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자료유형
학술저널
저자정보
양정아 (덕성여자대학교) 박태정 (덕성여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
373 - 380 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.2.373

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인공지능, 빅데이터 처리 등 다양한 분야에서 GPU를 이용한 병렬 처리 방법이 보편화 되면서 GPU 기반 병렬 처리에 대한 중요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 GPU 기반 병렬 처리 소프트웨어의 개발 과정에서 보편적으로 널리 사용되는 디버거(Nvidia NSight)는 병렬 처리 기본 단위인 CUDA 커널(kernel)이 여러 개 존재할 때 내부적인 문제로 인하여 효율적인 디버깅을 수행할 수 없는 상황이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 실행 중인 전체 CUDA 소스 코드에서 디버깅이 필요한 커널만을 추출하고 실제 실행 상황에서 해당 커널에 입력되는 입력값을 추출해서 단위 테스트 수행을 자동화하는 소프트웨어 도구의 개발을 제안한다. 제안하는 도구는 개발 중인 CUDA 병렬 코드의 실행 흐름을 그대로 유지한 채로 디버깅이 필요한 특정 커널에 초점을 맞춰 디버깅을 수행할 수 있는 코드를 자동으로 생성한다. 본 논문에서는 제안하는 소프트웨어 도구의 구조와 원리를 소개하고 실제 NSight만으로 디버깅이 불가능한 사례에 적용하여 성공적으로 디버깅을 수행하는 사례를 소개한다.
#CUDA #CUDA 커널 분리 #디버깅 #NSight #병렬 처리 #CUDA Kernel Separation #Debugging #Parallel Processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CUDA 코드 디버깅 관련 문제
Ⅲ. 커널 코드 분리를 통한 디버깅
Ⅳ. 구현 및 테스트
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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김희수 / 2017 / 일반적인 GPU 트리 탐색과의 비교실험을 통한 GPU 기반 병렬 Shifted Sort 알고리즘 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(6):1151~1156 dbpia NVIDA Nsight Visual Studio Edition google schola J. Cheng / 2014 / Professional CUDA C Programming / Wrox google schola 박태정 / 2017 / 병렬 Shifted Sort 알고리즘의 Warp 단위 CUDA 구현 최적화 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(4):739~745 dbpia M. Boyer / 2008 / Automated dynamic analysis of CUDA programs google schola

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