Top 22 Cuda 지원 그래픽 카드 36 Most Correct Answers

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TechSolution #5 : Tìm hiểu về CUDA và tác dụng của CUDA trên những chiếc card đồ họa

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Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트

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[인공지능] 그래픽카드 버전에 맞는 CUDA 버전 성능 확인

참조

그래픽 카드 버전

CUDA Core 수 확인

쿠다 성능(Cuda Compute Capability) 확인

TensorFlow 280 CUDA 버전 확인

CUDA SDK 버전 확인

정리

‘인공지능’ 관련 글

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https://linktr.ee/noy_yet.jeju
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tensorFlow – GPU 지원 Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트

자주 묻는 질문

Pip 패키지

하드웨어 요구사항

소프트웨어 요구사항

tensorFlow - GPU 지원, Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트 :: 긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동 — tensorFlow – GPU 지원, Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트 :: 긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

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NVIDIA CUDA Window에 설치하기(병렬처리, 엔비디아 쿠다 설치)

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이점[편집]

제한[편집]

지원 GPU[편집]

언어 결합[편집]

예제[편집]

같이 보기[편집]

각주 및 참고 문헌[편집]

외부 링크[편집]

CUDA - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 — CUDA – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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tensorFlow – GPU 지원, Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트

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자주 묻는 질문

1) 내 컴퓨터에 어떤 GPU가 있는지 어떻게 알 수 있습니까?답변 :

Windows 컴퓨터 :

바탕 화면을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 팝업 창에 “NVIDIA 제어판”또는 “NVIDIA 디스플레이”가 표시되면 NVIDIA GPU가있는 것입니다. 팝업 창에서 “NVIDIA 제어판”또는 “NVIDIA 디스플레이”를 클릭합니다. “그래픽 카드 정보”를보십시오. NVIDIA GPU의 이름이 표시됩니다.

Apple 컴퓨터 :

“Apple 메뉴”를 클릭하십시오. “이 매킨토시에 관하여”를 클릭하십시오 “추가 정보”를 클릭하십시오. 컨텐츠 목록에서 “그래픽 / 디스플레이”를 선택합니다.

2) 컴퓨터에 CUDA 지원 GPU가 있습니까?답변 : 위의 목록을 확인하여 GPU가 있는지 확인하십시오. 그렇다면 컴퓨터에 CUDA 가속 응용 프로그램을 활용할 수있는 최신 GPU가 있음을 의미합니다.3) 최신 드라이버가 있는지 어떻게 알 수 있습니까?답변 : www.nvidia.com/drivers로 이동하십시오.4) CUDA 지원 GPU 또는 시스템은 어떻게 구할 수 있습니까?답변 :

HPC 및 슈퍼 컴퓨팅 애플리케이션 용 Tesla는 www.nvidia.com/object/tesla_wtb.html

로 이동하십시오. 엔터테인먼트 용 GeForce는 www.nvidia.com/object/geforce_family.html

로 이동하십시오. 전문적인 시각화를위한 Quadro는 www. .nvidia.com / object / workstation_wheretobuy.html5) CUDA Toolkit을 다운로드하려면 어떻게해야합니까?답변 : CUDA 툴킷 다운로드로 이동 하십시오 .

tensorFlow – GPU 지원 www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ko

TensorFlow GPU 지원에는 다양한 드라이버와 라이브러리가 필요합니다. 설치를 단순화하고 라이브러리 충돌을 방지하려면 GPU를 지원하는 TensorFlow Docker 이미지를 사용하는 것이 좋습니다(Linux만 해당). 이 설정에는 NVIDIA® GPU 드라이버만 있으면 됩니다.

Pip 패키지

사용 가능한 패키지, 시스템 요구사항 및 명령어는 pip 설치 가이드를 참고하세요. TensorFlow pip 패키지에는 CUDA® 지원 카드에 대한 GPU 지원이 포함됩니다.

pip install tensorflow

이 가이드에서는 최신 안정적인 TensorFlow 출시의 GPU 지원 및 설치 단계를 설명합니다.

