러스트로 만드는 수학 및 과학 계산 라이브러리 시리즈 - 8편: GPU 가속, 병렬 처리, 대규모 연산 최적화

지금까지의 시리즈를 통해 우리는 러스트로 선형대수, FFT, ODE/PDE 솔버, FEM 기초까지 다양한 수학/과학 계산 기법을 구현하는 방법을 탐구했습니다. 그러나 실제 산업 현장이나 대규모 연구 환경에서는 성능이 절대적으로 중요하며, CPU 기반 단일 스레드 연산으로는 한계에 부딪히기 쉽습니다. 이번 글에서는 GPU 가속, 병렬 처리(Parallelization), 그리고 대규모 연산 최적화를 통한 성능 향상 전략에 대해 살펴보겠습니다. 다루게 될 주제:병렬화(Parallelization): Rayon 등 러스트 생태계의 스레드 풀 라이브러리를 사용해 CPU 다중 코어 활용SIMD 활용: std::arch, packed_simd(또는 std::simd(unstable))를 통한 벡터화(Vectoriz..