Scientific Computing & Data Science

들어가기에 앞서...GPU(그래픽 처리 장치)는 최근 많은 계산이 요구되는 작업을 해야 하는 경우에 대해 더욱 인기를 얻고 있다. 이러한 장점에도, R에서의 GPU의 사용은 매우 제한되어 있었다. 불가능한 것이 아님에도 저수준 인터페이스 작업에 익숙하지 않은 프로그래머들에게 OpenCL이나 CUDA는 어렵다. 복잡한 GPGPU 코드를 추상화하는 R의 고수준 프로그래밍에 대한 바인딩을 생성하는 것은 R 유저들에게 GPU를 쉽게 활용할 수 있는 길을 열어준다. 이에 대한 핵심 아이디어를 제공하는 것이 gpuR 패키지이다. gpuR은 다음 세 가지 기발한 측면이 있다:'모든' GPU에 대해 적용이 가능하다.CUDA/OpenCL을 추상화하여 기존의 R 알고리즘에 쉽게 통합할 수 있다.객체가 GPU에서 지속 될 ..

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..

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..

by Geol Choi | Mar. 30, 2014목 차 1. GPU 개괄1.1. 병렬 컴퓨터로서의 GPU1.2. 현대 GPU의 구조1.3. 고수준의 병렬 계산을 하는 이유?1.4. 병렬 프로그래밍 언어와 모델2. GPU 역사2.1. 그래픽스 파이프라인의 진화2.2. GPU 계산2.3. 미래 발전 동향3. 최신 기술 동향3.1. 다양한 분야에서의 병렬 계산3.2. 하이브리드 GPU 기술3.3. 통합 셰이더 기술3.4. NVIDIA의 Fermi 아키텍쳐3.5. NVIDIA의 Kepler 아키텍쳐3.6. NVIDIA의 Tesla 프로세서4. 컴퓨터 그래픽스 산업 분야에서의 GPU 활용4.1. PhysX4.2. OptiX4.3. SceniX4.4. CompleX5. 맺음말 1. GPU 개괄Intel Penti..