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    CUDA 병렬 프로그래밍

    CUDA 병렬 프로그래밍 고성능 GPGPU를 이용한 NVIDIA 병렬 컴퓨팅 아키텍처

    • 정영훈 저
    • 프리렉
    • 2011년 08월 20일
    • 정가
      28,000원
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    ISBN: 9788965400158 344쪽 188 x 257 (㎜)

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    출판사 리뷰

    ■ NVIDIA의 병렬 컴퓨팅 아키텍처 CUDA

    GPGPU는 High Performance Computing(HPC)에 있어서 가장 적합한 솔루션이라고 평가되고 있으며 세상에서 가장 빠르게 확산되는 기술 중의 하나입니다. 이러한 그래픽 카드를 이용한 GPGPU의 통합 개발 환경 제공을 목적으로 하는 NVIDIA의 병렬 컴퓨팅 아키텍처인 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 병렬 프로그래밍을 소개하고 그 활용 방법을 배워봅니다. GPU 환경에서의 CUDA 프로그래밍 입문서로, 높은 성능을 얻기 위한 최적화 방법을 소개합니다. 이러한 CUDA를 이용하면 높은 연산 처리 능력, 병렬 프로그램의 확장성, 저렴한 비용, 편리한 설치 등의 장점을 얻을 수 있습니다.



    ■ CUDA 활용과 성능 최적화 방법 소개

    기초 과학에서 CUDA를 이용하여 수치 해석을 하는 연구원, GPGPU에 입문하려는 프로그래머를 대상으로 쉽게 설명하고자 하였습니다. 현재 CUDA는 수학, 물리, 화학과 같은 기초 과학 분야에 수치 해석을 위해 많이 사용하고 있으므로 전문 프로그래머가 아닌 기초 과학자들도 이해하기 쉽도록 구성하였습니다. 아울러 CUDA를 처음 접하는 프로그래머도 큰 부담없이 관련 기술을 바로 적용해볼 수 있도록 도와 드립니다. 프로그램의 대세는 CUDA와 같은 GPGPU로 흐르고 있지만, 한글로 된 도서가 거의 없으므로 이 책을 통해 조금이나마 도움을 드리고자 합니다.



    ■ CUDA 성능 최적화 방법 소개

    아울러 CUDA 하드웨어 아키텍처와 동작 원리를 함께 설명하므로 이를 기반으로 올바른 CUDA 소프트웨어를 제작할 수 있습니다. 이와 함께 다음과 같은 소프트웨어 성능 향상을 위한 최적화 방법도 자세하게 설명합니다.

    - 글로벌 메모리 액세스 결합(Coalescing)

    - 공유 메모리 뱅크 충돌(Bank Conflict)

    - 분기 발산(Divergent branching)

    - 루프 언롤링(Unrolling)

    - 알고리즘 최적화


    저자 소개

    정영훈

    저자 : 정영훈
    Mgame, NHNGames를 거쳐 지금은 Digital Imaging Technology에서 근무 중이며 연세대 컴퓨터공학석사이다. 저서로는 《안드로이드 SIMD 병렬 프로그래밍》, 《CUDA 병렬 프로그래밍》, 《OpenMP 병렬 프로그래밍》, 《키넥트 프로그래밍》 등이 있다.
      

    목차

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