GPGPU - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 GPGPU 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 GPGPU ( General - Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용 계산 ) 는 일반적으로 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 그래픽 처리 장치 ( GPU ) 를, 전통적으로 중앙 처리 장치 ( CPU ) 가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다. 이를 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정도 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다. 목차 1 GPU 개선 1. 1 가프로그램성 1. 2 자료형 2 GPGPU 프로그래밍 개념 2. 1 흐름 처리 2. 2 GP
차 1 GPU 개선 1. 1 가프로그램성 1. 2 자료형 2 GPGPU 프로그래밍 개념 2. 1 흐름 처리 2. 2 GPU 프로그래밍 개념 2. 2. 1 계산 자원 2. 2. 2 흐름으로서의 텍스처 2. 2. 3 커널 2. 2. 3. 1 흐름 제어 ( flow control ) 2. 3 GPU 기법 2. 3. 1 변환 ( map ) 2. 3. 2 감축 2. 3. 3 흐름 필터링 2. 3. 4 흩뿌리기 2. 3. 5 수집 2. 3. 6 정렬 2. 3. 7 탐색 2. 3. 8 자료 구조 3 기타 4 같이 보기 5 참고 문헌 6 외부 링크 GPU 개선 [ 편집 ] GPU 기능은 전통적으로 매우 제한적이었다. 사실 여러 해 동안 GPU는 단지 그래픽스 파이프라인의 특정 부분을 가속시키기 위해서만 사용되었다. GP
비디아의 셰이더 모델 3. 0 GPU는 혼합 FP16 렌더 타겟 지원을 소개하여 더 쉽게 고 동적 범위 렌더링을 지원할 수 있게 하였다. 엔비디아 GPU 상의 부동 소수점 구현은 거의 IEEE 표준을 따른다. 그러나 모든 공급업체가 그런 것은 아니다. [ 1 ] 이로 말미암아 어떤 과학적 응용 분야에 중요한 정확도 문제가 생긴다. 64비트 부동 소수점 ( 배정도 부동 소수점 ) 값은 CPU에서는 일반적이지만 GPU 중에는 지원하지 않는 경우도 있다. 어떤 GPU 구조는 IEEE 표준을 벗어나고 어떤 경우는 아예 배정도 자체를 지원하지 않는다. GPU에서 배정도 부동 소수점 값을 모사하려는 노력이 있어왔지만 속도 손실로 말미암아 애초에 계산을 GPU상으로 옮겨서 얻어지는 이득이
FPGA FPOA 복합 프로그래머블 논리 소자 마이크로컨트롤러 마이크로프로세서 모바일 프로세서 노트북 프로세서 초저전압 프로세서 멀티 코어 매니코어 프로세서 타일 프로세서 멀티칩 모듈 ( MCM ) 칩 스택 멀티칩 모듈 단일 칩 체제 ( SoC ) 멀티프로세서 시스템 온 칩 ( MPSoC ) 프로그래밍 가능 단일 칩 체제 ( PSoC ) 네트워크 온 칩 ( NoC ) 구성 요소 실행 장치 ( EU ) 산술 논리 장치 ( ALU ) 주소 생성 장치 ( AGU ) 부동 소수점 장치 ( FPU ) 로드 스토어 유닛 ( LSU ) 분기 예측 유니파이드 레저베이션 스테이션 배럴 시프터 언코어 Sum addressed decoder ( SAD ) 프론트 사이드 버스 백사이드 버스 노스브리지 사우스브리지 가산기 곱셈기 복호화 주소 디코더 멀티플렉서 멀티플렉서 레지스터 캐시 메모리 관리 장치 ( MMU ) IOMMU 통합 메모리 컨트롤러 (
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모델 2. x, 3. 0 10 2006 셰이더 모델 4. 0, 기하형상 셰이더 셰이더 모델의 가프로그램성과 역량은 버전에 따라 점차로 증대되어 DirectX 표준을 따르는 하드웨어가 계속 따라오게끔 하였다. DirectX 10 규격의 셰이더 모델 4. 0은 버텍스 ( vertex ), 지오메트리 ( Geometry, 기하적 형상 ), 그리고 프래그먼트 처리의 프로그래밍 규격을 통일하여 프로그램을 실행시킬 수 있는 단일한 계산 자원을 제공한다. 자료형 [ 편집 ] DirectX 9 이전의 그래픽 카드는 팔레트 또는 정수 색만 지원하였다. RGB 요소를 담은 다양한 형태가 가능하다. 때로 알파 값이 추가되어 투명도에 사용되었다. 흔히 사용된 형태는 다음과 같다 : 픽셀 당 비트수 R G B 알파
