GPU Programming Assignments

이 저장소는 GPU 프로그래밍 수업의 과제들을 포함하고 있습니다. CUDA를 사용하여 다양한 연산을 가속화하고 성능을 최적화하는 방법을 다룹니다.

과제 목록

HW 1: 단위 구의 부피 계산 (Unit Sphere Volume)

• 파일: HW_1_20201587.cu
• 설명: 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)과 병렬 리덕션(Parallel Reduction)을 사용하여 3차원 단위 구의 부피를 계산합니다.
• 주요 기술:
  • CUDA 커널 작성
  • Parallel Reduction 최적화
  • Thrust 라이브러리 활용

HW 2: 행렬 곱셈 최적화 (Matrix Multiplication Optimization)

• 파일: HW_2_20201587.cu
• 설명: 다양한 기법을 사용하여 행렬 곱셈(GEMM) 연산을 수행하고 성능을 비교합니다.
• 구현된 방법:
  1. Global Memory (GM): Shared Memory 없이 구현
  2. Shared Memory (SM): Tiling 기법 적용
  3. SM + More-work-per-thread (WPT): 스레드당 더 많은 작업 할당 및 레지스터 활용
  4. Tensor Core (GM): Tensor Core를 사용한 연산 (Global Memory 기반)
  5. Tensor Core (SM): Shared Memory와 Tensor Core를 조합한 최적화
  6. cuBLAS (CUDA Core): cuBLAS 라이브러리 사용
  7. cuBLAS (Tensor Core): cuBLAS의 Tensor Core 가속 모드 사용

사용 방법

컴파일 환경

• NVIDIA GPU (Compute Capability 7.0 이상 권장 - Tensor Core 과제 수행 시)
• CUDA Toolkit 설치됨
• nvcc 컴파일러

컴파일 및 실행 예시 (HW 2)

nvcc -o HW2 HW_2_20201587.cu -lcublas
./HW2

제출 리포트

• HW 1 리포트 (docx)
• HW 2 리포트 (pdf)