이전 버전의 TensorFlow

1.15 이하 버전의 경우 CPU와 GPU 패키지가 다음과 같이 구분됩니다.

pip install tensorflow==1.15 # CPU

pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU

하드웨어 요구사항

다음과 같은 GPU 사용 기기가 지원됩니다.

CUDA® 아키텍처 3.5, 3.7, 5.2, 6.0, 6.1, 7.0 이상을 포함하는 NVIDIA® GPU 카드 CUDA® 지원 GPU 카드 목록을 참고하세요.

CUDA® 지원 GPU 카드 목록을 참고하세요. NVIDIA® Ampere GPU(CUDA 아키텍처 8.0) 이상이 적용된 시스템에서 커널은 PTX에서 JIT로 컴파일되며 TensorFlow는 시작하는 데 30분 이상 걸릴 수 있습니다. 이 오버헤드는 ‘export CUDA_CACHE_MAXSIZE=2147483648’를 사용하여 기본 JIT 캐시 크기를 늘려 첫 번째 시작으로 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 JIT 캐싱을 참고하세요.

JIT 캐싱을 참고하세요. 지원되지 않는 CUDA® 아키텍처를 사용하는 GPU의 경우 또는 PTX에서 JIT 컴파일을 방지하거나 다른 버전의 NVIDIA® 라이브러리를 사용하려면 Linux 소스에서 빌드 가이드를 참고하세요.

Linux 소스에서 빌드 가이드를 참고하세요. 패키지에는 지원되는 최신 CUDA® 아키텍처를 제외하고 PTX 코드가 포함되어 있지 않습니다. 따라서 CUDA_FORCE_PTX_JIT=1이 설정된 경우 이전 GPU에서 TensorFlow가 로드되지 않습니다. 자세한 내용은 애플리케이션 호환성을 참고하세요.

참고: ‘상태: 기기 커널 이미지가 잘못되었습니다’라는 오류 메시지는 TensorFlow 패키지에 아키텍처의 PTX가 포함되어 있지 않음을 나타냅니다. 소스에서 TensorFlow를 빌드하여 컴퓨팅 기능을 사용 설정할 수 있습니다.

소프트웨어 요구사항

다음 NVIDIA® 소프트웨어가 시스템에 설치되어 있어야 합니다.

Nvidia CUDA 지원 GPU 리스트

developer.nvidia.com/cuda-gpus

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NVIDIA CUDA Window에 설치하기(병렬처리, 엔비디아 쿠다 설치)

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이번에는 NVIDIA GPU를 이용하여 병렬 처리를 지원하는 CUDA를 윈도우에 설치해보도록 할게요.

CUDA의 경우 NVIDIA GPU(그래픽 카드)를 이용하기 때문에 하드웨어 지원이 필요하기 때문에 현재 사용 중인 그래픽 카드가 CUDA를 지원해야 되는데 최신 그래픽 카드(GT, GTX, RTX)는 다 지원되고 아주 옛날 그래픽 카드가 아닌 이상(약 15년 이상 아키텍처) 거의 지원한다고 보면 돼요.

CUDA를 지원하는 장치 목록은 아래의 링크를 통해 NVIDIA 홈페이지에서 확인할 수 있어요.

CUDA 지원 GPU 목록 확인하기

(NVIDIA Homepage)

그리고 Linux (Ubuntu(우분투))에도 CUDA를 설치할 수 있는데, 방법이 약간 다르니 설치 정보가 필요하신 분은 아래의 포스트를 참고하세요.

Ubuntu에 CUDA 설치하는 방법

NVIDIA CUDA 다운로드 홈페이지에 들어가면 다양한 CUDA 버전이 있는데요.

