CuPy, 커스텀 CUDA 커널, 스트림, 희소 행렬 및 프로파일링으로 GPU 컴퓨팅을 익히는 코딩 구현
A Coding Implementation to Master GPU Computing with CuPy, Custom CUDA Kernels, Streams, Sparse Matrices, and Profiling
TL;DR AI
1분핵심 요약
이 튜토리얼은 NumPy와 비슷한 문법으로 CuPy를 사용해 GPU 가속 Python 연산을 구현하는 방법을 보여준다.
실행 전 GPU 하드웨어를 확인하고, CPU와 GPU 성능을 벤치마크해 수치 연산의 속도 차이를 비교한다.
커스텀 CUDA 커널, 행렬 곱셈, FFT, 메모리 풀, 커널 퓨전 등 효율 향상을 위한 기법을 다룬다.
또한 CUDA 스트림, 희소 선형대수, DLPack 연동, 프로파일링 같은 CuPy의 고급 기능도 소개한다.