CUDA 와 Python 의 역할 분리

이전까진 node 클래스와 계산 그래프의 생성을 CUDA 코드 내에서도 구현하려고 했음,

 

Node 구조와 같은 복잡한 데이터 관리 작업의 경우 고수준 언어, Python 에서 더 적합, 

계산에 필요한 데이터를 CUDA 에 전달하여 수행하는 방식으로 구현

 

3. 혼합 처리의 적합성

Python에서 관리, CUDA에서 연산

• 추천 상황: 그래프 구조가 복잡하고, 각 노드 간 관계를 Python에서 쉽게 처리한 후, 실제 연산 부분만 CUDA로 처리하고 싶은 경우.
• 장점: Python에서 유연성과 가독성을 유지하면서, 연산 속도 향상을 기대할 수 있습니다.
• 단점: Python과 CUDA 간 데이터 전송(메모리 복사) 비용이 발생합니다.

모든 것을 CUDA에서 처리

• 추천 상황: 그래프 구조가 크고, 많은 계산이 필요하며, Python과 CUDA 간의 데이터 전송이 성능 병목이 되는 경우.
• 장점: 데이터 전송 오버헤드를 줄이고, 모든 연산을 GPU에서 처리하여 높은 성능을 유지할 수 있습니다.
• 단점: CUDA에서 그래프 관리와 연산을 모두 처리하려면 구현이 복잡해지고 유지보수가 어려워질 수 있습니다.

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4. 효율성을 비교하는 기준

데이터 크기

• 데이터 크기가 작으면 Python과 CUDA 간의 데이터 전송 비용이 성능에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
• 데이터 크기가 크면 CUDA의 병렬 처리 장점이 더 빛을 발합니다.

그래프의 복잡성

• 그래프가 매우 복잡하고 동적으로 변한다면 Python에서 관리하는 것이 더 적합할 가능성이 큽니다.
• 정적 그래프라면 CUDA에서 모든 것을 처리하도록 구현하는 것도 고려할 수 있습니다.

개발 시간과 유지보수

• CUDA에서 모든 것을 처리하면 성능은 높을 수 있지만, 개발 시간과 유지보수 비용이 증가합니다.
• