- CUDA 예제 프로그램 작성 및 실행을 통한 CUDA 테스트
https://jhui.github.io/2017/03/06/CUDA/
“CUDA Tutorial”
Sample code in adding 2 numbers with a GPU Terminology: Host (a CPU and host memory), device (a GPU and device memory). This sample code adds 2 numbers together with a GPU: Define a kernel (a function to run on a GPU). Allocate & initialize the host data.
jhui.github.io
위 github 페이지를 작성해서 덧셈 연산을 GPU로 수행하도록 CUDA 코드를 작성 및 테스트 해보았다. 코딩 환경은 Visual Studio 2017 이었다. CUDA 코드의 확장자는 .cu 이다. 모든 CUDA 관련 코드를 .cu에 작성하는 것은 아니고 주로 kernel (복수개 실행되는 함수) 을 포함한 소스코드를 .cu에 작성하는 것 같다. .cu 파일은 Visual Studio에서 컴파일이 불가능하고 NIVDIA Toolkit으로 제공되는 nvcc라는 컴파일러가 담당한다. 그래서 Visual Studio 에서 몇가지 설정을 해주어야 컴파일이 가능하다.
- CUDA 소스코드 파일 컴파일을 위한 Visual Studio 설정 방법
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=julie_eun1014&logNo=221142286586
Windows 환경에 CUDA 설치 및 설정
Windows 8.1 환경의 Visual Studio 2015에 cuda8.0을 설치하고 환경설정 하는 방법에 대해서 포스팅하겠...
blog.naver.com
오픈소스인 OSQP를 사용하기 위해 라이브러리 설정을했던 것처럼,
프로젝트 속성에서 쿠다 헤더파일의 include 주소, 라이브러리 주소를 입력하면 된다.
그리고 .cu 소스코드 속성 파일에서 컴파일러를 CUDA C/C++ 로 설정해주어야 한다.
첫번째 참조 페이지에 나온 예제 코드를 .cu 에서 작성 한후, 두번째 참조 페이지에 나온 환경 설정을 해주면 CUDA 를 사용한 GPU 연산 결과를 얻을 수 있다.
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