CUDA 버전의 경우 GPU 아키텍처와 그래픽 드라이버 버전 등의 연관성이 있어요.

GT 540M를 사용 중인 노트북에 최신 버전인 CUDA 10.2를 설치하고 샘플 코드를 빌드하고 실행하니 다음과 같은 에러 메시지가 발생하네요.

– CUDA 샘플(asyncAPI)을 실행했을 때 나오는 오류 (GT 540M 환경)

[C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\0_Simple\asyncAPI\../../bi n/win64/Debug/asyncAPI.exe] – Starting… CUDA error at C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\inc\helper_cuda.h:775 code=35(cudaErrorInsufficientDriver) “cudaGetDeviceCount(&device_count)”

구글 검색과 설치 테스트 결과 제가 가지고 있는 GTX 660의 경우 아키텍처가 커플러라 CUDA 10.x 버전을 이용할 수 있지만, 노트북의 GT 540M은 아키텍처가 페르미라 CUDA 8.x 버전까지 지원한다고 하네요.

GT 5xx, GTX 5xx 이하의 그래픽 카드를 사용 중이신 분들은 참고하세요.

그래픽 드라이버도 호환 버전이 있는 거 같은데, CUDA 설치 시 그래픽 드라이버도 같이 설치하기 때문에 저는 충돌을 방지하고자 기존에 설치되어 있는 그래픽 드라이버를 삭제하고 CUDA를 설치했어요.

GPU의 아키텍처 확인, CUDA와 그래픽 드라이버 버전 호환 관련은 아래의 링크 등을 참고하세요.

GPU 아키텍처, 정보 확인

(위키백과)

CUDA – 그래픽 드라이버 호환 관련

(NVIDIA 홈페이지)

이제 CUDA 다운로드를 위해 아래의 링크를 통해 NVIDIA CUDA 다운로드 페이지에서 GPU와 호환되는 CUDA 버전을 다운로드하세요.

NVIDIA CUDA Download

다운로드할 CUDA 버전의 링크를 클릭하면 나오는 페이지에서 OS, 아키텍처, 윈도우 버전, 설치 타입 등을 선택하면 아래에 나오는 테이블에서 버튼을 클릭하여 설치 파일을 다운로드하세요.

다운로드한 CUDA 설치 패키지를 실행해 하단의 버튼을 클릭하세요.

그다음 설치할 환경에 맞게 옵션 등을 선택해주세요.

마지막 단계에서는 다음과 같이 현재 PC에 설치된 비주얼 스튜디오를 인식해요.

설치가 완료되면 CMD를 실행하여 nvcc -V를 입력하여 CUDA 정보가 잘 나오나 확인해보세요.

CUDA 버전 확인 후 CUDA 샘플을 실행하여 제대로 환경 구축되었는지 확인해보세요.

샘플 경로 : C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0

그럼 이상으로 포스팅을 마치며 오늘도 즐거운 하루 보내세요.

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위키백과, 우리 모두의 백과사전

CUDA 처리 흐름의 예

1. 메인 메모리를 GPU 메모리로 복사

2. CPU가 GPU에 프로세스를 지시함

3. GPU가 각 코어에 병렬 수행

4. GPU 메모리로부터의 결과물을 메인 메모리에 복사 1. 메인 메모리를 GPU 메모리로 복사2. CPU가 GPU에 프로세스를 지시함3. GPU가 각 코어에 병렬 수행4. GPU 메모리로부터의 결과물을 메인 메모리에 복사

CUDA(“Compute Unified Device Architecture”, 쿠다)는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. CUDA는 엔비디아가 개발해오고 있으며 이 아키텍처를 사용하려면 엔비디아 GPU와 특별한 스트림 처리 드라이버가 필요하다. CUDA는 G8X GPU로 구성된 지포스 8 시리즈급 이상에서 동작한다. CUDA 플랫폼은 컴퓨터 커널의 실행을 위해 GPU의 가상 명령 집합과 병렬 연산 요소들을 직접 접근할 수 있는 소프트웨어 계층이다.[1]

