책소개

'CUDA로 쉽게 배우는 GPU 프로그래밍 기초'라는 제목으로 여러분을 만나게 되어 매우 기쁩니다. 이 책은 GPU 프로그래밍의 세계로 안내하는 길잡이 역할을 할 것입니다.

GPU는 단순한 그래픽 처리 장치를 넘어, 현대 컴퓨팅에서 빼놓을 수 없는 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, NVIDIA의 CUDA 기술은 GPU를 활용한 병렬 처리를 가능하게 하여, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학, 인공지능 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다

이 책을 통해 독자 여러분이 GPU 프로그래밍의 전문가로 성장하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하길 바랍니다. 함께 즐거운 학습 여정을 시작해봅시다!

저자소개

목차

제1장 GPGPU와 이종 병렬 컴퓨팅 개요
■ GPGPU의 개념 이해 | 5p
■ 다양한 병렬 처리 architecture의 종류 및 특성 이해 | 8p
■ CUDA의 개념 | 19p

제2장 CUDA 개요
■ Multi-core CPU와 GPU의 하드웨어적 차이점 | 26p
■ CUDA program "Hello CUDA" 작성 실습 | 35p

제3장 CUDA program의 작업 흐름
■ CUDA program의 작업흐름 | 44p
■ CUDA/GPU기반 Vector합 program | 51p
■ CUDA program 성능 측정/ 분석 | 58p

제4장 CUDA thread계층
■ CUDA thread 계층(Thread hierarchy) | 69p
■ CUDA 실행 모델(Execution model) | 80p

제5장 Thread layout & Thread indexing
■ CUDA program의 thread layout 설정 방법 | 85p
■ CUDA kernel에서 원하는 thread의 index계산 방법 | 92p

제6장 CUDA기반 대규모 행렬 합
■ CUDA program 작성 | 102p
■ Thread layout설계 | 106p

제7장 CUDA실행 모델
■ GPU의 하드웨어적 구조 학습 | 114p
■ CUDA thread 모델과 GPU 하드웨어의 관계 이해 | 117p
■ Zero context switching overhead와 memory 대기시간 숨기기
    (Latency hiding)전략 이해 | 125p

제8장 CUDA기반 행렬 곱셈
■ CUDA기반 행렬 곱셈 문제 안내 | 128p
■ CUDA기반 행렬 곱셈 문제 해설 | 132p