CUDA 프로그래밍 (2) - C/C++/GPU 병렬 컴퓨팅 - 벡터 vector 더하기대시보드

안녕하세요  저번 Vector Addition 수업에서는 256M(256 x 1024 x 1024)개의 연산을 수행하기 위해서<<<256*1024, 1024>>>로 커널을 런치하여 Block의 개수에는 제한이 없는 것 처럼 보였는데,15-5강의에서는 SM의 Thread Block은 32개 까지 가능이라고 하셔서 헷갈리는데두 개의 Thread Block 개념이 다른 것인지 궁금합니다.

안녕하세요. 먼저 좋은 CUDA 강의를 제공해주셔서 감사합니다. 다름이 아니라 15-4 강의에서 Warp를 동시에 돌린다는 말에 질문이 있습니다. Warp 스케줄링을 저는 아래와 같이 비교하여 이해하였습니다.CPU: Core -> 여러개의 쓰레드GPU: SM -> 여러개의 Warp 강의 내용처럼, CUDA에서 Warp별로 스케줄링을 관리를 한다면 모든 SP의 Clock들이 같은 Instruction을 수행(SM내 SP들의 Clock들은 Sync가 맞음)하여야 Warp단위로 스케줄링이 가능할 것 같은데, 제 생각이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다. 

안녕하세요!좋은 강의 잘 듣고 있습니다.common.cpp 코드 중에서 ELAPSED_TIME_BEGIN(N)과 ELAPSED_TIME_BEGIN(N)을 매크로 함수로 정의한 이유가 무었인지요?CUDA_CHECK_ERROR() 함수는 __FILE__과 __LINE__ 때문에 매크로 함수로 정의하신 걸로 이해합니다만, 시간 측정 함수들을 매크로함수로 정의하신 이유는 잘 이해되지 않습니다.답변 부탁드립니다.감사합니다.

예제소스코드12a-vecadd-host.cpp -> vecadd-host.cpp 로 파일명 고치고 common.cpp 랑 2개를 쿠다 프로젝트에 추가해서 컴파일 했는데 링크에러가 납니다.vecadd-host.obj : error LNK2005: "float __cdecl getRMS(float const ,float const ,int,bool)" (?getRMS@@YAMPEBM0H_N@Z) already defined in common.obj파일은 저 2개 뿐인데already defined in common.obj 이런 에러가 여러 개가 뜨는데 뭐 때문일까요?    

- 출장이 잦아서, 답변에 시간이 좀 걸릴 수도 있습니다. 양해 바랍니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요, 선생님! 궁금한 게 있어서요. device memory와 host memory는 구분되어 있잖아요?? 그래서 각각 사용되는 데이터는 각각의 메모리에서 사용하는 것으로 알고 있었어요. 그런데 vecSize 나 saxpy_a는 global로 선언 되어 있는데, 이 변수들은 device메모리에서 어떻게 사용하는 거죠?? global 변수의 위치는 host memory에 위치 하지 않나요??

SM내 warp가 24개가 이상일 경우에 overlab이 생기지 않아 효율적인 스케줄링이 가능하다는 것은 정확히 이해 했지만, Warp 갯수가 적어지면 근본적으로 작업시간 자체는 줄지 않을까? 그렇다면 빨리 끝나는게 스케줄링이 좋은거 아닐까? 라는 생각이 들었습니다.다음은 제 생각을 담은 그림입니다.다음과 같이 23개의 warp가 overhead가 걸릴 수는 있겠지만 일이 끝나는 시간은 짧지 않을까?또 반대로 warp의 수가 작다는 것은 일 양이 많지 않다는 것이니 당연히 빨리 끝나는게 맞지 않을까?라는 생각을 했습니다.

안녕하세요?Jetson TX2 및 Xavier를 사용하여 CUDA예제를 실행하고 있습니다.Block 예제에서 tx2와 xavier의 결과가 달라서 질문드립니다.dimgrid<<<2,2,1>>>에 의해 Block의 갯수가 4개가 되고, warpid=0인 영역은 blockid가 (0,0), (1,0), (0,1), (1,1)인 곳에서 총 4개가 있을 것입니다.하지만 Tx2에서 예제를 돌려본 결과 blockid가 (0,0), (1,0)인 곳에만 나옵니다.혹시나 해서 xavier에서 실험을 해본 결과 총 4개가 나와 정상적으로 출력됩니다.CUDA언어는 GPU구조와 상관 없이 출력되기 위해 grid-block-thread 구조를 가지므로 속도는 느리지만 동일한 결과를 출력해야하는데, 왜 tx2와 xavier가 같은 예제를 돌렸는데도 다른 결과가 나오는걸까요? (혹시나 해서 <<<2,2,1>>> => <<<4,1,1>>>로 변경하여 돌려봤지만 여전히 tx2에서 blockid 2개만 출력되었습니다.)

이 강의가 아니라, 다른 강의에서 나온 질문인데, 정보 공유 차원에서 올립니다. 실습 코드를 클라우드 환경에서 돌리고 있고, gcc version 7.5 를 쓰고 있습니다.컴파일 시에 다음 에러가 발생합니다.$ makenvcc -gencode=arch=compute_37,code=\"sm_37,compute_37\" -arch=sm_37 -O2 -o 12c.exe 12c.cu./common.cpp(115): error: <typeinfo> must be included before typeid is used