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Mojo Academy · 강의

GPU 커널 함수 작성하기

Mojo로 장치 코드를 표현합니다.

GPU 커널 함수 작성하기은(는) CoddyKit의 무료 Mojo Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Mojo Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Mojo Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

What a Kernel Is

A GPU kernel is the function each thread runs. You write the work for one element, and the hardware repeats it across many.

Think One Thread

The trick is to write a kernel from a single thread's view. Each thread does its own small slice of the work.

A Kernel Is Just an fn

In Mojo a kernel is a normal fn. Its strict, typed nature is exactly what device code needs to compile fast.

fn add_kernel():
    pass

Passing in Buffers

A kernel takes pointers to device memory as parameters. These buffers hold the inputs and the output it will fill.

fn add_kernel(a: UnsafePointer[Float32], out: UnsafePointer[Float32]):
    pass

Finding This Thread's Index

Inside the kernel, each thread computes its own position first. That index selects which element it must process.

var i = block_idx.x * block_dim.x + thread_idx.x

Guarding the Bounds

Always check the index before touching memory. A bounds check keeps stray threads from reading past the array.

if i < n:
    out[i] = a[i] + b[i]

Doing the Element's Work

The body is tiny: read inputs, compute, write one result. The whole kernel often fits in a single line of math.

out[i] = a[i] * b[i]

Launching the Kernel

You launch it by choosing a grid and block size. The launch fans your one-thread code out across the whole grid.

ctx.enqueue_function[add_kernel](grid_dim=blocks, block_dim=256)

No Return Value

Kernels do not return results to the caller. They write into the output buffer, which you read back afterward.

Keep It Branch-Light

Threads run best in lockstep. Heavy branching makes lanes diverge and wait, so keep kernel logic simple and uniform.

Same Idea, Massive Scale

One short kernel plus a big grid equals millions of results. The scale comes from the launch, not from longer code.

Quick Check

You are writing the body of a GPU kernel for one thread.

Recap

A kernel is an fn for one thread: find your index, guard the bounds, do one element's math, then launch over a grid. ⚡

자주 묻는 질문

“GPU 커널 함수 작성하기” 강의는 무료인가요?

네 — “GPU 커널 함수 작성하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Mojo Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Mojo Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“GPU 커널 함수 작성하기”에서 뭘 배우나요?

Mojo로 장치 코드를 표현합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Mojo Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Mojo Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Mojo Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“GPU 커널 함수 작성하기” 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 Mojo Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Mojo 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. 인공지능 작업에 GPU가 필요한 이유
  2. 스레드, 블록, 그리드
  3. GPU 커널 함수 작성하기
  4. 장치로 데이터 보내고 받기
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