개발자는 패스스케일 오픈64 C 컴파일러로 컴파일 된 ‘쿠다를 위한 C’ (C언어를 엔비디아가 확장한 것)를 사용하여 GPU 상에서 실행시킬 알고리듬을 작성할 수 있다. 쿠다 구조는 일련의 계산 인터페이스를 지원하며 이에는 OpenCL, DirectX Compute가 포함된다. C 언어가 아닌 다른 프로그래밍언어에서의 개발을 위한 래퍼(Wrapper)도 있는데, 현재 파이썬, 펄, 포트란, 자바와 매트랩 등을 위한 것들이 있다. 이러한 접근성은 병렬 프로그래밍 전문가들이 GPU 리소스를 쉽게 이용할 수 있게 해주며, 이는 그래픽스 프로그래밍의 고급 기술을 요구하였던 Direct3D와 OpenGL과 같은 이전 API 솔루션들과 대비된다. 또, CUDA는 OpenACC와 OpenCL과 같은 프로그래밍 프레임워크를 지원한다.[1]

최신 드라이버는 모두 필요한 쿠다 콤포넌트를 담고 있다. 쿠다는 모든 엔비디아 GPU (G8X 시리즈 이후)를 지원하며 이 대상에는 지포스, 쿼드로, 테슬라 제품군이 포함된다. 엔비디아는 지포스 8 시리즈를 위해 개발된 프로그램들이 수정 없이 모든 미래의 엔비디아 비디오 카드에서 실행될 것이라고 선언하였다.

쿠다를 통해 개발자들은 쿠다 GPU 안 병렬 계산 요소 고유의 명령어 집합과 메모리에 접근할 수 있다. 쿠다를 사용하여 최신 엔비디아 GPU를 효과적으로 개방적으로 사용할 수 있다. 그러나 CPU와는 달리 GPU는 병렬 다수 코어 구조를 가지고 있고, 각 코어는 수천 스레드를 동시에 실행시킬 수 있다. 응용 프로그램이 수행하는 작업(계산)이 이러한 병렬처리연산에 적합할 경우, GPU를 이용함으로써 커다란 성능 향상을 기대할 수 있다.

컴퓨터 게임 업계에서는 그래픽 랜더링에 덧붙여, 그래픽 카드의 게임 물리 계산 (파편, 연기, 불, 유체 등 물리 효과)에 사용되며, 예로는 피직스와 불렛이 있다. 쿠다는 그래픽이 아닌 응용 프로그램, 즉, 계산 생물학, 암호학, 그리고 다른 분야에서 10배 또는 그 이상의 속도 혜택을 가져왔다. 이 한 예는 BOINC 분산 계산 클라이언트이다.

쿠다는 저수준 API와 고수준 API 모두를 제공한다. 최초의 CUDA SDK는 2007년 2월 15일에 공개되었으며 마이크로소프트 윈도우와 리눅스를 지원했다. OS X 지원은 2.0 버전에 추가되었다.

이점 [ 편집 ]

쿠다가 그래픽 API를 사용하는 전통적인 범용 GPU에 비해 가지는 몇가지 장점은 다음과 같다.

흩뿌린 읽기 – 코드가 메모리의 임의 위치에서 데이터를 읽을 수 있다.

공유 메모리 – 쿠다는 고속 공유 메모리 지역 (16 또는 48KB 크기) 을 드러내어 스레드 간에 나눌 수 있게 해 준다. 이는 사용자 관리 캐시로 사용될 수 있는데, 텍스처 룩업을 이용하는 경우 보다 더 빠른 대역폭이 가능해진다.

디바이스 상의 읽기, 쓰기가 호스트보다 더 빠르다.

정수와 비트 단위 연산을 충분히 지원한다. 정수 텍스처 룩업이 포함된다.

