로부터 검색어와 디렉토리를 입력받아 해당 디렉토리(및 하위 디렉토리)에서 검색어를 포함한 파일을 찾아 출력하는 간단한 툴입니다. 이 과정을 통해 다음과 같은 실전 감각을 익힐 수 있습니다.Cargo를 통한 프로젝트 초기화 및 빌드 과정 이해CLI 인자 파싱 및 명령행 툴 구..

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• · 2024. 12. 18.
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pybind11 + CMake + pyproject.toml로 파이썬 확장 모듈 세팅하기

C++로 작성한 고성능 코드나 라이브러리를 파이썬에서 손쉽게 호출하려면 확장 모듈(extension module)을 만들어 파이썬에 로드할 수 있어야 합니다. pybind11은 이러한 바인딩을 매우 간단하게 해주는 라이브러리이며, CMake를 이용하면 C++ 빌드 과정을 관리하고, pyproject.toml을 통해 현대적 파이썬 패키징 표준에 맞춰 배포까지 할 수 있습니다.이 글에서는 다음과 같은 목표를 가집니다.간단한 C++ 함수(C++11 이상) 정의pybind11로 파이썬 바인딩 코드 작성CMakeLists.txt로 빌드 시스템 설정pyproject.toml 이용해 빌드 백엔드와 메타데이터 정의 → pip install . 명령으로 파이썬 패키지 설치 가능하게 하기사전 준비Python 3.7 이상 ..

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• · 2024. 12. 17.
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