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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..

1. 개요 병렬처리 시스템은 최근에 가장 주목 받고 있는 컴퓨팅 성능 향상 기술 중에 하나입니다. 물론 과거에도 병렬처리 시스템이 주목 받아 왔지만, 그 당시에는 CPU 의 업그레이드 만으로도 50%, 100% 이상의 성능향상을 이룰 수 있었기에 지금보다는 적은 관심을 보였었습니다. 그러나 현재의 CPU 가 가진 한계에 거의 다다름에 따라, 성능 개선의 기법으로 병렬처리 기법들이 주목을 받고 있습니다. 즉, 하드웨어적 한계를 소프트웨어 적인 기법으로서 넘어서려고 한다고 표현할 수 있겠습니다. 이 병럴처리 시스템은 크게 내부, 외부의 두 가지 요소로서 존재한다고 볼 수 있겠습니다. 내부 요소로서는 CPU 의 멀티 코어화, GPU 의 발전 등을 들 수 있겠고, 외부적으로는 대규모 네트워크로 구성된 컴퓨팅 환..