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그래픽카드 쿠다 코어 순위 | 창조 위키 | Fandom

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 그래픽카드 쿠다 코어 순위 | 창조 위키 | Fandom 그래픽카드 쿠다 코어 순위는 쿠다 순위를 나타낸다. 글카의 쿠다(Compute Unified Device Architecture, CUDA)를 사용하는 이유는 많은 양의 연산을 동시에 처리하기 … 그래픽카드 쿠다 코어 순위는 쿠다 순위를 나타낸다. 글카의 쿠다(Compute Unified Device Architecture, CUDA)를 사용하는 이유는 많은 양의 연산을 동시에 처리하기 때문이며 쿠다가 높으면 글카의 성능이 결정된다. 지포스 RTX 3090 BLACK EDITION OC D6X 24GB, 10496개 지포스 RTX 3080 20GB, 8704개 지포스 RTX 3080 BLACK EDITION OC D6X 10GB, 8704개 지포스 GTX Titan Z D5 12GB, 5760개 지포스 RTX 2080…
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각주

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[IT쇼핑가이드] 그래픽카드편 – 2. 용어 설명 1부

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그래픽카드 용어 정리 – 쿠다 코어 컴퓨트 유닛

그래픽카드 용어 정리 – GDDR 메모리

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CUDA – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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이점[편집]

제한[편집]

지원 GPU[편집]

언어 결합[편집]

예제[편집]

같이 보기[편집]

각주 및 참고 문헌[편집]

외부 링크[편집]

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그래픽카드 CUDA 코어(Cores) 수 확인

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엔지니어스 – Engineeus

그래픽카드 CUDA 코어(Cores) 수 확인 본문

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[IT쇼핑가이드] 그래픽카드편 – 2. 용어 설명 1부

[IT쇼핑가이드] 그래픽카드편 – 2. 용어 설명 1부 강형석 [email protected]

라데온 RX 베가 그래픽카드

[IT동아 강형석 기자] 우리는 물건을 구매할 때 많은 것을 고려한다. 당장 내게 필요한 물건인지부터 시작해서 규격이나 내구도는 물론, 디자인이나 가격 등도 구매 시 고려할 중요한 요소다. 전자제품을 구매할 때는 더 많은 고민을 하게 된다. 가격, 크기, 디자인 외에도 각종 제품 사양을 봐야하기 때문이다. 게다가 이러한 사양 중에는 도대체 무슨 차이가 있는지 알 수 없는 경우도 많으며, 이런 사양이 가격에 영향을 미치기도 한다. 이왕 돈을 쓰는 만큼 좋은 제품을 제대로 된 가격에 사야하지 않겠는가. [IT쇼핑가이드]는 이처럼 알기 어려운 전자제품의 사양을 설명하고, 이런 기능을 구매할 만한 가치가 있는지 소개하기 위해 마련했다.

그래픽카드 용어 정리 – 쿠다 코어? 컴퓨트 유닛?

그래픽카드를 구매하는 과정에서 흔히 볼 수 있는 용어 중 하나가 바로 코어 이름과 그 수에 있다. 중앙처리장치(CPU)와 달리 그래픽 프로세서(GPU)는 제조사에 따라 조금 다른 용어를 사용하고 있어서다. 엔비디아는 쿠다 코어(CUDA Core), AMD는 컴퓨트 유닛(Compute Unit) 또는 스트림 프로세서(Stream Processor)라고 부르는게 그것.

먼저 각 프로세서의 구성을 알아보자. CPU는 단순히 코어 수에 따라 분류하고 있다. 예컨대 코어가 2개면 듀얼코어, 4개면 쿼드코어, 그 이상이면 해당 수에 맞는 이름을 사용한다. 여기에서 코어는 다양한 작업을 수행하지만 데이터의 실행 흐름(쓰레드)을 1개 처리 가능하다고 보면 쉽다. 그러나 GPU는 조금 다르다. CPU처럼 데이터를 처리하지 않기 때문이다.

