[C++23 새기능 소개] std::expected

[C++23 새기능 소개] std::expected

C++23에서는 코드의 안정성과 오류 처리를 향상시키기 위한 새로운 기능으로 std::expected가 도입되었습니다. 이번 글에서는 std::expected의 개념과 사용법, 그리고 이전 버전과 비교하여 어떻게 개선되었는지 알아보겠습니다.std::expected란 무엇인가요?std::expected는 함수의 반환값으로 정상적인 결과와 오류 정보를 함께 전달할 수 있는 객체입니다. 이를 통해 예외를 사용하지 않고도 함수의 실패를 표현할 수 있으며, 코드의 가독성과 안정성을 높일 수 있습니다. std::expected는 템플릿 클래스로, 성공 시의 값 타입과 오류 타입을 지정할 수 있습니다.이전 버전에서는 어떻게 했나요?C++23 이전에는 함수의 오류 처리를 위해 주로 다음과 같은 방법을 사용했습니다.1...

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  • · 2024. 12. 8.
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[C++23 새기능 소개] std::stacktrace 라이브러리

[C++23 새기능 소개] std::stacktrace 라이브러리

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 ..

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  • · 2024. 12. 8.
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[C++23 새기능 소개] std::print와 std::println 함수

[C++23 새기능 소개] std::print와 std::println 함수

C++23에서는 개발자들의 편의성과 코드의 간결성을 향상시키기 위한 다양한 기능이 도입되었습니다. 그중에서도 std::print와 std::println 함수는 콘솔 출력 작업을 더욱 간편하게 만들어줍니다. 이번 글에서는 이 함수들의 개념과 사용법, 그리고 이전 버전과 비교하여 어떻게 개선되었는지 알아보겠습니다.std::print와 std::println이란 무엇인가요?C++23에서는 표준 출력에 형식화된 문자열을 출력하기 위한 함수인 std::print와 std::println이 도입되었습니다. 이는 printf나 std::cout을 사용하는 기존의 방식보다 안전하고 간결하게 출력을 수행할 수 있게 해줍니다.이전 버전에서는 어떻게 했나요?C++23 이전에는 콘솔에 문자열이나 값을 출력하기 위해 주로 다..

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  • · 2024. 12. 8.
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[OpenCL 입문 시리즈 1편] 개발환경 준비 & 첫 번째 "Hello OpenCL!"

[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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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #4: 스레드, 블록, 그리드 개념 정복하기

[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #4: 스레드, 블록, 그리드 개념 정복하기

지난 글에서는 Host-Device 메모리 전송, cudaMalloc, cudaMemcpy 등을 활용하여 벡터 덧셈 예제를 성공적으로 구동해봤습니다. 이제 GPU 병렬 프로그래밍의 핵심인 스레드, 블록, 그리고 그리드 개념을 파고들 차례입니다. 이 개념들은 GPU 상에서 대규모 병렬 연산을 구성하는 뼈대와 같습니다. 오늘은 스레드와 블록, 그리고 이들을 묶어 전체 문제를 분할하는 방식인 그리드(Grid)에 대해 차근차근 살펴보며, "내가 원하는 만큼 병렬화"하는 방법을 이해해보겠습니다.스레드(Thread)란?스레드는 GPU 병렬 연산의 최소 실행 단위입니다. CPU에서도 멀티스레딩을 통해 병렬 처리를 하지만, GPU에서는 수백만 개의 스레드를 가볍게 실행할 수 있습니다. 각각의 스레드는 독립적으로 실행되..

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  • · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #3: Host & Device 메모리 관리와 벡터 덧셈 맛보기

[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #3: Host & Device 메모리 관리와 벡터 덧셈 맛보기

이제 우리는 Host(CPU)와 Device(GPU) 코드 구조를 이해하고, 간단한 커널 호출 예제를 통해 GPU 코드가 어떻게 동작하는지 살펴봤습니다. 이번 글에서는 실제로 데이터를 GPU로 보내고, 연산한 뒤 다시 결과를 가져오는 과정을 좀 더 구체적으로 다뤄볼 예정입니다. 즉, Host Device 메모리 전송(cudaMemcpy) 및 메모리 할당(cudaMalloc) 방법을 배우고, 이를 활용한 간단한 벡터 덧셈 예제를 통해 GPU 병렬 연산의 기본을 체험해보겠습니다.Host와 Device 메모리 관리의 기본앞서 말했듯 Host와 Device는 별개의 메모리 공간을 사용합니다. 이는 마치 서로 다른 섬에 사는 두 존재가 다리를 통해 상자를 옮기는 상황과 비슷합니다. 여기서 상자는 데이터, 다리는..

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  • · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #2: Host와 Device 코드 구조 이해하기

[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #2: Host와 Device 코드 구조 이해하기

앞선 첫 글에서는 개발 환경을 설정하고, GPU 상에서 “Hello, GPU!” 문자열을 출력하는 예제를 통해 CUDA 코드가 동작하는 것을 확인했습니다. 이제 두 번째 단계로, Host 코드와 Device 코드의 역할을 파악해보겠습니다. 이 개념을 확실하게 알아야 앞으로 진행될 벡터 덧셈이나 메모리 전송, 블록/스레드 개념을 자연스럽게 이해할 수 있습니다.Host 코드와 Device 코드란?Host 코드(호스트 코드): CPU에서 실행되는 코드우리가 평소에 작성하는 일반적인 C++ 코드와 크게 다르지 않습니다.메모리 할당, 입출력, CUDA 커널 호출 등의 작업을 담당합니다.Device 코드(디바이스 코드): GPU에서 실행되는 코드병렬 계산을 수행하는 부분입니다.“커널 함수(Kernel Functio..

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  • · 2024. 12. 7.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #1: 개발 환경 세팅과 “Hello, GPU!” 예제

[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #1: 개발 환경 세팅과 “Hello, GPU!” 예제

이 시리즈는 총 10개의 글로 진행됩니다. 이번 첫 글에서는 Ubuntu 기반의 개발 환경을 준비하고, 가장 단순한 CUDA 예제를 통해 “Hello, GPU!”를 출력해보겠습니다. Windows 환경 설정에 대한 언급도 곁들이니, OS에 관계없이 따라 할 수 있을 거예요. 앞으로 진행될 10개의 단계 중 첫 번째 스텝으로, "내 GPU에 손을 흔들어보기"라고 생각해주세요!이 시리즈를 시작하며GPU 프로그래밍은 처음 접하면 조금 낯설게 느껴질 수 있습니다. 하지만 CPU 프로그래밍을 시작할 때 “Hello, World!”를 먼저 찍어봤듯이, CUDA에서도 비슷하게 기초부터 천천히 쌓아나갈 수 있습니다. 앞으로 이 시리즈를 통해 다음 단계들을 차근차근 진행할 예정입니다:개발 환경 설정 (Ubuntu & W..

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  • · 2024. 12. 7.
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