품목정보
발행일	2014년 05월 16일
쪽수, 무게, 크기	364쪽 \| 757g \| 18824530mm
ISBN13	9788994506913
ISBN10	8994506918

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1장 병렬 프로그래밍 소개 _ 1 소개 _ 1 OpenCL _ 2 이 책의 목적 _ 3 병렬화란? _ 3 동시성과 병렬 프로그래밍 모델 _ 9 책의 구성 _ 14 2장 OpenCL 소개 _ 19 소개 _ 19 플랫폼과 디바이스 _ 25 실행 환경 _ 28 메모리 모델 _ 38 벡터 덧셈의 전체 소스 코드 예제 _ 42 C++ 래퍼를 사용한 벡터 덧셈 _ 45 요약 _ 47 3장 OpenCL 디바이스 아키텍처 _ 49 소개 _ 49 하드웨어 트레이드 오프 _ 50 아키텍처 디자인 공간 _ 68 요약 _ 80 4장 OpenCL 기본 예제 _ 83 소개 _ 83 예제 프로그램 _ 84 OpenCL 호스트 애플리케이션 컴파일하기 _ 104 요약 _ 104 5장 OpenCL의 동시 실행과 실행 모델에 대한 이해 _ 107 소개 _ 107 커널, 워크아이템, 워크그룹과 실행 도메인 _ 107 OpenCL 동기화: 커널, 펜스, 그리고 베리어 _ 111 큐잉과 글로벌 동기화 _ 115 호스트 측 메모리 모델 _ 133 디바이스 측면의 메모리 모델 _ 141 요약 _ 151 6장 CPU/GPU에서의 OpenCL 구현에 대한 해부 _ 153 소개 _ 153 AMD 불도저 CPU에서의 OpenCL _ 153 AMD의 RADEON HD7970 GPU에서의 OpenCL _ 160 OpenCL에서 메모리 성능 고려 _ 173 요약 _ 185 7장 데이터 관리 _ 187 메모리 관리 _ 187 분리된 환경에서 데이터 전송 _ 190 공유 메모리 환경에서 데이터 저장 _ 193 예제 애플리케이션 ? 워크그룹 감소 _ 197 8장 OpenCL 케이스 스터디: 콘볼루션 _ 205 소개 _ 205 콘볼루션 커널 _ 206 결론 _ 217 코드 리스팅 _ 218 9장 OpenCL 케이스 스터디: 히스토그램 _ 229 소개 _ 229 워크그룹의 수 선택 _ 230 최적의 워크그룹 크기 선택 _ 231 글로벌 메모리 데이터 액세스 패턴의 최적화 _ 232 어토믹을 사용한 로컬 히스토그램의 성능 향상 _ 235 로컬 메모리 액세스의 최적화 _ 236 로컬 히스토그램 감소 _ 239 글로벌 감소 _ 239 전체 커널 코드 _ 240 성능과 요약 _ 242 10장 혼합 파티클 시뮬레이션 _ 245 소개 _ 245 연산에 대한 소개 _ 246 GPU 구현 _ 248 CPU 구현 _ 252 로드 밸런싱 _ 253 성능 및 요약 _ 254 동일 그리드 생성을 위한 커널 _ 256 시뮬레이션을 위한 커널 _ 257 11장 OpenCL 확장 기능 _ 261 소개 _ 261 확장 메커니즘 소개 _ 261 디바이스 분할 _ 266 배정밀도 _ 277 12장 다른 프로그래밍 언어 지원: OpenCL 플러그인 _ 287 소개 _ 287 C와 C++ 이후 _ 287 하스켈의 OpenCL _ 290 요약 _ 299 13장 OpenCL 프로파일링과 디버깅 _ 301 소개 _ 301 이벤트를 이용한 프로파일링 _ 303 AMD 가속 병렬 프로세싱 프로파일러 _ 305 AMD 가속 병렬 프로세싱 커널애널라이저 _ 312 AMD APP Profiler의 사용 방법 _ 314 OpenCL 애플리케이션의 디버깅 _ 319 GDEBUGGER에 대한 개요 _ 320 AMD PRINTF 확장 _ 324 요약 _ 324 14장 이미지 분석 애플리케이션의 성능 최적화 _ 325 소개 _ 325 알고리즘 설명 _ 326 멀티스레드 CPU 구현을 OpenCL로 이동 _ 330 성능 최적화 _ 335 소비전력과 퍼포먼스 분석 _ 352 요약 _ 353

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저 자 소 개

베네딕트 R. 개스터(Benedict R. Gaster)
차세대 이종 프로세서를 위한 프로그래밍 모델을 다루는 소프트웨어 아키텍트다. 특별히 GPU와 GPU 같은 엑셀러레이터를 포함한 프로세서에 대한 병렬 프로그래밍의 상위 레벨 추상화에 대해 관심이 많다.