제한 [ 편집 ]

재귀호출, 함수 포인터가 없는 C 언어의 하부 집합을 확장하여 사용한다. 그러나 한개의 처리 장치가 여러개의 쪼개진 메모리 공간에 대하여 작업하여야 하는 점이 다른 C 언어 실행 환경과 다른 점이다.

텍스처 랜더링은 지원 되지 않는다.

배정도에 관해서는 IEEE 754 표준과 다르지 않다. 단정도에서는 비정규 값과 신호 NaN이 지원되지 않고, IEEE 반올림 모드 가운데서는 두가지만 지원하며, 이도 명령어에 따라서 지원되는 것으로 제어 단어(Control word)에서 지원 되는 것은 아니다.(이것이 제한점인지는 논란의 대상이 될 수 있다) 그리고 나눗셈과 제곱근의 정밀도가 단정도에 비해 조금 낮다.

CPU와 GPU 사이의 버스 대역폭과 시간 지연에서 병목이 발생할 수 있다.

스레드가 최소한 32개씩 모여서 실행되어야 최선의 성능 향상을 얻을 수 있으며, 스레드 수의 합이 수천개가 되어야 한다. 프로그램 코드에서의 분기는, 각각의 32 스레드가 같은 실행 경로를 따른다면, 성능에 큰 지장을 주지 않는다. SIMD 실행 모델은 어떠한 내재적으로 분기하는 임무에게는 심각한 제한이 된다. (예를 들어, 광선 추적 가속 자료 구조)

쿠다 기반 GPU는 엔비디아에서만 나온다.

지원 GPU [ 편집 ]

CUDA 수준의 지원 GPU 및 카드이다. 엔비디아 웹사이트도 참고할 것:

