[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #2: 환경 설정, Hello Vulkan 예제, 그리고 CMake 세팅

환경 설정이전 글(#1)에서 Vulkan을 GPGPU용으로 활용할 수 있다는 개념적 소개를 했습니다. 이제 실제 코드를 다루려면 환경이 제대로 갖춰져야 합니다. Ubuntu를 예로 들어 Vulkan SDK 설치, 드라이버 설정, CMake 및 기타 툴 설치 방법을 정리하고, Windows 사용자를 위한 간단한 가이드도 제공하겠습니다. 또한 CUDA 경험자들이 Vulkan 환경 구축을 이해하기 쉽도록 CUDA와의 차이점도 다시 상기시켜드리겠습니다.Ubuntu에서 Vulkan 환경 설정1. GPU 드라이버 설치:NVIDIA의 경우:sudo apt updatesudo ubuntu-drivers devicessudo ubuntu-drivers autoinstallAMD/Intel의 경우에는 Mesa 드라이버가 ..

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• · 2024. 12. 9.
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[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..

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• · 2024. 12. 8.
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[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..

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• · 2024. 12. 8.
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