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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication
목차
1. CPU로 처리해서 행렬 곱 계산
2. GPU로 처리해서 벡터 합 계산
3. Cublas을 이용해서 벡터 합 계산
1. CPU로 처리해서 행렬 곱 계산
행렬 곱셈은 수학과 컴퓨터 과학에서
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넘어서 일반적인 계산 작 1. Chapter 1 CUDA와 GPGPU
2. Chapter 2 CUDA Coding Tips (cpp에서 CUDA 코드 호출하기 등)
3. Chapter 3 CUDA C Extension
4. Chapter 4 Converting Matrix Multiplication
5. Chapter 5 Stream - CUDA 비동기 구현
6. Chapter 6 CUDA 메모리 성능 최적화
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition
목차
1. CPU로 처리해서 벡터 합 계산
2. GPU로 처리해서 벡터 합 계산
1. CPU로 처리해서 벡터 합 계산
벡터 합 계산은 컴퓨터 과학과 수학에서 중요한 연산 중 하나이다. 다양한
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2023). 컴퓨터 구조 및 운영체제. 교문사.
김윤명, 윤성훈. (2022). 클라우드 컴퓨팅과 운영체제의 이해. 이한출판사.
정민철. (2021). 멀티코어 프로그래밍과 병렬처리 시스템. 인피니티북스. 운영체제 2025학년도 1학기 방송통신대 중간과제물
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프로그래밍 응용 여영구 역 출판사 : 아진
7. 이공계 과학도를 위한 MATLAB 사용법과 그 응용 김창근 지음
8. 프로젝트식으로 배우는 MAT/Simulink의 기초 박전수 역 출판사 : 아진 Ⅰ. 설계 목표
1. 설계배경
Ⅱ. 설계
1. 설계조건
1) 입력 2개,
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matrix[0][2] = 6.9;
matrix[1][0] = 1.8;
matrix[1][1] = 5.1;
matrix[1][2] = 7.7;
9장
1. A. 전역
B. 정적
C. extern
D. static
E. 정적 지역
F. register
G. 기억부류
H. 데이터
2. C3. B, C
4. 200300
5. 210
110
112
114
6. 1 : 5, 6
2 : 0, 5
3 : 1, 6
4 : 2, 5
5 : 3, 6
/* p. 283 프로그래밍 실습 과제 9번
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2021), (알기 쉬운) 선형대수, 한티에듀.
4) https://engineershelp.tistory.com/297 1. 2019학년도 선형대수 기출문제 중 16번~25번까지의 문제에 대해 풀이를 상세하게 해설하시오(기출문제는 u-KNOU 캠퍼스에서 다운 가능함). [30점]
2. 제5장의 연구과제 5번
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과제 5번(교재 p.129)을 푸시오. [5점]
을 만족하는 정칙행렬 를 직교행렬(orthogonal matrix)이라 한다. 직교행렬 에 대해 또는 임을 증명하라(제14장 2절 참조).
설명
직교행렬은 전치행렬이 역행렬인 행렬이다.
가 직교행렬이므로 이고, 정리 5.10(p119)
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프로그래밍 언어들을 많이 알고 있어야 했지만 잘 알지 못하여 좀 더 많은 회절 무늬를 직접 프로그래밍 언어를 써서 볼 수 없다 아쉬움이 남았다.
Matlap을 이용해 회절 무늬를 본 후 직접 실험 장치를 꾸며 프라운호퍼와 프레넬 회절을 비교
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융합을 통해 더욱 발전할 전망이다. 결국 병렬 처리의 발전은 인류의 지식 확장과 산업 혁신에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 서론
본론
1. 병렬 처리의 정의
2. 병렬 처리의 장점 및 단점
3. 병렬 처리의 응용 분야
결론
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