연산

능력

(버전) 마이크로-

아키텍처 GPU 지포스 쿼드로 워크스테이션, 데이터센터 기타 1.0 테슬라 G80 지포스 8800 울트라, 지포스 8800 GTX, 지포스 8800 GTS(G80) 쿼드로 FX 5600, 쿼드로 FX 4600, 쿼드로 Plex 2100 S4 테슬라 C870, 테슬라 D870, 테슬라 S870 1.1 G92, G94, G96, G98, G84, G86 지포스 GTS 250, 지포스 9800 GX2, 지포스 9800 GTX, 지포스 9800 GT, 지포스 8800 GTS(G92), 지포스 8800 GT, 지포스 9600 GT, 지포스 9500 GT, 지포스 9400 GT, 지포스 8600 GTS, 지포스 8600 GT, 지포스 8500 GT, 지포스 G110M, 지포스 9300M GS, 지포스 9200M GS, 지포스 9100M G, 지포스 8400M GT, 지포스 G105M 쿼드로 FX 4700 X2, 쿼드로 FX 3700, 쿼드로 FX 1800, 쿼드로 FX 1700, 쿼드로 FX 580, 쿼드로 FX 570, 쿼드로 FX 470, 쿼드로 FX 380, 쿼드로 FX 370, 쿼드로 FX 370 Low Profile, 쿼드로 NVS 450, 쿼드로 NVS 420, 쿼드로 NVS 290, 쿼드로 NVS 295, 쿼드로 Plex 2100 D4, 쿼드로 FX 3800M, 쿼드로 FX 3700M, 쿼드로 FX 3600M, 쿼드로 FX 2800M, 쿼드로 FX 2700M, 쿼드로 FX 1700M, 쿼드로 FX 1600M, 쿼드로 FX 770M, 쿼드로 FX 570M, 쿼드로 FX 370M, 쿼드로 FX 360M, 쿼드로 NVS 320M, 쿼드로 NVS 160M, 쿼드로 NVS 150M, 쿼드로 NVS 140M, 쿼드로 NVS 135M, 쿼드로 NVS 130M, 쿼드로 NVS 450, 쿼드로 NVS 420, 쿼드로 NVS 295 1.2 GT218, GT216, GT215 지포스 GT 340*, 지포스 GT 330*, 지포스 GT 320*, 지포스 315*, 지포스 310*, 지포스 GT 240, 지포스 GT 220, 지포스 210, 지포스 GTS 360M, 지포스 GTS 350M, 지포스 GT 335M, 지포스 GT 330M, 지포스 GT 325M, 지포스 GT 240M, 지포스 G210M, 지포스 310M, 지포스 305M 쿼드로 FX 380 Low Profile, 엔비디아 NVS 300, 쿼드로 FX 1800M, 쿼드로 FX 880M, 쿼드로 FX 380M, 엔비디아 NVS 300, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 2100M, ION 1.3 GT200, GT200b 지포스 GTX 295, GTX 285, GTX 280, 지포스 GTX 275, 지포스 GTX 260 쿼드로 FX 5800, 쿼드로 FX 4800, 쿼드로 FX 4800 for Mac, 쿼드로 FX 3800, 쿼드로 CX, 쿼드로 Plex 2200 D2 테슬라 C1060, 테슬라 S1070, 테슬라 M1060 2.0 페르미 GF100, GF110 지포스 GTX 590, 지포스 GTX 580, 지포스 GTX 570, 지포스 GTX 480, 지포스 GTX 470, 지포스 GTX 465, 지포스 GTX 480M 쿼드로 6000, 쿼드로 5000, 쿼드로 4000, 쿼드로 4000 for Mac, 쿼드로 Plex 7000, 쿼드로 5010M, 쿼드로 5000M 테슬라 C2075, 테슬라 C2050/C2070, 테슬라 M2050/M2070/M2075/M2090 2.1 GF104, GF106 GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 지포스 GTX 560 Ti, 지포스 GTX 550 Ti, 지포스 GTX 460, 지포스 GTS 450, 지포스 GTS 450*, 지포스 GT 640 (GDDR3), 지포스 GT 630, 지포스 GT 620, 지포스 GT 610, 지포스 GT 520, 지포스 GT 440, 지포스 GT 440*, 지포스 GT 430, 지포스 GT 430*, 지포스 GT 420*, 지포스 GTX 675M, 지포스 GTX 670M, 지포스 GT 635M, 지포스 GT 630M, 지포스 GT 625M, 지포스 GT 720M, 지포스 GT 620M, 지포스 710M, 지포스 610M, 지포스 820M, 지포스 GTX 580M, 지포스 GTX 570M, 지포스 GTX 560M, 지포스 GT 555M, 지포스 GT 550M, 지포스 GT 540M, 지포스 GT 525M, 지포스 GT 520MX, 지포스 GT 520M, 지포스 GTX 485M, 지포스 GTX 470M, 지포스 GTX 460M, 지포스 GT 445M, 지포스 GT 435M, 지포스 GT 420M, 지포스 GT 415M, 지포스 710M, 지포스 410M 쿼드로 2000, 쿼드로 2000D, 쿼드로 600, 쿼드로 410, 쿼드로 4000M, 쿼드로 3000M, 쿼드로 2000M, 쿼드로 1000M, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M, 