협력 그룹
유연한 동기화 범위를 위한 현대적인 API입니다.
협력 그룹은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 CUDA Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
더 깔끔한 동기화 API
원시 마스크와 내장 함수도 사용할 수 있지만 다루기 번거롭습니다. Cooperative groups는 스레드를 이름을 지정하고, 크기를 정하고, 명시적으로 동기화할 수 있는 객체로 묶어 줍니다.
#include <cooperative_groups.h>
namespace cg = cooperative_groups;블록 전체 가져오기
먼저 스레드 블록에 대한 핸들을 가져옵니다. this_thread_block은 syncthreads처럼 동기화할 수 있는 그룹을 객체로 반환합니다.
cg::thread_block block = cg::this_thread_block();그룹을 통한 동기화
블록에서 sync를 호출하는 것이 현대적인 장벽입니다. syncthreads와 정확히 같은 작업을 수행하지만, 대상 그룹의 메서드라는 점이 명확하게 드러납니다.
block.sync();워프 타일로 나누기
블록을 고정된 크기의 tiles로 나눌 수 있습니다. 32레인 타일을 사용하면 원시 셔플 마스크 대신 명확한 메서드를 갖춘 워프 크기의 그룹을 얻습니다.
auto warp = cg::tiled_partition<32>(block);마스크를 메서드로 대체하기
타일 그룹은 마스크 인수 없이 shfl_down과 관련 기능을 제공합니다. 그룹이 이미 구성원을 알고 있으므로 API가 짧고 안전합니다.
val += warp.shfl_down(val, offset);자신의 위치 알기
모든 그룹은 구성원과 자신의 위치를 제공합니다. thread_rank는 그룹 내부의 인덱스를 알려 주며, size는 그룹에 포함된 스레드 수를 반환합니다.
int rank = warp.thread_rank();더 작은 타일도 사용하기
타일의 너비가 꼭 32일 필요는 없습니다. 8 또는 16 크기의 tiled_partition을 사용하면 서브워프 그룹을 만들 수 있어, 데이터가 자연스럽게 작은 집합으로 묶일 때 유용합니다.
그룹 수준 리덕션
이 라이브러리는 바로 사용할 수 있는 집합 연산을 제공합니다. 그룹의 reduce는 한 번의 호출로 타일을 합산하여, 앞에서 직접 작성했던 오프셋 루프를 감춰 줍니다.
int total = cg::reduce(warp, val, cg::plus<int>());동기화할 수 있는 그리드
가장 강력한 그룹은 grid group입니다. 협력형 실행을 사용하면 모든 블록이 하나의 장벽에서 동기화할 수 있으며, 일반 커널에서는 불가능한 작업입니다.
협력형 실행이 필요합니다
그리드 전체 동기화는 cudaLaunchCooperativeKernel로 커널을 시작하고 GPU가 이를 지원할 때만 작동합니다. 일반적인 실행으로는 사용할 수 없습니다.
왜 사용해야 할까요
협력 그룹을 사용하면 워프 코드가 readable하고 이식성 있게 됩니다. 직접 관리하는 마스크가 필요 없고, 의미가 명확한 범위와 재사용 가능한 집합 연산을 사용할 수 있습니다.
빠른 확인
블록에서 워프 크기의 협력 그룹을 어떻게 만드는지 떠올려 보십시오.
복습
협력 그룹은 마스크를 이름이 있는 객체로 바꿉니다. 블록을 타일로 나누고, reduce를 호출하며, 전체 그리드까지 동기화할 수 있습니다. 이제 워프 수준 CUDA를 익혔습니다. ✨
AI 튜터와 함께 C++을(를) 배우세요 — 무료
브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.
- 코스
- 30
- 레슨
- 120
자주 묻는 질문
“협력 그룹” 강의는 무료인가요?
네 — “협력 그룹” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 CUDA Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. CUDA Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“협력 그룹”에서 뭘 배우나요?
유연한 동기화 범위를 위한 현대적인 API입니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 CUDA Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
CUDA Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 CUDA Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“협력 그룹” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 CUDA Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 CUDA Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.