__device__와 __host__ 함수
각 종류의 함수가 실행될 수 있는 위치를 알아봅니다.
__device__와 __host__ 함수은(는) CoddyKit의 무료 CUDA Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 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.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
Beyond the Kernel
Kernels are entry points, but most code lives in helpers. CUDA gives two more qualifiers to say where a plain function may run. Let us meet them.
The __device__ Qualifier
A __device__ function runs on the GPU and is callable only from other GPU code, like a kernel or another device function.
__device__ int square(int x) {
return x * x;
}Helpers for Kernels
Think of __device__ functions as your GPU toolbox. They keep kernels tidy by holding logic the device threads reuse.
The __host__ Qualifier
The __host__ qualifier means ordinary CPU code. It is the default, so plain C++ functions are already host functions.
__host__ void setup() {
// runs on the CPU
}Default Is Host
Leave off all qualifiers and your function is host-only by default. That is why normal C++ still compiles inside a .cu file.
Both at Once
Combine the two and a function compiles for both sides. nvcc builds one version for the CPU and one for the GPU.
__host__ __device__ int dbl(int x) {
return x + x;
}Why Dual-Compile?
Marking a helper __host__ __device__ lets the same math run in CPU reference code and inside kernels, with zero duplication. ✨
Calling Rules
Host code may not call a __device__ function, and device code may not call a host-only one. The compiler enforces the boundary.
No __global__ from Device
A __device__ function is not launchable. Only __global__ kernels accept the triple-angle-bracket launch from the host.
Inlining for Speed
The compiler often inlines small __device__ functions, so wrapping logic in helpers usually costs nothing at runtime.
Pick the Right Tag
Choose by where it runs: __device__ for GPU helpers, __host__ for CPU code, and both when the logic is shared.
Quick Check
Time to test the device and host qualifiers.
Recap
You learned __device__ runs on the GPU, __host__ runs on the CPU, the default is host, and combining both shares one function across worlds. 🎯
자주 묻는 질문
“__device__와 __host__ 함수” 강의는 무료인가요?
네 — “__device__와 __host__ 함수” 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.
“__device__와 __host__ 함수”에서 뭘 배우나요?
각 종류의 함수가 실행될 수 있는 위치를 알아봅니다. 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 2번째 강의입니다.
“__device__와 __host__ 함수” 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.
이 강의의 모든 강의
- __global__ 함수 지정자
- __device__와 __host__ 함수
- 분리된 주소 공간
- CUDA 프로그램의 생애