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CUDA Academy · 강의

세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기

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세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기은(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.

Launching Is Different

You do not call a kernel like a normal function. You launch it, telling the GPU how many threads to spin up at the same time. 🚀

The <<< >>> Syntax

The launch uses CUDA's special triple angle brackets. Inside them you give a launch configuration before the normal argument list.

myKernel<<<blocks, threads>>>(args);

First Number: Blocks

The first value sets how many blocks launch. A block is a group of threads that run together and share fast on-chip memory.

myKernel<<<4, threads>>>(args); // 4 blocks

Second Number: Threads per Block

The second value sets threads per block. Total threads launched equals blocks times threads per block.

myKernel<<<4, 256>>>(args); // 1024 threads

Arguments Come After

After the brackets, you pass the kernel's normal arguments in parentheses, just like any C++ call.

doubleIt<<<1, 256>>>(devicePtr);

Launches Are Asynchronous

A launch is asynchronous: the CPU queues the work and keeps going immediately. The GPU runs the kernel in the background.

Configs Can Be Variables

The launch numbers do not have to be literals. You often compute the block count from your data size at runtime.

int blocks = (n + 255) / 256;
add<<<blocks, 256>>>(c, a, b, n);

Using dim3 for 2D

For grids and blocks in 2D or 3D, you use a dim3 value. It bundles x, y, and z sizes into the launch.

dim3 threads(16, 16);
blur<<<grid, threads>>>(img);

Picking Threads per Block

A safe default for threads per block is 128 or 256. Values must be multiples of 32 and stay at or below 1024.

kernel<<<blocks, 128>>>(data);

A Bad Config Fails

If you ask for too many threads per block, the launch fails silently. You must check for errors right after launching.

kernel<<<1, 2048>>>(p); // too big, fails

Read It Left to Right

Read a launch as: run this kernel across this many blocks of this many threads, with these arguments. Simple once it clicks.

vectorAdd<<<grid, block>>>(c, a, b, n);

Quick Check

Time to check the launch configuration.

Recap: The Launch

You launch with kernel<<>>(args). Blocks times threads is your total, and launches run async. You are launching like a pro! 🎉

자주 묻는 질문

“세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기” 강의는 무료인가요?

네 — “세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기” 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.

“세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기”에서 뭘 배우나요?

>>로 커널을 호출합니다. 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.

“세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기” 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

  1. 커널의 구조
  2. 세 겹 꺾쇠괄호로 실행하기
  3. 커널 내부의 printf
  4. cudaDeviceSynchronize 설명
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