CPU와 GPU는 같아 보여도 사용 목적과 설계 구조가 서로 다르다.

CPU는 명령어가 입력된 순서대로 처리하는 순차 방식에 특화되어 있다. 일반적인 문서나 애플리케이션 실행, 약간의 연산에 강하다는 이야기. 반면, GPU는 여러 명령을 동시에 처리하는 병렬 방식에 특화되어 있다. 이렇게 보면 GPU가 더 빠른 것 같지만 두 프로세서는 목적 자체가 다르다.

먼저 CPU는 데이터 처리 외에도 애플리케이션이 분석한 결과물에 따라 다음 연산을 결정하거나, 다중작업을 위해 분류된 작업들의 우선순위를 지정하고 전환할 수 있다. 가상 메모리도 관리하고 여러 입출력 장치와 기억장치, 연산장치 등을 총괄하는데 목적이 있다. 반면, GPU는 점으로 이뤄진 데이터를 빠르고 반복적으로 처리하기 위한 용도에 최적화 되어 있다.

설계와 구성이 다른 점이 이 때문이다. CPU는 모든 작업을 총괄하기에 코어 면적이 넓다. 그러나 GPU는 필요한 연산만 하면 되므로 코어의 면적이 상대적으로 작다. 자연스레 같은 공간이라면 더 많은 코어를 집적할 수 있다. 코어가 최대 수십 개 정도에 불과한 CPU와 달리 GPU는 수천 개에 달하는 코어 배치가 가능한 점이 여기에 있다.

지포스 그래픽카드 사양별 코어 수를 정리한 표.

엔비디아는 쿠다 코어(CUDA Core)라는 이름을 쓰는데, 이는 코어들이 자사의 데이터 연산 명령어인 쿠다에 최적화 되어 있다는 것을 강조하기 위함이다. 물론 다른 작업도 가능하다. 일종의 홍보용 이름이라고 보면 된다. AMD는 연산 가능한 코어라는 의미에서 스트림 프로세서(Stream Processor)라는 이름을 사용하고 있다. 컴퓨트 유닛(Compute Unit)은 이 스트림 프로세서 일부를 크게 묶어 하나의 큰 코어처럼 구성한 형태에 붙이는 이름이다.

라데온 그래픽카드 사양별 스트림 프로세서를 정리한 표.

코어의 수는 많을수록 성능이 뛰어나다. 수에 비례해 향상되는 것은 아니지만 대체로 많은 데이터 처리가 가능하다. 대신 코어 수가 많아지면 칩 면적이 넓어지고 생산 난이도가 올라가기 때문에 가격 또한 동반 상승한다. 고성능 그래픽카드 가격이 높은 이유 중 하나다.

그래픽카드 용어 정리 – GDDR 메모리?

PC에는 ‘메모리’라는 공간을 활용하게 된다. 우리가 디램(DRAM)이라고 부르는 장치를 정해진 곳에 장착해 사용하는 것으로 확보한 용량만큼 데이터 처리가 가능한 공간이 확보된다. 하드디스크나 SSD와 같은 저장장치는 말 그대로 데이터를 ‘저장’하는 장치이고 메모리(RAM)는 CPU가 직접 데이터를 처리하기 위해 접근하는 공간이다.

그래픽카드도 이와 같은 구조를 갖고 있다. 그래픽 프로세서가 접근해 그래픽 데이터를 처리하기 위한 공간, 바로 비디오 메모리(VRAM)다. 과거 비디오 메모리는 용량이 크지 않았고, 규격도 기존 PC에서 사용하던 메모리를 썼다. 그러나 현재는 그래픽 처리에 최적화된 전용 메모리를 사용하고 있으며, 그만큼 빨라졌다. 이 전용 메모리를 GDDR(Graphics Double Data Rate SDRAM)이라고 부른다.

