2009/12 2

GA나 GP의 이론 검증의 어려움

GP 의 해가 가지는 특성을 파악하기 위해 실험을 통해 대규모의 데이터를 수집하였다고 가정하자. 그리고 대부분의 해에서 나타나는 어떠한 특성이 발견 되었다면, 과연 여기서 대부분의 해는 반드시 그 어떤 특성을 갖게 되는 것일까? GA, GP 의 조기수렴이 해의 다양성에 악영향을 끼치고, 좋은 결과로 수렴하는 것을 방해한다고 했을 때, 조기수렴을 막으면 반드시 해가 다양성을 폭넓게 가지면서, 좋은 결과로 수렴할 것인가? 어떠한 명제를 가정했을 때, 그 역이 반드시 참일것이라는 보장 같은 것은 없다. 결국 우리가 일반적으로 데이터를 수집하여 하는 일은 대부분이 그러한 특성을 보인다는 것에서 끝나는 것인데, 이것의 역을 증명해낼 좋은 방법은 없을것인가? 몇년째 계속 고민해보지만, GA, GP 쪽에서는 이를 어..

CUDA Programming

병렬처리는 결국 필수 불가결한 요소가 될 것임에는 분명하다. 확실히 단일 코어 발전 대비 성능 비율이 언젠가부터 매우 낮아진다는 것을 확인할 수 있다. CPU 를 듀얼 혹은 쿼드로 쓰는 것도 꽤 매리트가 있지만, 알고리즘을 연구하는 사람으로써 그런 한 두개의 병렬을 가지고 큰 효과를 보기에는 그 한계가 명확하다. 결국 요래저래 살펴보다가 또다시 GPU 쪽으로 눈이 돌아가게 되었는데, 그 당시에는 그렇게 어렵게만 느껴지던 CUDA 라는 것이 그렇게 어려운 녀석이 아니었다. 일련의 흐름에 따라서 프로그래밍을 하면 되는데, 1. 디바이스의 초기화 2. GPU 상의 메모리 할당 ( cudaMalloc ) 3. CPU 상에서 GPU 상으로 처리할 내용을 복사 ( cudaMemcpy ) 4. 커널을 수행함으로써 원..