NVIDIA/cuda-samples

해결하는 문제

이 리포지토리는 NVIDIA CUDA Toolkit을 사용하는 개발자를 위한 포괄적인 참조 구현 및 예제 컬렉션을 제공합니다. CUDA 기능 사용법을 학습하고, GPU 가속 알고리즘을 구현하며, CUDA 환경이 올바르게 설정되었는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

작동 방식

프로젝트는 C++ 및 Python 샘플로 구성되어 있습니다. C++ 샘플은 CMake로 빌드되며 특정 GPU 아키텍처(SM 버전)를 타겟으로 할 수 있습니다. Python 샘플은 CUDA Python 라이브러리를 통해 cuda.core API를 사용하며, NumPy 및 CuPy와 통합되어 메모리 및 프로그램 실행을 처리합니다.

대상 사용자

기초 벡터 덧셈부터 시작하는 초보자부터 분산 컴퓨팅 또는 PyTorch 및 TensorFlow와의 프레임워크 상호운용을 구현하는 고급 사용자에 이르기까지 GPU 프로그래밍의 실용적인 예제가 필요한 CUDA 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 언어 지원: C++ 및 Python 예제를 모두 포함합니다.
• 광범위한 플랫폼 지원: Linux, Windows 및 Tegra, QNX 플랫폼용 크로스컴파일을 지원합니다.
• 포괄적인 커버리지: 리덕션, 히스토그램, FFT, 스트림 오버랩, 멀티 GPU 피어 투 피어 패턴 등 핵심 개념을 다룹니다.
• 자동 테스트: 환경의 정상 작동 여부를 확인하기 위해 모든 샘플을 실행하는 run_tests.py 스크립트를 포함합니다.
• 프레임워크 상호운용: PyTorch 및 TensorFlow와의 CUDA 통합을 위한 구체적인 예제를 제공합니다.