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SYCL 입문 시리즈의 여섯 번째 글입니다. 지금까지 SYCL 기초 개념(메모리 모델, 커널 작성), 다양한 디바이스(NVIDIA, Qualcomm GPU) 지원 전략, ND-Range와 로컬 메모리, USM 등 최적화 개념까지 살펴보았습니다. 이번 글에서는 이제까지 익힌 내용을 기반으로 간단한 벤치마크를 수행하고, 성능 차이를 관찰하는 방법을 소개합니다. 또한, 디버깅/프로파일링 도구(RenderDoc, Nsight Graphics, Intel VTune 등)를 간단히 연계해, SYCL 코드의 성능 분석 기초를 다뤄보겠습니다.목표이전 글에서 만든 매트릭스 곱(또는 벡터 연산) 예제를 반복 실행하며 시간 측정ND-Range 워크그룹 크기 변화, 로컬 메모리 사용 여부에 따라 성능 차이 관찰간단한 타이머(..
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..
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 ..
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