지포스 GTX 980 Ti의 기판 모습

이 메모리는 온전히 그래픽 처리를 위한 데이터를 담게 되므로 당연히 속도가 빠르고 용량이 클수록 유리한 부분이 존재한다. 가격은 상승하겠지만 데이터가 많아져도 충분히 담을 수 있기 때문이다. 현재는 그래픽카드 종류에 따라 적게는 2GB, 많게는 12GB까지 탑재되고 있다.

세대에 따라 GDDR 뒤에 숫자를 붙인다. 그만큼 최신 기술이 적용되어 있으며 더 많은 데이터 처리가 가능하다. 최신 그래픽카드는 GDDR5를 쓰고 있으며, 일부는 고속 처리에 특화된 GDDR5X를 쓰는 경우도 있다. 아직 채택된 제품은 없지만 차세대 그래픽 메모리인 GDDR6가 공개되기도 했다.

이렇게 메모리는 속도가 빠르고 용량이 많으면 유리하지만 무조건 많다고 좋은 것은 아니다. 그래픽 프로세서의 성능이 떨어지면 용량이 커도 무용지물이기 때문이다. 때문에 그래픽카드 제조사들도 제품 성향에 맞는 용량 구성을 갖추고 있다.

지포스 10 시리즈 그래픽카드의 사양표. 붉은 상자 내 표시된 내용이 메모리 인터페이스로 고사양 제품일수록 수치가 높음을 알 수 있다.

용량과 속도와 별개로 메모리 인터페이스도 유심히 살펴봐야 한다. 그래픽 프로세서와 메모리가 소통하기 위한 통로 수라고 보면 이해가 빠르다. 이 수치가 높을수록 그래픽 프로세서가 더 빠르게 데이터 처리를 해낸다. 8차선 고속도로보다 16차선 고속도로가 상대적으로 더 많은 차량이 오고 갈 수 있는 것처럼 말이다. 하지만 이 역시 가격 상승의 요인이 된다.

때문에 그래픽카드 등급에 따라 이 인터페이스도 차등 적용하게 된다. 일반적으로 64비트는 저가형, 128비트는 보급형, 192~256비트는 중급형에 채택한다. 256비트 이상부터는 고성능 제품으로 분류하고 있으며, 플래그십 제품군에는 384~512비트 또는 그 이상의 메모리 인터페이스를 채택하기도 한다.

글 / IT동아 강형석 ([email protected])

위키백과, 우리 모두의 백과사전

CUDA 처리 흐름의 예

1. 메인 메모리를 GPU 메모리로 복사

2. CPU가 GPU에 프로세스를 지시함

3. GPU가 각 코어에 병렬 수행

4. GPU 메모리로부터의 결과물을 메인 메모리에 복사 1. 메인 메모리를 GPU 메모리로 복사2. CPU가 GPU에 프로세스를 지시함3. GPU가 각 코어에 병렬 수행4. GPU 메모리로부터의 결과물을 메인 메모리에 복사

CUDA(“Compute Unified Device Architecture”, 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. CUDA는 엔비디아가 개발해오고 있으며 이 아키텍처를 사용하려면 엔비디아 GPU와 특별한 스트림 처리 드라이버가 필요하다. CUDA는 G8X GPU로 구성된 지포스 8 시리즈급 이상에서 동작한다. CUDA 플랫폼은 컴퓨터 커널의 실행을 위해 GPU의 가상 명령 집합과 병렬 연산 요소들을 직접 접근할 수 있는 소프트웨어 계층이다.[1]

개발자는 패스스케일 오픈64 C 컴파일러로 컴파일 된 ‘쿠다를 위한 C’ (C언어를 엔비디아가 확장한 것)를 사용하여 GPU 상에서 실행시킬 알고리듬을 작성할 수 있다. 쿠다 구조는 일련의 계산 인터페이스를 지원하며 이에는 OpenCL, DirectX Compute가 포함된다. C 언어가 아닌 다른 프로그래밍언어에서의 개발을 위한 래퍼(Wrapper)도 있는데, 현재 파이썬, 펄, 포트란, 자바와 매트랩 등을 위한 것들이 있다. 이러한 접근성은 병렬 프로그래밍 전문가들이 GPU 리소스를 쉽게 이용할 수 있게 해주며, 이는 그래픽스 프로그래밍의 고급 기술을 요구하였던 Direct3D와 OpenGL과 같은 이전 API 솔루션들과 대비된다. 또, CUDA는 OpenACC와 OpenCL과 같은 프로그래밍 프레임워크를 지원한다.[1]

