CUDA 마스터하기: 머신 러닝 엔지니어를 위한

머신 러닝을 위한 CUDA: 실용적 응용 프로그램

호스트(CPU) 코드가 장치(GPU)에서 병렬 코드의 실행을 관리하는 CUDA C/C++ 애플리케이션의 구조입니다.

이제 기본 사항을 살펴보았으니, CUDA를 일반적인 머신 러닝 작업에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 행렬 곱셈

행렬 곱셈은 많은 머신 러닝 알고리즘, 특히 신경망에서 기본적인 연산입니다. CUDA는 이 연산을 상당히 가속화할 수 있습니다. 간단한 구현은 다음과 같습니다.

__global__ void matrixMulKernel(float *A, float *B, float *C, int N){    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    float sum = 0.0f;        if (row 
이 구현은 출력 행렬을 블록으로 나누고, 각 스레드는 결과의 한 요소를 계산합니다. 이 기본 버전은 이미 대규모 행렬의 CPU 구현보다 빠르지만, 공유 메모리 및 기타 기술을 사용하여 최적화할 여지가 있습니다.


합성 연산


합성 신경망(CNN) 컨볼루션 연산에 크게 의존합니다. CUDA는 이러한 계산을 극적으로 가속화할 수 있습니다. 단순화된 2D 컨볼루션 커널은 다음과 같습니다.
__global__ void convolution2DKernel(float *input, float *kernel, float *output,                                     int inputWidth, int inputHeight,                                     int kernelWidth, int kernelHeight){    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;        if (x = 0 && inputX = 0 && inputY 
이 커널은 2D 합성곱을 수행하며, 각 스레드는 하나의 출력 픽셀을 계산합니다. 실제로, 더 정교한 구현은 공유 메모리를 사용하여 글로벌 메모리 액세스를 줄이고 다양한 커널 크기에 최적화합니다.


확률적 경사 하강법(SGD)


SGD는 머신 러닝의 초석 최적화 알고리즘입니다. CUDA는 여러 데이터 포인트에서 그래디언트 계산을 병렬화할 수 있습니다. 선형 회귀에 대한 단순화된 예는 다음과 같습니다.
__global__ void sgdKernel(float *X, float *y, float *weights, float learningRate, int n, int d){    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    if (i >>(X, y, weights, learningRate, n, d);    }}
이 구현은 각 데이터 포인트에 대해 병렬로 가중치를 업데이트합니다. atomicAdd 이 함수는 가중치에 대한 동시 업데이트를 안전하게 처리하는 데 사용됩니다.
머신 러닝을 위한 CUDA 최적화
위의 예는 머신 러닝 작업에 CUDA를 사용하는 기본 사항을 보여주지만 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 여러 가지 최적화 기술이 있습니다.


통합 메모리 액세스


GPU는 워프의 스레드가 연속된 메모리 위치에 액세스할 때 최고 성능을 달성합니다. 데이터 구조와 액세스 패턴이 통합된 메모리 액세스를 촉진하도록 하세요.


공유 메모리 사용


공유 메모리는 글로벌 메모리보다 훨씬 빠릅니다. 이를 사용하여 스레드 블록 내에서 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다.

CUDA를 사용한 메모리 계층 이해

이 다이어그램은 공유 메모리가 있는 멀티 프로세서 시스템의 아키텍처를 보여줍니다. 각 프로세서는 자체 캐시를 가지고 있어 자주 사용되는 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 프로세서는 공유 버스를 통해 통신하며, 이를 통해 더 큰 공유 메모리 공간에 연결됩니다.
예를 들어, 행렬 곱셈에서:
__global__ void matrixMulSharedKernel(float *A, float *B, float *C, int N){    __shared__ float sharedA[TILE_SIZE][TILE_SIZE];    __shared__ float sharedB[TILE_SIZE][TILE_SIZE];        int bx = blockIdx.x; int by = blockIdx.y;    int tx = threadIdx.x; int ty = threadIdx.y;        int row = by * TILE_SIZE + ty;    int col = bx * TILE_SIZE + tx;        float sum = 0.0f;        for (int tile = 0; tile 
이 최적화된 버전은 공유 메모리를 사용하여 전역 메모리 액세스를 줄이고, 이로 인해 대규모 행렬의 성능이 크게 향상됩니다.


비동기 작업


CUDA는 비동기 작업을 지원하여 데이터 전송과 계산을 겹칠 수 있습니다. 이는 현재 배치가 처리되는 동안 다음 데이터 배치를 준비할 수 있는 머신 러닝 파이프라인에서 특히 유용합니다.

cudaStream_t stream1, stream2;cudaStreamCreate(&stream1);cudaStreamCreate(&stream2);// Asynchronous memory transfers and kernel launchescudaMemcpyAsync(d_data1, h_data1, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);myKernel>>(d_data1, ...);cudaMemcpyAsync(d_data2, h_data2, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream2);myKernel>>(d_data2, ...);cudaStreamSynchronize(stream1);cudaStreamSynchronize(stream2);



텐서 코어


머신 러닝 워크로드의 경우 NVIDIA의 Tensor 코어 (최신 GPU 아키텍처에서 사용 가능) 행렬 곱셈 및 합성 연산에 상당한 속도 향상을 제공할 수 있습니다. 다음과 같은 라이브러리 cuDNN 그리고 cuBLAS는 사용 가능한 경우 Tensor Core를 자동으로 활용합니다.
과제 및 고려 사항
CUDA는 머신 러닝에 엄청난 이점을 제공하지만 잠재적인 문제점을 알아두는 것이 중요합니다.

메모리 관리: GPU 메모리는 시스템 메모리에 비해 제한적입니다. 효율적인 메모리 관리가 매우 중요합니다. 특히 대규모 데이터 세트나 모델로 작업할 때 더욱 그렇습니다.
데이터 전송 오버헤드: 데이터 전송 CPU와 GPU 병목 현상이 될 수 있습니다. 전송을 최소화하고 가능하면 비동기 작업을 사용하세요.
정도: GPU는 전통적으로 단정밀도(FP32) 계산에 뛰어납니다. 이중 정밀도(FP64)에 대한 지원이 개선되었지만 종종 더 느립니다. 많은 머신 러닝 작업은 낮은 정밀도(예: FP16)에서도 잘 작동할 수 있으며, 최신 GPU는 이를 매우 효율적으로 처리합니다.
코드 복잡성: 효율적인 CUDA 코드를 작성하는 것은 CPU 코드보다 더 복잡할 수 있습니다. 다음과 같은 라이브러리 활용 cuDNNcuBLAS, TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 프레임워크는 이런 복잡성 중 일부를 추상화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우리가 b를 다루는 동안 asics와 이 기사의 몇 가지 고급 주제, CUDA는 지속적으로 개발되는 광대한 분야입니다. 최신 CUDA 릴리스, GPU 아키텍처 및 머신 러닝 라이브러리로 최신 정보를 받아 이 강력한 기술을 최대한 활용하세요.