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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition2025.05.061. CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 CPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 벡터의 크기를 입력받아 각 벡터의 원소들을 더하여 결과를 생성합니다. 시간 측정을 통해 벡터의 크기가 커질수록 연산 시간이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 GPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 CPU 코드와 유사하지만 CUDA 함수를 사용하여 GPU에서 병렬 처리를 수행합니다. 시간 측정 결과, 벡터의 크기가 10,000,000 이상일 때부터 GPU ...2025.05.06
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication2025.05.061. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 CPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 CPU에서 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 CPU에서의 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 GPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 GPU에서 병렬 처리를 통해 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 GPU가 CPU보다 더 빠른 연산 속도를 보...2025.05.06
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NVIDIA의 GPU 혁명과 AI 시대의 성공전략2025.12.121. GPU 기술의 진화와 NVIDIA의 시장 지배 NVIDIA는 1993년 설립되어 1999년 GeForce 256으로 세계 최초의 GPU를 출시했습니다. 원래 3D 게이밍을 위해 설계된 GPU는 병렬 처리 능력으로 과학 연구와 인공지능 분야로 확대되었습니다. 2000년대 초반 마이크로소프트와의 Xbox 공급 계약으로 성장했으나, 가격 협상 실패로 ATI로 전환되면서 주가가 90% 하락했습니다. 이후 NVIDIA는 Sony PlayStation 3 공급으로 회복하며 GPU 시장에서 지배적 위치를 확보했습니다. 2. CUDA 플랫폼...2025.12.12
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AI 시대의 반도체 제왕, 엔비디아의 기술 혁신과 시장 지배력2025.12.211. 엔비디아의 GPU 아키텍처 기술 혁신 엔비디아는 Turing, Ampere, Hopper, Blackwell 등 지속적인 GPU 아키텍처 혁신을 통해 AI 시장을 주도하고 있습니다. 특히 Blackwell은 이전 세대 Hopper 대비 25~40배 향상된 성능을 제공하며, AI 추론 작업에 최적화되어 있습니다. 매년 차세대 GPU를 출시하는 적극적 기술 리더십 전략으로 경쟁사들과의 격차를 유지하고 있으며, 2026년 Vera Rubin, 2027년 Rubin Ultra 아키텍처를 계획 중입니다. 2. CUDA 생태계와 소프트웨...2025.12.21