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 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
이루어지는 연산 대부분은 벡터화된 형태로 이루어진다. 한가지 연산이 최대 4개 값에 대해 이루어진다. 예를 들어 한가지 색 ( r 1, g 1, b 1 ) { [UNK] displaystyle ( r - { 1 }, g - { 1 }, b - { 1 } ) } 가 다른 색상 ( r 2, g 2, b 2 ) { [UNK] displaystyle ( r - { 2 }, g - { 2 }, b - { 2 } ) } 로 모듈레이트된다면 GPU는 결과 색상인 ( r 1 r 2, g 1 g 2, b 1 b 2 ) { [UNK] displaystyle ( r - { 1 } r - { 2 }, g - { 1 } g - { 2 }, b - { 1 } b - { 2 } ) } 를 한 연산으로 계산할 수 있다. 이 기능은 그래픽스에서 유용한데 그 까닭은 거의 모든 기본 자료형이 ( 2, 3, 4차원 ) 벡터이기 때문이다. ( 예 : 꼭짓점, 색상, 수직 벡터, 표면 패턴 좌표 등 ) 많은 다른 응용 프로그램에서 이를 유용하게 사용될 수 있고, 벡터 명령 ( SIMD ) 이 그 우수한 성능으로 CPU상에서 지원되었다. 2006년 11월 엔비디아는 쿠다를 발표하였는데, 이는 SDK와 AP
NV4x와 G7x 시리즈는 FP32 전 정밀도와 FP16 부분 정밀도 모두를 계속 지원하였다. 셰이더 모델 3. 0에서 요구되지는 않았지만 ATI와 엔비디아의 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 사라진다. [ 2 ] GPU 상에서 이루어지는 연산 대부분은 벡터화된 형태로 이루어진다. 한가지 연산이 최대 4개 값에 대해 이루어진다. 예를 들어 한가지 색 ( r 1, g 1, b 1 ) { [UNK]
래그먼트 셰이더는 프래그먼트, 또는 각 픽셀의 색상을 계산하는데 사용된다. 프로그램 가능한 프래그먼트 셰이더로 프로그래머는, 예를 들어, 그래픽 카드가 기본으로 제공하지 않는 조명 모델을 사용할 수 있게 된다. 전형적인 예는 간단한 가우드 셰이딩이다. 셰이더로 그래픽스 프로그래머는 렌즈 효과, 변위 매핑, 그리고 필드 깊이를 창조할 수 있게 되었다. DirectX 버전 발표연도 셰이더 모델 8 2000 셰이더 모델 1. 1 8. 1 2001 픽셀 셰이더 모델 1. 2, 1. 3, 1. 4 9 2002 셰이더 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 지원하
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 8 2 3 3 16 5 6 5 24 8 8 8 32 8 8 8 8 초기에 확정된 기능 또는 가프로그램성이 제한적이었던 그래픽스 ( DirectX 8. 1 호환 GPU 까지 ) 에서는 이로써 충분하였다. 이는 또한 화면에 사용된 표현 방식이기도 했기 때문이다. 이 표현 방식은 그러나 어떤 제한 조건을 가지고 있다. 그래픽 프로세서 성능이 충분하다면 그래픽 프로그래머도 더 나은 형식을 사용하고 싶어할 것이다. 예를 들어 부동 소수점 자료형식으로 고 동적 범위 이미지효과를 얻을 수 있기 때문이다. 수많은 GPGPU 응용 프로그램은 부동소수점 정밀도를 요구하며 이는 DirectX 9 규격을 따르는 그래픽 카드부터 적용되었다. DirextX 9의 셰이더 모델 2. x은 전 정밀도와 부분 정밀도의 두가지 정밀 변수형 지원을 제안하였
월 11일 - 웨이백 머신 : Dominik Goddeke, Robert Strzodka, and Stefan Turek. Accelerating Double Precision ( FEM ) Simulations with ( GPUs ). Proceedings of ASIM 2005 - 18th Symposium on Simulation Technique, 2005. ↑ " GPU Gems - Chapter 34, GPU Flow - Control Idioms ". 2009년 4월 26일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2009년 7월 2일에 확인함. ↑ GPGPU survey paper : John D. Owens, David Luebke, Naga Govindaraju, Mark Harris, Jens [UNK], Aaron E. Lefohn, and Tim Purcell. " A Survey of General - Purpose Computation on Graphics Hardware ". Computer Graphics Forum, volume 26, number 1, 2007, pp. 80 - 113. 외부 링크 [ 편집 ] ( 영어 ) gpgpu. org ( 영어 ) GPGPU 위키 vdeh그래픽 처리 장치GPU 말리 ( GPU ) 엔비디아 테그라 ATi 라데온
