CUDA (2) 썸네일형 리스트형 NVIDIA, CUDA에 ‘네이티브 Python’ 지원 전격 도입 이제 Python만으로도 GPU를 다룰 수 있다면?CUDA는 GPU 병렬 컴퓨팅의 대명사입니다. 하지만 그동안 CUDA를 사용하려면 C/C++ 언어를 알아야 했기 때문에, Python 개발자에게는 여전히 높은 진입장벽이 존재했습니다.그런데 이제, 상황이 완전히 바뀌었습니다.NVIDIA가 CUDA에 ‘네이티브 Python 지원’을 공식 도입한 것이죠.2024년 GitHub 오픈소스 통계에 따르면, Python은 전 세계에서 가장 인기 있는 언어로 JavaScript를 제치고 1위를 차지했습니다. 수많은 개발자들이 Python을 사용하는 지금, 이 변화는 단순한 기능 추가가 아닙니다. GPU 컴퓨팅의 새로운 시대를 여는 신호탄입니다.이번 블로그에서는 NVIDIA가 어떻게 Python을 CUDA 생태계에 자연.. 🚀 CUDA 프로그래밍 입문: Python 개발자를 위한 GPU 병렬 처리 가이드 Python 개발자를 위한 CUDA 프로그래밍 가이드딥러닝과 데이터 과학이 발전하면서 GPU를 활용한 연산이 필수적인 요소가 되었습니다. 특히, 병렬 연산이 중요한 작업에서는 CPU보다 GPU가 훨씬 강력한 성능을 발휘합니다. 하지만 대부분의 개발자는 PyTorch, TensorFlow 같은 프레임워크를 사용할 뿐, GPU 내부에서 어떤 일이 벌어지는지 깊이 이해하지 못하는 경우가 많습니다.이 글에서는 Python 개발자를 위한 CUDA 프로그래밍 개념을 설명하고, GPU에서 연산이 어떻게 이루어지는지, CUDA를 통해 직접 병렬 처리를 최적화하는 방법을 소개하겠습니다.1. GPU와 CPU의 차이점: 왜 CUDA가 필요한가?CPU vs GPUCPU는 순차 연산에 최적화된 반면, GPU는 병렬 연산에 특화.. 이전 1 다음
