Scientific Computing & Data Science

이 글은 본래 Capital of Statistic에 중국어로 간행된 것이며 많은 훌륭한 조언을 해준 He Tong에게 감사를 전한다.이 글에 수록된 모든 코드는 GitHub[링크]에 있다.데이터 과학자들은 R, SAS, SPSS, MATLAB 등과 같은 통계 소프트웨어에 이미 익숙해있다; 그러나, 일들 중 일부는 병렬 컴퓨팅에 상대적으로 미숙하다. 그래서 이 글에서 R에서 병렬 컴퓨팅 사용에 대한 기본개념을 소개하고자 한다. 병렬 컴퓨팅이란 무엇인가?병렬 컴퓨팅은 분명히 고성능 컴퓨터와 병렬 소프트웨어를 포함해야 한다. 고성능 컴퓨터의 피크(Peak) 성능은 급증하고 있다. 최근의 세계 500대 수퍼컴퓨터 랭킹에서 중국의 Sunway TaihuLight은 93 PFLOPS로 최고에 올라있다(링크). 대..

이번 글에서는 R에서 병렬처리를 하는 방법에 대하여 소개하도록 한다.R-bloggers의 글, How-to go parallel in R - basics + tips의 내용을 최대한 참고하여 정리해 보았다. [목차]1. lapply에 대하여2. parallel 패키지3. foreach 패키지4. 디버깅5. 캐싱(Caching)6. 계산 부하 밸런싱7. 이미지 프로세싱 예제 1. lapply에 대하여R이 기본적으로 제공하는 함수들 중 가장 많이 사용되는 함수가 lapply일 것이다.이와 유사한 함수로 apply, sapply, tapply 등이 있는데 각자의 쓰임새가 있으며, 자신이 R유저라고 자신한다면 이 함수들이 어느 상황에 적절히 쓰이는지 이해하고 자유자재로 다룰 수 있어야 한다고 생각한다. 다음 코..

CUDA 프로그래밍을 하다보면 2차원 또는 3차원의 Grid, Block 메모리 구조를 1차원의 배열 인덱스로 변환해야 할 경우가 있다.예를 들어 다음과 같이 block과 thread 메모리 공간을 할당할 수 있다. dim3 blocks( GridDimX, GridDimY ); dim3 threads( BlockDimX, BlockDimY ); blocks는 Grid 내의 block 메모리 공간의 차원을 정의하며, threads는 Block 내의 thread 메모리 공간의 차원을 정의한다.두 개 모두 기본적으로는 3차원의 구조를 가지고 있으며, Z에 대한 차원이 정의되지 않은 경우 Z의 차원은 1로 정의된다.즉, GrdiDimZ = 1, BlockDimZ = 1이다. 다음과 같이 kernel 함수를 정의..

이번 글에서는 CUDA를 이용하여 열전달 시뮬레이션을 병렬로 계산하는 예제에 대하여 다루도록 하겠다. J. Sanders와 E. Kandrot의 CUDA by Example의 Chapter 7. Texture Memory 를 참고하여 재구성하였으며, 좀 더 심도있는 설명을 하기 위해 노력하였다. [실행환경] OS: Microsoft Windows 7 Professional 64 CUDA: 7.0 IDE: Microsoft Visual Studio 2012 Include: book.h, cpu_anim.h 1. Texture Memory Overview Texture memory는 constant memory와 마찬가지로 온-칩(on-chip)에 캐시(cache)된다. 따라서 오프-칩(off-chip) D..