ㅁ 시스템 최적화

ㅇ 정의:
시스템이 주어진 자원 내에서 최대 성능을 발휘하도록 구성 요소를 조정하는 과정.

ㅇ 특징:
– 성능 향상을 목표로 하며, 병목 현상을 최소화함.
– 하드웨어와 소프트웨어의 조화로운 작동이 중요함.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 처리 작업이 필요한 경우.
– 실시간 처리가 중요한 애플리케이션에서 요구됨.

ㅇ 시험 함정:
– 최적화의 범위를 잘못 이해하여 단일 요소만 과도하게 강조하는 경우.
– 최적화가 항상 성능 향상으로 이어진다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 시스템 최적화는 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용을 최적화하는 과정이다.
X: 시스템 최적화는 하드웨어 성능만을 개선하는 작업이다.

================================

1. GPU 최적화

ㅇ 정의:
GPU(Graphics Processing Unit)의 자원을 최대한 활용하여 계산 성능을 향상시키는 작업.

ㅇ 특징:
– 병렬 처리가 강점인 GPU의 특성을 활용함.
– 메모리 관리와 데이터 전송 속도 최적화가 중요함.

ㅇ 적합한 경우:
– 딥러닝 모델 학습 시 대규모 연산이 필요한 경우.
– 그래픽 렌더링이나 고성능 컴퓨팅 작업에 사용될 때.

ㅇ 시험 함정:
– GPU 최적화가 모든 연산 작업에 적합하다고 생각하는 오류.
– CPU와 GPU의 역할을 혼동하여 병렬 처리의 강점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: GPU 최적화는 병렬 연산을 통해 대규모 데이터 처리 속도를 향상시킨다.
X: GPU 최적화는 CPU보다 항상 더 나은 성능을 보장한다.

ㅁ 추가 학습 내용

GPU 최적화와 관련된 추가 학습 내용을 다음과 같이 정리합니다:

1. CUDA 프로그래밍:
– CUDA의 기본 개념과 구조 이해.
– CUDA 코드를 작성하는 방법 및 주요 구성 요소(스레드, 블록, 그리드 등).
– CUDA API와 라이브러리 활용 방법.
– 성능 최적화를 위한 CUDA 프로그래밍 기법(공유 메모리 사용, 스레드 동기화 등).

2. 메모리 계층 구조:
– GPU 메모리 계층의 종류(전역 메모리, 공유 메모리, 텍스처 메모리, 레지스터 등).
– 각 메모리 계층의 특징과 사용 사례.
– 메모리 접근 패턴 최적화를 통한 성능 향상 방법.

3. GPU 병렬 처리 방식:
– GPU 병렬 처리의 기본 원리와 구조.
– 워프(warp) 단위 병렬 처리와 스레드 간 협력 방식.
– GPU 병렬 처리와 관련된 성능 병목 현상(예: 메모리 대역폭 제한, 비효율적인 스레드 배치 등).

4. GPU 최적화와 CPU 병렬 처리의 비교:
– GPU와 CPU의 아키텍처 차이점(코어 수, 메모리 계층, 처리 방식 등).
– GPU 병렬 처리와 CPU 병렬 처리의 장단점.
– 특정 작업에서 GPU와 CPU를 선택하는 기준.
– 실제 사례를 통한 GPU-CPU 병렬 처리 비교 분석.

위 내용을 중심으로 학습하면 GPU 최적화에 대한 시험 대비가 효과적으로 이루어질 것입니다.