최신 드라이버는 모두 필요한 쿠다 콤포넌트를 담고 있다. 쿠다는 모든 엔비디아 GPU (G8X 시리즈 이후)를 지원하며 이 대상에는 지포스, 쿼드로, 테슬라 제품군이 포함된다. 엔비디아는 지포스 8 시리즈를 위해 개발된 프로그램들이 수정 없이 모든 미래의 엔비디아 비디오 카드에서 실행될 것이라고 선언하였다.

쿠다를 통해 개발자들은 쿠다 GPU 안 병렬 계산 요소 고유의 명령어 집합과 메모리에 접근할 수 있다. 쿠다를 사용하여 최신 엔비디아 GPU를 효과적으로 개방적으로 사용할 수 있다. 그러나 CPU와는 달리 GPU는 병렬 다수 코어 구조를 가지고 있고, 각 코어는 수천 스레드를 동시에 실행시킬 수 있다. 응용 프로그램이 수행하는 작업(계산)이 이러한 병렬처리연산에 적합할 경우, GPU를 이용함으로써 커다란 성능 향상을 기대할 수 있다.

컴퓨터 게임 업계에서는 그래픽 랜더링에 덧붙여, 그래픽 카드의 게임 물리 계산 (파편, 연기, 불, 유체 등 물리 효과)에 사용되며, 예로는 피직스와 불렛이 있다. 쿠다는 그래픽이 아닌 응용 프로그램, 즉, 계산 생물학, 암호학, 그리고 다른 분야에서 10배 또는 그 이상의 속도 혜택을 가져왔다. 이 한 예는 BOINC 분산 계산 클라이언트이다.

쿠다는 저수준 API와 고수준 API 모두를 제공한다. 최초의 CUDA SDK는 2007년 2월 15일에 공개되었으며 마이크로소프트 윈도우와 리눅스를 지원했다. OS X 지원은 2.0 버전에 추가되었다.

이점 [ 편집 ]

쿠다가 그래픽 API를 사용하는 전통적인 범용 GPU에 비해 가지는 몇가지 장점은 다음과 같다.

흩뿌린 읽기 – 코드가 메모리의 임의 위치에서 데이터를 읽을 수 있다.

공유 메모리 – 쿠다는 고속 공유 메모리 지역 (16 또는 48KB 크기) 을 드러내어 스레드 간에 나눌 수 있게 해 준다. 이는 사용자 관리 캐시로 사용될 수 있는데, 텍스처 룩업을 이용하는 경우 보다 더 빠른 대역폭이 가능해진다.

디바이스 상의 읽기, 쓰기가 호스트보다 더 빠르다.

정수와 비트 단위 연산을 충분히 지원한다. 정수 텍스처 룩업이 포함된다.

제한 [ 편집 ]

재귀호출, 함수 포인터가 없는 C 언어의 하부 집합을 확장하여 사용한다. 그러나 한개의 처리 장치가 여러개의 쪼개진 메모리 공간에 대하여 작업하여야 하는 점이 다른 C 언어 실행 환경과 다른 점이다.

텍스처 랜더링은 지원 되지 않는다.

배정도에 관해서는 IEEE 754 표준과 다르지 않다. 단정도에서는 비정규 값과 신호 NaN이 지원되지 않고, IEEE 반올림 모드 가운데서는 두가지만 지원하며, 이도 명령어에 따라서 지원되는 것으로 제어 단어(Control word)에서 지원 되는 것은 아니다.(이것이 제한점인지는 논란의 대상이 될 수 있다) 그리고 나눗셈과 제곱근의 정밀도가 단정도에 비해 조금 낮다.