엔비디아 NVS 315, 엔비디아 NVS 310 3.0 케플러 GK104, GK106, GK107 지포스 GTX 770, 지포스 GTX 760, 지포스 GT 740, 지포스 GTX 690, 지포스 GTX 680, 지포스 GTX 670, 지포스 GTX 660 Ti, 지포스 GTX 660, 지포스 GTX 650 Ti BOOST, 지포스 GTX 650 Ti, 지포스 GTX 650, 지포스 GTX 880M, 지포스 GTX 780M, 지포스 GTX 770M, 지포스 GTX 765M, 지포스 GTX 760M, 지포스 GTX 680MX, 지포스 GTX 680M, 지포스 GTX 675MX, 지포스 GTX 670MX, 지포스 GTX 660M, 지포스 GT 750M, 지포스 GT 650M, 지포스 GT 745M, 지포스 GT 645M, 지포스 GT 740M, 지포스 GT 730M, 지포스 GT 640M, 지포스 GT 640M LE, 지포스 GT 735M, 지포스 GT 730M 쿼드로 K5000, 쿼드로 K4200, 쿼드로 K4000, 쿼드로 K2000, 쿼드로 K2000D, 쿼드로 K600, 쿼드로 K420, 쿼드로 K500M, 쿼드로 K510M, 쿼드로 K610M, 쿼드로 K1000M, 쿼드로 K2000M, 쿼드로 K1100M, 쿼드로 K2100M, 쿼드로 K3000M, 쿼드로 K3100M, 쿼드로 K4000M, 쿼드로 K5000M, 쿼드로 K4100M, 쿼드로 K5100M, 엔비디아 NVS 510 테슬라 K10, GRID K340, GRID K520 3.2 GK20A Tegra K1, Jetson TK1 3.5 GK110, GK208 지포스 GTX 타이탄 Z, 지포스 GTX 타이탄 Black, 지포스 GTX 타이탄, 지포스 GTX 780 Ti, 지포스 GTX 780, 지포스 GT 640 (GDDR5), 지포스 GT 630 v2, 지포스 GT 730, 지포스 GT 720, 지포스 GT 710,지포스 GT 740M (64비트, DDR3) 쿼드로 K6000, 쿼드로 K5200 테슬라 K40, 테슬라 K20x, 테슬라 K20 3.7 GK210 테슬라 K80 5.0 맥스웰 GM107, GM108 지포스 GTX 750 Ti, 지포스 GTX 750, 지포스 GTX 960M, 지포스 GTX 950M, 지포스 940M, 지포스 930M, 지포스 GTX 860M, 지포스 GTX 850M, 지포스 845M, 지포스 840M, 지포스 830M 쿼드로 K2200, 쿼드로 K1200, 쿼드로 K620, 쿼드로 M2000M, 쿼드로 M1000M, 쿼드로 M600M, 쿼드로 K620M, 엔비디아 NVS 810 5.2 GM200, GM204, GM206 지포스 GTX 타이탄 X, 지포스 GTX 980 Ti, 지포스 GTX 980, 지포스 GTX 970, 지포스 GTX 960, 지포스 GTX 950, 지포스 GTX 750 SE, 지포스 GTX 980M, 지포스 GTX 970M, 지포스 GTX 965M 쿼드로 M6000 24GB, 쿼드로 M6000, 쿼드로 M5000, 쿼드로 M4000, 쿼드로 M2000, 쿼드로 M5500, 쿼드로 M5000M, 쿼드로 M4000M, 쿼드로 M3000M 테슬라 M4, 테슬라 M40, 테슬라 M6, 테슬라 M60 5.3 GM20B Tegra X1, Jetson TX1, Jetson Nano 6.0 파스칼 GP100 쿼드로 GP100 테슬라 P100 6.1 GP102, GP104, GP106, GP107, GP108 엔비디아 타이탄 X, 지포스 GTX 1080, GTX 1070, GTX 1070 Ti, GTX 1060, GTX 1050 Ti, GTX 1050 쿼드로 P6000, 쿼드로 P5000, 쿼드로 P4000, 쿼드로 P2200, 쿼드로 P2000, 쿼드로 1000, 쿼드로 P620, 쿼드로 P600, 쿼드로 P400 테슬라 P40, 테슬라 P4 6.2 GP10B Jetson TX2 7.0 볼타 GV100 엔비디아 타이탄 V 쿼드로 GV100 테슬라 V100 7.2 GV10B Jetson AGX Xavier, Jetson Xavier NX 7.5 튜링 TU102, TU104, TU106, TU116, TU117 엔비디아 타이탄 RTX, 지포스 RTX 2080Ti, RTX 2080, RTX 2070, RTX 2060, 지포스 GTX 1660 Ti, GTX 1660, GTX 1650 쿼드로 RTX 8000, 쿼드로 RTX 6000, 쿼드로 RTX 5000, 쿼드로 RTX 4000 테슬라 T4 8.0 암페어 GA100 엔비디아 A100, 엔비디아 A30 8.6 GA102, GA104, GA106, GA107 지포스 RTX 3080, 지포스 RTX 3070, 지포스 RTX 3060Ti, 지포스 RTX 3060, 지포스 RTX 3050Ti, 지포스 RTX 3050 쿼드로 RTX A6000, 쿼드로 RTX A5000, 쿼드로 RTX A4000, 쿼드로 RTX A3000, 쿼드로 RTX A2000 엔비디아 A40, 엔비디아 A10, 엔비디아 A16 9.0 9.1 9.2 10.1 10.0

