NVIDIA Online Training4 Multiple GPUs with CUDA C++ References Scaling Workloads Across Mutliple GPUs with CUDA C++ Contents Concurrency Strategies Multiple GPUs Use non-default Streams with Multiple GPUs 이번 포스팅에서는 NVIDIA Online Training 중 다중 GPU를 사용하는 방법에 대한 강의, Scaling Workloads Across Multiple GPUs with CUDA C++에 대한 내용을 정리하였습니다. Concurrency Strategies 일반적으로 GPU Programming은 다음의 3 Steps로 구성됩니다. Transfer data to GPU device(s) Perform computation.. 2022. 6. 16. CUDA C/C++ 기초 - (3) References Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ (NVIDIA Online Training) Asynchronous Streaming, and Visual Profiling for Accelerated Applications with CUDA C/C++ Contents Concurrent CUDA Streams Manual Device Memory Allocation and Copying Using Streams to Data Transfers CUDA C/C++ 기초 - (1) CUDA C/C++ 기초 - (2) 지난 두 포스팅을 통해서 기본적인 CUDA와 Unified Memory에 대해서 살펴봤습니다. 또한, Nsight Syste.. 2022. 6. 14. CUDA C/C++ 기초 - (2) References Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ (NVIDIA Online Training) Managing Accelerated Application Memory with CUDA Unified Memory and nsys Contents Nsight System Understanding Streaming Multiprocessors Querying the Device Unified Memory Details CUDA C/C++ 기초 - (1) CUDA C/C++ 기초 - (1) References Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ (NVIDIA Online Training.. 2022. 6. 13. CUDA C/C++ 기초 - (1) References Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ (NVIDIA Online Training) Contents Writing Application Code for the GPU(CUDA C/C++) CUDA Thread Hierarchy Allocating Memory to be accessed on the GPU and the CPU Grid Size Mismatch Grid-Stride Loops Error Handling CUDA를 공부하면서 여러 포스팅들을 작성했었는데, 최근까지 CUDA를 자주 사용하지는 않아서 잊어버린 부분들이 많았습니다. 우연히 NVIDIA Online Training를 접할 수 있는 기회가 생겨서, 이번 기회.. 2022. 6. 10. 이전 1 다음