CPU와 GPU 사이의 버스 대역폭과 시간 지연에서 병목이 발생할 수 있다.

스레드가 최소한 32개씩 모여서 실행되어야 최선의 성능 향상을 얻을 수 있으며, 스레드 수의 합이 수천개가 되어야 한다. 프로그램 코드에서의 분기는, 각각의 32 스레드가 같은 실행 경로를 따른다면, 성능에 큰 지장을 주지 않는다. SIMD 실행 모델은 어떠한 내재적으로 분기하는 임무에게는 심각한 제한이 된다. (예를 들어, 광선 추적 가속 자료 구조)

쿠다 기반 GPU는 엔비디아에서만 나온다.

지원 GPU [ 편집 ]

CUDA 수준의 지원 GPU 및 카드이다. 엔비디아 웹사이트도 참고할 것:

연산

능력

(버전) 마이크로-

아키텍처 GPU 지포스 쿼드로 워크스테이션, 데이터센터 기타 1.0 테슬라 G80 지포스 8800 울트라, 지포스 8800 GTX, 지포스 8800 GTS(G80) 쿼드로 FX 5600, 쿼드로 FX 4600, 쿼드로 Plex 2100 S4 테슬라 C870, 테슬라 D870, 테슬라 S870 1.1 G92, G94, G96, G98, G84, G86 지포스 GTS 250, 지포스 9800 GX2, 지포스 9800 GTX, 지포스 9800 GT, 지포스 8800 GTS(G92), 지포스 8800 GT, 지포스 9600 GT, 지포스 9500 GT, 지포스 9400 GT, 지포스 8600 GTS, 지포스 8600 GT, 지포스 8500 GT, 지포스 G110M, 지포스 9300M GS, 지포스 9200M GS, 지포스 9100M G, 지포스 8400M GT, 지포스 G105M 쿼드로 FX 4700 X2, 쿼드로 FX 3700, 쿼드로 FX 1800, 쿼드로 FX 1700, 쿼드로 FX 580, 쿼드로 FX 570, 쿼드로 FX 470, 쿼드로 FX 380, 쿼드로 FX 370, 쿼드로 FX 370 Low Profile, 쿼드로 NVS 450, 쿼드로 NVS 420, 쿼드로 NVS 290, 쿼드로 NVS 295, 쿼드로 Plex 2100 D4, 쿼드로 FX 3800M, 쿼드로 FX 3700M, 쿼드로 FX 3600M, 쿼드로 FX 2800M, 쿼드로 FX 2700M, 쿼드로 FX 1700M, 쿼드로 FX 1600M, 쿼드로 FX 770M, 쿼드로 FX 570M, 쿼드로 FX 370M, 쿼드로 FX 360M, 쿼드로 NVS 320M, 쿼드로 NVS 160M, 쿼드로 NVS 150M, 쿼드로 NVS 140M, 쿼드로 NVS 135M, 쿼드로 NVS 130M, 쿼드로 NVS 450, 쿼드로 NVS 420, 쿼드로 NVS 295 1.2 GT218, GT216, GT215 지포스 GT 340*, 지포스 GT 330*, 지포스 GT 320*, 지포스 315*, 지포스 310*, 지포스 GT 240, 지포스 GT 220, 지포스 210, 지포스 GTS 360M, 지포스 GTS 350M, 지포스 GT 335M, 지포스 GT 330M, 지포스 GT 325M, 지포스 GT 240M, 지포스 G210M, 지포스 310M, 지포스 305M 쿼드로 FX 380 Low Profile, 엔비디아 NVS 300, 쿼드로 FX 1800M, 쿼드로 FX 880M, 쿼드로 FX 380M, 엔비디아 NVS 300, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 2100M, ION 1.3 GT200, GT200b 지포스 GTX 295, GTX 285, GTX 280, 지포스 GTX 275, 지포스 GTX 260 쿼드로 FX 5800, 쿼드로 FX 4800, 쿼드로 FX 4800 for Mac, 쿼드로 FX 3800, 