‘*’ – OEM 전용 제품

언어 결합 [ 편집 ]

예제 [ 편집 ]

이 예제는 텍스처 하나를 어떤 이미지로부터 GPU상의 행렬로 읽어들인다.

cudaArray * cu_array ; texture < float , 2 > tex ; // 행렬 할당 cudaMallocArray ( & cu_array , cudaCreateChannelDesc < float > (), width , height ); // 이미지 데이터를 행렬로 복사 cudaMemcpy ( cu_array , image , width * height , cudaMemcpyHostToDevice ); // 행렬을 텍스처에 연결한다. cudaBindTexture ( tex , cu_array ); // 커널을 실행한다 dim3 blockDim ( 16 , 16 , 1 ); dim3 gridDim ( width / blockDim . x , height / blockDim . y , 1 ); kernel <<< gridDim , blockDim , 0 >>> ( d_odata , width , height ); cudaUnbindTexture ( tex ); __global__ void kernel ( float * odata , int height , int width ) { unsigned int x = blockIdx . x * blockDim . x + threadIdx . x ; unsigned int y = blockIdx . y * blockDim . y + threadIdx . y ; float c = texfetch ( tex , x , y ); odata [ y * width + x ] = c ; }

파이썬 [ 편집 ]

파이선 언어의 바인딩은 PyCUDA에서 구할 수 있다.

아래 예제는 두 배열의 곱을 GPU 상에서 계산한다.

import pycuda.driver as drv import numpy import pycuda.autoinit mod = drv . SourceModule ( “”” __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } “”” ) multiply_them = mod . get_function ( “multiply_them” ) a = numpy . random . randn ( 400 ) . astype ( numpy . float32 ) b = numpy . random . randn ( 400 ) . astype ( numpy . float32 ) dest = numpy . zeros_like ( a ) multiply_them ( drv . Out ( dest ), drv . In ( a ), drv . In ( b ), block = ( 400 , 1 , 1 )) print dest – a * b

행렬 곱셈을 단순화하는 추가 파이선 바인딩을 사용한 예제이다.

import numpy from pycublas import CUBLASMatrix A = CUBLASMatrix ( numpy . mat ([[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]], numpy . float32 ) ) B = CUBLASMatrix ( numpy . mat ([[ 2 , 3 ],[ 4 , 5 ],[ 6 , 7 ]], numpy . float32 ) ) C = A * B print C . np_mat ()

같이 보기 [ 편집 ]

각주 및 참고 문헌 [ 편집 ]

제이슨 샌더스, 에드워드 캔드롯 저, 박춘언 역, 예제로 배우는 CUDA 프로그래밍(입문자를 위한 GPGPU 프로그래밍의 기초), ISBN 9788994774060. Farber, Rob 저, CUDA Application Design and Development, ISBN 9780123884268. Hwu, Wen-Mei 저, GPU Computing GEMs – Jade Edition, ISBN 9780123859631.

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