CUDA: Difference between revisions
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== Key Concepts == | == Key Concepts == | ||
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* 언제 사용하는가? 딥러닝 훈련/추론, 과학 시뮬레이션, 영상 처리, 암호화 등 | * 언제 사용하는가? 딥러닝 훈련/추론, 과학 시뮬레이션, 영상 처리, 암호화 등 | ||
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* Goal: CUDA 컴파일 방법, nvcc 플래그, PyTorch/TensorRT 설정, 호환성 정보 제공 | * Goal: CUDA 컴파일 방법, nvcc 플래그, [[PyTorch]]/TensorRT 설정, 호환성 정보 제공 | ||
* Scope: CUDA 컴파일 플래그, TORCH_CUDA_ARCH_LIST, CMake 설정, CUDA 호환성 | * Scope: CUDA 컴파일 플래그, TORCH_CUDA_ARCH_LIST, CMake 설정, CUDA 호환성 | ||
* Non-goals: CUDA C++ 프로그래밍 상세, 커널 최적화 기법 | * Non-goals: CUDA C++ 프로그래밍 상세, 커널 최적화 기법 | ||
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! Related | ! Related | ||
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* 공식 문서 참고 | * 공식 문서 참고 | ||
* 테스트 환경에서 먼저 검증 | * 테스트 환경에서 먼저 검증 | ||
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* [https://wiki.hpcmate.com CUDA] | * [https://wiki.hpcmate.com CUDA] | ||
== Related Pages == | == Related Pages == | ||
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Revision as of 13:22, 2 October 2026
Overview
CUDA에 대한 기술 문서입니다.
Summary
- 무엇인가? - CUDA
- 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
- 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시
Purpose
이 문서가 존재하는 이유
- Goal: CUDA에 대한 기술 정보 제공
- Scope: CUDA의 개념, 사용법, 설정
- Non-goals: 다른 주제로의 확장
Key Concepts
| Concept | Description | Related |
|---|---|---|
| CUDA | HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념 | Linux, Server |
Detailed Explanation
|status=Draft |owner=Knowledge Agent |last_update=2026-07-16 |review=Pending }} CUDA(NVIDIA Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA GPU에서 일반 연산을 수행할 수 있는 병렬 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 모델입니다.
- 무엇인가? NVIDIA GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델
- 왜 필요한가? GPU의 대규모 병렬 처리 능력을 활용하여 AI/ML, 과학 계산, 영상 처리 가속
- 언제 사용하는가? 딥러닝 훈련/추론, 과학 시뮬레이션, 영상 처리, 암호화 등
이 문서가 존재하는 이유
- Goal: CUDA 컴파일 방법, nvcc 플래그, PyTorch/TensorRT 설정, 호환성 정보 제공
- Scope: CUDA 컴파일 플래그, TORCH_CUDA_ARCH_LIST, CMake 설정, CUDA 호환성
- Non-goals: CUDA C++ 프로그래밍 상세, 커널 최적화 기법
Best Practices
- 최신 버전 사용 권장
- 공식 문서 참고
- 테스트 환경에서 먼저 검증
References
Related Pages
Knowledge Graph
Related
→ NVIDIA GPU → CUDA Toolkit → CUDA Programming → MIG → NVIDIA GPUs → Tensor Core
| Concept | Description | Related |
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