쿼드로 CX, 쿼드로 Plex 2200 D2 테슬라 C1060, 테슬라 S1070, 테슬라 M1060 2.0 페르미 GF100, GF110 지포스 GTX 590, 지포스 GTX 580, 지포스 GTX 570, 지포스 GTX 480, 지포스 GTX 470, 지포스 GTX 465, 지포스 GTX 480M 쿼드로 6000, 쿼드로 5000, 쿼드로 4000, 쿼드로 4000 for Mac, 쿼드로 Plex 7000, 쿼드로 5010M, 쿼드로 5000M 테슬라 C2075, 테슬라 C2050/C2070, 테슬라 M2050/M2070/M2075/M2090 2.1 GF104, GF106 GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 지포스 GTX 560 Ti, 지포스 GTX 550 Ti, 지포스 GTX 460, 지포스 GTS 450, 지포스 GTS 450*, 지포스 GT 640 (GDDR3), 지포스 GT 630, 지포스 GT 620, 지포스 GT 610, 지포스 GT 520, 지포스 GT 440, 지포스 GT 440*, 지포스 GT 430, 지포스 GT 430*, 지포스 GT 420*, 지포스 GTX 675M, 지포스 GTX 670M, 지포스 GT 635M, 지포스 GT 630M, 지포스 GT 625M, 지포스 GT 720M, 지포스 GT 620M, 지포스 710M, 지포스 610M, 지포스 820M, 지포스 GTX 580M, 지포스 GTX 570M, 지포스 GTX 560M, 지포스 GT 555M, 지포스 GT 550M, 지포스 GT 540M, 지포스 GT 525M, 지포스 GT 520MX, 지포스 GT 520M, 지포스 GTX 485M, 지포스 GTX 470M, 지포스 GTX 460M, 지포스 GT 445M, 지포스 GT 435M, 지포스 GT 420M, 지포스 GT 415M, 지포스 710M, 지포스 410M 쿼드로 2000, 쿼드로 2000D, 쿼드로 600, 쿼드로 410, 쿼드로 4000M, 쿼드로 3000M, 쿼드로 2000M, 쿼드로 1000M, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M, 엔비디아 NVS 315, 엔비디아 NVS 310 3.0 케플러 GK104, GK106, GK107 지포스 GTX 770, 지포스 GTX 760, 지포스 GT 740, 지포스 GTX 690, 지포스 GTX 680, 지포스 GTX 670, 지포스 GTX 660 Ti, 지포스 GTX 660, 지포스 GTX 650 Ti BOOST, 지포스 GTX 650 Ti, 지포스 GTX 650, 지포스 GTX 880M, 지포스 GTX 780M, 지포스 GTX 770M, 지포스 GTX 765M, 지포스 GTX 760M, 지포스 GTX 680MX, 지포스 GTX 680M, 지포스 GTX 675MX, 지포스 GTX 670MX, 지포스 GTX 660M, 지포스 GT 750M, 지포스 GT 650M, 지포스 GT 745M, 지포스 GT 645M, 지포스 GT 740M, 지포스 GT 730M, 지포스 GT 640M, 지포스 GT 640M LE, 지포스 GT 735M, 지포스 GT 730M 쿼드로 K5000, 쿼드로 K4200, 쿼드로 K4000, 쿼드로 K2000, 쿼드로 K2000D, 쿼드로 K600, 쿼드로 K420, 쿼드로 K500M, 쿼드로 K510M, 쿼드로 K610M, 쿼드로 K1000M, 쿼드로 K2000M, 쿼드로 K1100M, 쿼드로 K2100M, 쿼드로 K3000M, 쿼드로 K3100M, 쿼드로 K4000M, 쿼드로 K5000M, 쿼드로 K4100M, 