처가 메모리로 사용되므로 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 ] ) ; } } } GPU상에서 프로그래머가 지정하는 것은 반복문의 본체 부분 ( 커널이 된다 ) 과 반복문이 기하 처리할 데이터 뿐이다. 흐름 제어 ( flow control ) [ 편집 ] 순차 코드에서는 if - then - else문과 다양한 반복문으로 흐름을 제어하는 것이 가능하다. 최근에야 비로소 이러한 흐름 제어 구조가 GPU에 추가되었다
터 명령 ( SIMD ) 이 그 우수한 성능으로 CPU상에서 지원되었다. 2006년 11월 엔비디아는 쿠다를 발표하였는데, 이는 SDK와 API로 프로그래머가 C언어로 알고리즘을 기술하여 지포스 8 시리즈 GPU 상에서 실행시킬 수 있게 해 주는 것이다. AMD는 유사한 SDK를 ATI 기반 GPU와 스트림 SDK ( 전에는 CTM 클로우즈 투 메탈 ) 라고 부르는 SDK와 기술을 제공한다. 이는 엔비디아의 쿠다와 직접 경쟁을 위해 설계되었다. CTM은 얇은 하드웨어 인터페이스를 제공한다. AMD는 또한 AMD 파이어스트림 제품군도 발표하였다. 이는 CPU와 GPU 기술을 한 칩에 모은 것이다. 전통적인 부동 소수점 가속기, 예를 들어 64비트 클리어 스피드사 CSX700 보드는 오늘날의 수퍼컴퓨터에서 사용되는데, 현재 엔비디아와 AMD에서 나오는 최고급 GPU는 단정도 ( 32비트 ) 를 강조하고 있다 ; 배정도 ( 64비트 ) 는 훨씬 느리게 작동한다. GPGPU 프로그래밍 개념 [ 편집 ] GPU는 3차원 컴퓨터 그래픽스의 가속에 설계의 목적을 두고 있다. 때문에 매우 제한적인 경우에 한하여 일반적인 연산에 GPU를 사용할 수 있
트 60비트 64비트 128비트 256비트 512비트 가변 실행 명령어 파이프라인 버블 피연산자 포워딩 비순차적 명령어 처리 레지스터 리네이밍 모의 실행 분기 예측 메모리 의존성 예측 하자드 병렬 레벨 비트 비트 직렬 워드 명령어 파이프라이닝 스칼라 슈퍼스칼라 태스크 스레드 프로세스 데이터 벡터 메모리 멀티스레딩 시간적 동시 ( SMT ) ( 하이퍼스레딩 ) SpMT 선점 협력형 클러스터 멀티스레드 ( CMT ) 하드웨어 스카웃 플린 분류 SISD SIMD ( SWAR ) SIMT MISD MIMD SPMD 어드레싱 모드 CPU 성능 초당 명령 수 ( IPS ) 클럭당 명령어 처리 횟수 ( IPC ) 명령어 당 사이클 ( CPI ) 플롭스 ( FLOPS ) 초당 트랜잭션 수 ( TPS ) SUPS 전성비 계산 차수 캐시 성능 측정 및 메트릭 코어 카운트 싱글 코어 프로세서 멀티 코어 매니코어 프로세서 유형 중앙 처리 장치 ( CPU ) GPGPU AI 가속기 시각 처리 장치 ( VPU ) 벡터 프로세서 배럴 프로세서 스트림 프로세서 디지털 신호 처리 장치 ( DSP ) 입출력 프로세서 / DMA 컨트롤러 네트워크 프로세서 베이스밴드 프로세서 물리 처리 장치 ( PPU ) 코프로세서 안전한 암호 보조 처리기 주문형 반도체 FPGA FPOA 복합 프로그래머블 논리 소자 마이크로컨트롤러 마이크로프로세서
그래픽스의 기본 요소, 점, 선, 면, 구, 상자 ) 프래그먼트 파이프라인으로 프로그래머는 데이터의 흐름에 커널을 배풀 수 있다. 비트맵 변환기 - 프래그먼트를 만들고 꼭짓점 당 상수 - 예를 들어 텍스처 좌표와 색상 - 를 내삽한다 텍스처유닛 - 읽기 전용 메모리 계면 프레임 버퍼 - 쓰기 전용 메모리 계면 사실, 프로그래머는 프레임 버퍼 대신 쓰기 전용 텍스처로 바꿔치기할 수도 있다. 이는 텍스처로 그리기 Render - To - Texture ( RTT ) 또는 백버퍼로 그린 후 텍스처로 베끼기 Render - To - Backbuffer - Copy - To - Texture ( RTBCTT ) 아니면 더 최근의 흐름 출력으로 이루어진다. 흐름으로서의 텍스처 [ 편집 ] GPGPU에서 흐름이 취하는 가장 일반적인 형태는 2차원 격자이다. GPU안에 만들어져 있는 랜더링 모델에 알맞기 때문이다. 다수의 계산이 격자 형태로 변환될 수 있다 : 행렬 계산, 이미지 처리, 물리 기반 시뮬레이션 등. 텍스처가 메모리로 사용되므로 텍스처 룩업은 메모리 읽기로 사용된다. 이 덕분으로 어떤 연산은 GPU에 의해 자동으로 이루어진다. 커널 [ 편집 ] 커널은 반복
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.