Scientific Computing & Data Science

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..

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..