쿼드로 K5100M, 엔비디아 NVS 510 테슬라 K10, GRID K340, GRID K520 3.2 GK20A Tegra K1, Jetson TK1 3.5 GK110, GK208 지포스 GTX 타이탄 Z, 지포스 GTX 타이탄 Black, 지포스 GTX 타이탄, 지포스 GTX 780 Ti, 지포스 GTX 780, 지포스 GT 640 (GDDR5), 지포스 GT 630 v2, 지포스 GT 730, 지포스 GT 720, 지포스 GT 710,지포스 GT 740M (64비트, DDR3) 쿼드로 K6000, 쿼드로 K5200 테슬라 K40, 테슬라 K20x, 테슬라 K20 3.7 GK210 테슬라 K80 5.0 맥스웰 GM107, GM108 지포스 GTX 750 Ti, 지포스 GTX 750, 지포스 GTX 960M, 지포스 GTX 950M, 지포스 940M, 지포스 930M, 지포스 GTX 860M, 지포스 GTX 850M, 지포스 845M, 지포스 840M, 지포스 830M 쿼드로 K2200, 쿼드로 K1200, 쿼드로 K620, 쿼드로 M2000M, 쿼드로 M1000M, 쿼드로 M600M, 쿼드로 K620M, 엔비디아 NVS 810 5.2 GM200, GM204, GM206 지포스 GTX 타이탄 X, 지포스 GTX 980 Ti, 지포스 GTX 980, 지포스 GTX 970, 지포스 GTX 960, 지포스 GTX 950, 지포스 GTX 750 SE, 지포스 GTX 980M, 지포스 GTX 970M, 지포스 GTX 965M 쿼드로 M6000 24GB, 쿼드로 M6000, 쿼드로 M5000, 쿼드로 M4000, 쿼드로 M2000, 쿼드로 M5500, 쿼드로 M5000M, 쿼드로 M4000M, 쿼드로 M3000M 테슬라 M4, 테슬라 M40, 테슬라 M6, 테슬라 M60 5.3 GM20B Tegra X1, Jetson TX1, Jetson Nano 6.0 파스칼 GP100 쿼드로 GP100 테슬라 P100 6.1 GP102, GP104, GP106, GP107, GP108 엔비디아 타이탄 X, 지포스 GTX 1080, GTX 1070, GTX 1070 Ti, GTX 1060, GTX 1050 Ti, GTX 1050 쿼드로 P6000, 쿼드로 P5000, 쿼드로 P4000, 쿼드로 P2200, 쿼드로 P2000, 쿼드로 1000, 쿼드로 P620, 쿼드로 P600, 쿼드로 P400 테슬라 P40, 테슬라 P4 6.2 GP10B Jetson TX2 7.0 볼타 GV100 엔비디아 타이탄 V 쿼드로 GV100 테슬라 V100 7.2 GV10B Jetson AGX Xavier, Jetson Xavier NX 7.5 튜링 TU102, TU104, TU106, TU116, TU117 엔비디아 타이탄 RTX, 지포스 RTX 2080Ti, RTX 2080, RTX 2070, RTX 2060, 지포스 GTX 1660 Ti, GTX 1660, GTX 1650 쿼드로 RTX 8000, 쿼드로 RTX 6000, 쿼드로 RTX 5000, 쿼드로 RTX 4000 테슬라 T4 8.0 암페어 GA100 엔비디아 A100, 엔비디아 A30 8.6 GA102, GA104, GA106, GA107 지포스 RTX 3080, 지포스 RTX 3070, 지포스 RTX 3060Ti, 지포스 RTX 3060, 지포스 RTX 3050Ti, 지포스 RTX 3050 쿼드로 RTX A6000, 쿼드로 RTX A5000, 쿼드로 RTX A4000, 쿼드로 RTX A3000, 쿼드로 RTX A2000 엔비디아 A40, 엔비디아 A10, 엔비디아 A16 9.0 9.1 9.2 10.1 10.0

