[SYCL 입문 #1] SYCL 소개 및 개발 환경 준비, Hello SYCL 예제

SYCL 입문 시리즈의 첫 번째 글입니다. 이번 글에서는 SYCL이란 무엇이며, 왜 SYCL을 사용할 때 NVIDIA GPU나 Qualcomm GPU에서도 동일한 코드를 실행할 수 있는지 기본 개념을 소개합니다. 또한 개발 환경 설정, CMake 빌드 시스템 활용, 그리고 가장 기본적인 “Hello SYCL!” 예제를 통해, 독자가 실제로 코드를 컴파일하고 실행해보는 과정을 안내하겠습니다.이 글은 SYCL에 완전히 처음 입문하는 독자를 대상으로 하며, 모든 단계에 대해 가능한 한 자세히 설명하여, 글을 따라만 해도 실제 코드를 실행할 수 있도록 하였습니다.왜 SYCL인가?SYCL은 Khronos 그룹에서 정의한, C++ 기반의 이식성 높은 병렬 프로그래밍 모델입니다. CUDA는 NVIDIA GPU 전용이..

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• · 2024. 12. 19.
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[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..

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• · 2024. 12. 16.
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[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..

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• · 2024. 12. 15.
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[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 ..

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• · 2024. 12. 14.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #10: 마무리 및 다음 단계로의 길잡이

이제 10개의 글에 걸친 “CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기” 시리즈를 마칠 시점입니다. 첫 글에서는 단순히 “Hello, GPU!”를 출력하는 예제부터 시작했지만, 이제는 Host-Device 메모리 관리, 스레드/블록/그리드 개념, 비동기 스트림, 메모리 계층(Shared/Constant), CMake 기반의 현대적 빌드, Modern C++ 기능 적용, 디버깅 및 프로파일링까지 다양한 주제를 맛보았습니다. 마지막으로 이 시리즈를 정리하며, 앞으로 여러분이 확장해나갈 수 있는 주제들을 안내하겠습니다.시리즈 정리환경 설정 & Hello GPU!: CUDA 개발환경(드라이버, 툴킷) 세팅 및 간단한 출력 예제를 통해 기본 틀을 잡았습니다.Host vs Device 코드 구조 이..

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• · 2024. 12. 14.
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[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..

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• · 2024. 12. 13.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #9: 실전 예제로 종합 정리하기

이제 여기까지 왔습니다! 우리가 지금까지 다룬 내용을 바탕으로, 간단한 실전 예제를 통해 모든 개념을 종합해볼 시간입니다. 이번 글에서는 이미지 처리 예제를 선택하겠습니다. 이유는 다음과 같습니다:2D 데이터 처리(블록/스레드 2D 설정) 개념 확립Shared Memory나 Constant Memory를 활용해볼 수 있는 기회비동기 스트림으로 데이터 전송과 연산 오버랩 시도Modern C++ 빌드 및 언어 기능을 통한 코드 가독성 개선디버깅 및 프로파일링 연습“간단한 이미지 필터” 예제를 통해 실제 GPU 코드가 어떻게 구조화되고, 이전에 배운 개념들이 어떻게 융합되는지 살펴보겠습니다.실전 예제 개요: 간단한 블러(Blur) 필터 적용하기우리가 구현할 내용은 다음과 같습니다.Host에서 이미지를 로딩 (..

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• · 2024. 12. 13.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #8: 디버깅과 성능 프로파일링 기초

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..

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• · 2024. 12. 12.
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[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..

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• · 2024. 12. 12.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #7: CMake 활용한 현대적 빌드 설정과 Modern C++ 적용하기

이제까지 우리는 CUDA의 기본 문법, 메모리 계층, 비동기 스트림, 2D 데이터 처리 등 다양한 기초 개념을 다뤄왔습니다. 하지만 이 모든 것이 현업이나 프로젝트에서 활용되기 위해서는 체계적인 빌드 환경과 현대적 C++ 기능과의 자연스러운 결합이 중요합니다. 이번 글에서는 CMake를 통한 빌드 시스템 설정 방법과 C++20/23 기능(Coroutine, Concept, Constexpr, Lambda 개선 등)을 CUDA 코드와 융합하여 더 깔끔하고 유지보수하기 쉬운 코드를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.CMake로 CUDA 빌드 환경 현대적으로 관리하기기본 구조 복습이전 글에서 간단히 소개했듯이, CMake는 CUDA를 별도의 언어로 인식하고, project(... LANGUAGES CUDA CXX)..

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• · 2024. 12. 11.
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