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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 ..
지금까지 우리는 CUDA 프로그래밍 기초부터 시작해 Host-Device 메모리 관리, 스레드/블록/그리드 개념, 비동기 스트림, 메모리 계층(Shared/Constant) 최적화 기법, 그리고 CMake와 Modern C++를 활용한 빌드 환경 개선까지 쭉 달려왔습니다. 이제 어느 정도 기본기가 갖추어졌다면, 실제 GPU 코드가 의도대로 동작하고 있는지 확인하고, 혹시 병목현상이 일어나지는 않는지 점검하는 단계가 필요합니다. 이번 글에서는 디버깅(Debugging)과 성능 프로파일링(Performance Profiling) 방법을 간단히 살펴볼 겁니다. 한 번에 모든 툴과 기법을 다루긴 어렵지만, 대표적인 도구와 기본적인 절차를 익혀두면 앞으로 문제 해결에 큰 도움이 됩니다.GPU 디버깅 기본 아이디어..
C++23에서는 디버깅과 문제 해결을 돕기 위한 새로운 도구로 std::stacktrace 라이브러리가 도입되었습니다. 이번 글에서는 std::stacktrace의 개념과 사용법, 그리고 이전 버전과 비교하여 어떻게 개선되었는지 알아보겠습니다. std::stacktrace란 무엇인가요?std::stacktrace는 프로그램 실행 중 특정 지점에서의 함수 호출 스택(call stack) 정보를 표준화된 방식으로 제공하는 기능입니다. 이를 통해 디버깅, 로깅, 에러 리포팅 시점에서 스택 정보를 쉽게 조회하고 표시할 수 있습니다. 특히, 예외 발생 시점이나 오류 검출 시점에 std::stacktrace를 사용하면 문제를 파악하고 해결하는 데 큰 도움이 됩니다.이전 버전에서는 어떻게 했나요?C++23 이전에는 ..