‘*’ – OEM 전용 제품

언어 결합 [ 편집 ]

예제 [ 편집 ]

이 예제는 텍스처 하나를 어떤 이미지로부터 GPU상의 행렬로 읽어들인다.

cudaArray * cu_array ; texture < float , 2 > tex ; // 행렬 할당 cudaMallocArray ( & cu_array , cudaCreateChannelDesc < float > (), width , height ); // 이미지 데이터를 행렬로 복사 cudaMemcpy ( cu_array , image , width * height , cudaMemcpyHostToDevice ); // 행렬을 텍스처에 연결한다. cudaBindTexture ( tex , cu_array ); // 커널을 실행한다 dim3 blockDim ( 16 , 16 , 1 ); dim3 gridDim ( width / blockDim . x , height / blockDim . y , 1 ); kernel <<< gridDim , blockDim , 0 >>> ( d_odata , width , height ); cudaUnbindTexture ( tex ); __global__ void kernel ( float * odata , int height , int width ) { unsigned int x = blockIdx . x * blockDim . x + threadIdx . x ; unsigned int y = blockIdx . y * blockDim . y + threadIdx . y ; float c = texfetch ( tex , x , y ); odata [ y * width + x ] = c ; }

파이썬 [ 편집 ]

파이선 언어의 바인딩은 PyCUDA에서 구할 수 있다.

아래 예제는 두 배열의 곱을 GPU 상에서 계산한다.

import pycuda.driver as drv import numpy import pycuda.autoinit mod = drv . SourceModule ( “”” __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } “”” ) multiply_them = mod . get_function ( “multiply_them” ) a = numpy . random . randn ( 400 ) . astype ( numpy . float32 ) b = numpy . random . randn ( 400 ) . astype ( numpy . float32 ) dest = numpy . zeros_like ( a ) multiply_them ( drv . Out ( dest ), drv . In ( a ), drv . In ( b ), block = ( 400 , 1 , 1 )) print dest – a * b

행렬 곱셈을 단순화하는 추가 파이선 바인딩을 사용한 예제이다.

import numpy from pycublas import CUBLASMatrix A = CUBLASMatrix ( numpy . mat ([[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]], numpy . float32 ) ) B = CUBLASMatrix ( numpy . mat ([[ 2 , 3 ],[ 4 , 5 ],[ 6 , 7 ]], numpy . float32 ) ) C = A * B print C . np_mat ()

같이 보기 [ 편집 ]

각주 및 참고 문헌 [ 편집 ]

제이슨 샌더스, 에드워드 캔드롯 저, 박춘언 역, 예제로 배우는 CUDA 프로그래밍(입문자를 위한 GPGPU 프로그래밍의 기초), ISBN 9788994774060. Farber, Rob 저, CUDA Application Design and Development, ISBN 9780123884268. Hwu, Wen-Mei 저, GPU Computing GEMs – Jade Edition, ISBN 9780123859631.

그래픽카드 CUDA 코어(Cores) 수 확인

728×90

start()

{

그래픽 카드 확인 방법은 아래 포스트에 있습니다.

https://mickael-k.tistory.com/16

CUDA Core 수 확인

– 잘 정리 해 놓은 웹사이트에서 발췌한 사진 입니다.

근데 이상하게 저는 Ti가 아닌 일반 1050에 4GB인데 없네요. 근데 GPU-Z로 확인 해 봤을 때 Bus Width나 Band Width가 Ti랑 같으니 Ti로 확인 했습니다. CUDA Cores는 768개네요!

CUDA Cores = 768;

참고!

쿠다 성능(Cuda Compute Capability) 확인

1) 아래 웹사이트 진입

https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported

2) 찾기

‘ctrl+f’로 자신 모델 찾습니다.

– 저는 ‘GTX 1050’

3) 성능 확인

맨 왼쪽이 성능 입니다. 6.1이네요

※위 방법이 안되면 아래 웹사이트에 들어간다.

이후 여러 메뉴 중에 ‘CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products’를 클릭하여 Compute Capability를 확인 하는 방법 도 있다.

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

CUDA Compute Capability = 6.1;

return 0;

}

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