컴퓨터 신경 모방 컴퓨팅 광 컴퓨터 리버서블 컴퓨팅 비전통 컴퓨팅 하이퍼 계산 3진법 컴퓨터 대칭형 다중 처리 ( SMP ) 비대칭형 다중 처리 ( AMP ) 캐시 계층 메모리 계층 구조 ISA 유형 ASIP CISC RISC EDGE ( TRIPS ) VLIW ( EPIC ) MISC OISC NISC ZISC 비교 ISA X86 z / 아키텍처 ARM MIPS 파워 아키텍처 ( 파워PC ) SPARC 밀 아이테니엄 ( IA - 64 ) 알파 프리즘 슈퍼H V850 클리퍼 VAX 유니코어 PA - RISC 마이크로블레이즈 RISC - V 워드 크기 1비트 2비트 4비트 8비트 9비트 10비트 12비트 15비트 16비트 18비트 22비트 24비트 25비트 26비트 27비트 31비트 32비트 33비트
기술구조 튜링 기계 포스트 튜링 기계 범용 튜링 기계 양자 튜링 기계 벨트 머신 스택 머신 레지스터 머신 카운터 머신 포인터 머신 랜덤 접근 기계 랜덤 액세스 스토어드 프로그램 머신 유한 상태 기계 큐 오토마톤 폰 노이만 하버드 ( 수정됨 ) 데이터플로 TTA 셀룰러 인공신경망 기계 학습 딥 러닝 신경 처리 장치 ( NPU ) 돌림형 신경망 로드 / 스토어 아키텍처 레지스터 메모리 아키텍처 엔디언 FIFO 제로 카피 NUMA HUMA HSA 모바일 컴퓨팅 서피스 컴퓨팅 착용 컴퓨팅 이기종 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅 병행 컴퓨팅 분산 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅 무정형 컴퓨팅 유비쿼터스 컴퓨팅 패브릭 컴퓨팅 재배열 컴퓨팅 인지 컴퓨팅 아날로그 컴퓨팅 기계식 컴퓨팅 하이브리드 컴퓨팅 디지털 컴퓨팅 DNA 컴퓨팅 [UNK] 컴퓨팅 화학 컴퓨팅 유기 컴퓨팅 [UNK] 컴퓨팅 양자 컴퓨터 신경 모방 컴퓨팅 광 컴퓨터 리버서블 컴퓨팅 비전통 컴퓨팅 하이퍼 계산 3진법 컴퓨터 대칭형 다중 처리 ( SMP ) 비대칭형 다중 처리 ( AM
스레드 섬유 PRAM 명령어 윈도우 조정 멀티스레딩 메모리 일관성 캐시 일관성 Barrier 동기화 애플리케이션 체크포인트 프로그래밍 모델 ( 내재적 병렬성 외재적 병렬성 동시성 ) 플린의 분류학 ( SISD SIMD MISD MIMD ) 스레드 하드웨어 다중 처리 ( 대칭형 비대칭형 ) 메모리 ( NUMA COMA 분산 공유 분산 공유 ) SMT SMP MPP 슈퍼스칼라 벡터 프로세서 슈퍼컴퓨터 베어울프 API POSIX 스레드 OpenMP PVM MPI UPC 스레딩 빌딩 블록 Boost. Thread 전역 배열 Charm Cilk / 실크 플러스 Co - array Fortran OpenCL CUDA 문제 처치 곤란 병렬 문제 그랜드 챌린지 문제 소프트웨어 락아웃 확장성 경쟁 상태 교착 상태 라이브락 결정론적 알고리즘 병렬 감속 원본 주소 " " 분류 : GPGPU
므로 텍스처 룩업은 메모리 읽기로 사용된다. 이 덕분으로 어떤 연산은 GPU에 의해 자동으로 이루어진다. 커널 [ 편집 ] 커널은 반복문의 본체라고 생각할 수 있다. 예를 들어 만일 프로그래머가 CPU로 격자행렬을 다룬다면 그 코드는 다음과 비슷할 것이다 : / / 입출력 격자는 각각 100 x 100를 가지고 있다. void transform - 10k - by - 10k - grid ( float in [ 100 ] [ 100 ], float out [ 100 ] [ 100 ] ) { for ( int x = 0 ; x < 100 ; x ) { for ( int y = 0 ; y < 100 ; y ) { / / 다음 행이 1억 번 실행된다. out [ x ] [ y ] = do - some - hard - work ( in [ x ] [ y ] ) ; } }
GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용 계산)는 일반적으로 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 그래픽 처리 장치(GPU)를, 전통적으로 중앙 처리 장치(CPU)가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다. 이를 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정도 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다.