kh3654po
commented
1 year ago 현재 cuda code도 작성하여 실행해보는데 cuda 코드가 제대로 작동하지 않고 있습니다. 제 코드가 문제인지 확인하고자 튜토리얼 코드를 실행해봤을때도 작동이 안됩니다. 튜토리얼 코드는 다음과 같습니다.
#include <stdio.h>
void CPUFunction()
{
printf("This function is defined to run on the CPU.\n");
}
__global__ void GPUFunction()
{
printf("This function is defined to run on the GPU.\n");
}
int main()
{
CPUFunction();
GPUFunction<<<1, 1>>>();
cudaDeviceSynchronize();
}global 이 있는 함수가 gpu에서 실행되는 함수입니다. main에서 cpu함수와 gpu함수를 모두 호출합니다. gpu함수를 호출할때 cpu함수와 다르게 GPUFunction<<<1, 1>>>() 형식으로 호출합니다. cpu연산과 gpu연산은 동시에 실행 될 수 있기때문에 gpu연산이 다 끝나지 않더라도 main함수가 종료될 수 있습니다. cudaDeviceSynchronize() 이 함수는 모든 연산이 종료될 때까지 기다리는 함수입니다.
즉 출력 결과로는 다음으로 예상 되지만 실제로는 GPU 관련 결과는 나오지 않습니다.
This function is defined to run on the CPU.
This function is defined to run on the GPU.제가 작성한 코드는 gpu에서 행렬곱하도록 하는 코드인데 a, b행렬연산을 c에 저장하여 결과를 출력하는 코드입니다. 결과로 계산이 안된 초기값 0이 들어있어 gpu연산이 안됐습니다. 튜토리얼 코드와 마찬가지로 gpu연산이 안돼서 이부분을 해결해보겠습니다. 코드는 작성이 되어서 이제 gpu연산문제만 해결되면 결과를 확인해 볼 수 있을거 같습니다.
kmu-leeky
행렬곱연산을 할 때 cpu가 아닌 gpu에서 사용하도록한다.
병렬로 실행할 때 각 실행번호, 실행시작 시간, 종료 시간을 출력해 스케줄링이 어떻게 일어나고 있는지 확인한다.
현재 상황 c언어와 go언어 둘다 cuda를 이용하면 gpu를 사용하는게 가능합니다. go 문법은 익혔으나 cuda를 사용하는데에는 좀 더 시간이 필요할거 같습니다.