리 호위(Lee Howes)
지난 3년 반을 AMD에서 일해 왔으며, 주로 GPU 컴퓨팅과 그래픽스 프로그래밍과 관련된 토픽에서 일했다. 리는 현재 미래의 이종 컴퓨팅에 대한 프로그래밍 모델에 관심이 많다.

데이비드 R. 캐리(David R. Kaeli)
현재 노스이스턴 대학의 ECE 교수이자 공과대학의 학장을 맡고 있다. 또한, NUCAR(the Northeastern University Computer Architecture Research Laboratory)를 이끌고 있기도 하다.

퍼하드 미스트리(Perhaad Mistry)
노스이스턴 대학의 박사과정에 있다. NUCAR(the Northeastern University Computer Architecture Research Laboratory)의 멤버이며, 데이비드 캐리 박사가 그의 지도교수다.

다나 샤(Dana Schaa)
캘리포니아 폴리텍 스테이트 대학의 컴퓨터 엔지니어링 분야에서 학사 학위를 받았으며, 석사는 노스이스턴 대학에서 전자 및 컴퓨터 공학으로 받았다. 현재 박사과정 중이다. 병렬 프로그래밍 모델과 추상화, 특히 GPU 아키텍처 분야에 관심이 많다.

역자 : 김성민

한국에서 컴퓨터 공학을 전공하고 벤처에서 약 8년 동안 일하다가 좀 더 심오한 공부를 하고자 유학길에 올랐다. 미국에서 컴퓨터 공학으로 박사학위를 받았고, 현재 실리콘밸리에 있는 한 벤처에서 시스템 아키텍트로 근무 중이다. 최근에는 이종 컴퓨팅 관련 연구에 매진하고 있으며, 샌프란시스코에서 아내와 두 딸과 함께 살고 있다.

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OpenCL의 사양과 이 책에서 사용된 코드를 다운로드받아 공부하면 OpenCL에 대해 많은 것을 배울 수 있을 것이다. 여러분이 직접 코드를 작성하기 전에 미리 경험해본 선구자들의 발자취를 보면서 OpenCL 표준의 중요한 기능이 무엇인지를 배웠으면 한다. 개발자들은 예제를 통해 익힐 수 있으며, 이 책은 간단한 예제(벡터 덧셈)부터 복잡한 예제(이미지 분석)까지 단계별 예제를 제공한다. 또한, 여러분이 새로운 프로그래밍 모델에 흥미를 가질 수 있고, 이 분야에서 권위자가 될 수 있도록 하는 기본기를 단단하게 다져줄 것이다.
_XIII

이제 동시성과 병렬 처리 모델에 대해 알아보도록 하자. OpenCL을 사용하여 개발하는 애플리케이션을 병렬 플랫폼에 매핑하려고 할 때는 올바른 모델을 선택해야 한다. 이후에 나오는 모델 모두가 OpenCL을 지원하지만, 기본 하드웨어는 실제 사용되는 모델에 따라 제한적이다.
_9

개발자가 가장 쉽게 코드를 작성하는 방법은 순차적으로 동작하는 소프트웨어를 만드는 것이다. 이 방법은 하나의 동작을 수행하고 완료한 후 다른 동작을 수행하는 방법이다. 그래서 개발자들은 병렬 코드를 작성하는 것이 더 어렵다고 생각한다. 이러한 사실은 그래픽스에서 일반적으로 사용하는 제한적인 SIMD나 벡터 병렬화를 사용하는 경우에도 마찬가지다.
_52

그림 6.6은 AMD FX8150 CPU와 AMD Radeon HD7970 GPU가 포함된 시스템의 메모리 구조의 계략도다. 이런 배열의 CPU 캐시 구조는 단일 메모리 스트림의 레이턴시를 줄이기 위해 배치되어 있다. 중요한 레이턴시는 스트림을 멈추게 하여 실행 효율성을 감소시킨다. GPU 코어를 설계할 때는 레이턴시 비용 측면에서 처리량을 극대화하기 위해 스레딩과 와이드(wide) SIMD를 사용하도록 설계한다. 따라서 메모리 시스템도 약간의 레이턴시 비용을 가지면서 처리량을 맞추도록 대역폭을 최대화하여 설계한다.
_163

OpenCL에서 감소를 병렬화하는 일반적인 방법은 입력 데이터 세트를 GPU의 서로 다른 워크그룹으로 나누는 것이다. 각 워크그룹은 하나의 항목에 대한 계산을 담당한다. 워크그룹에서 감소는 여러 단계로 실행된다. 각 단계에 따라 워크아이템은 한 스텝씩 한 항목과 이웃 항목을 덧셈한다. 각 스텝은 각 단계를 거치면서 점점 증가하고, 워크아이템의 수는 점차 감소하게 된다. 이러한 감소 데이터 세트의 방법은 그림 7.6과 같이 감소 트리(reduction tree)로 잘 알려져 있다.
_198

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