[SYCL 입문 #2] NVIDIA와 Qualcomm GPU에서 SYCL 코드 실행하기

SYCL 입문 시리즈의 두 번째 글입니다. 지난 글(#1)에서는 SYCL 개념 소개, Conda 및 Windows 환경 설정, CMake 빌드, 그리고 “Hello SYCL!” 예제를 CPU나 가능한 디바이스에서 실행하는 방법을 살펴봤습니다. 이제 한 단계 더 나아가, NVIDIA GPU나 Qualcomm GPU에서 SYCL 코드를 실행하는 전략을 다루겠습니다. 이는 SYCL의 큰 장점 중 하나인 이식성을 체험하기 위한 핵심입니다.이번 글에서는 초보자도 따라 할 수 있도록 구현체(백엔드) 선택, 디바이스 선택 로직, CMake 빌드 옵션 등을 구체적으로 제시하겠습니다. 앞서 구축한 Conda 환경이나 Windows 환경에서도 적용 가능한 형태로 설명하니, OS나 개발자 환경에 맞게 응용해보시기 바랍니다...

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• · 2024. 12. 19.
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[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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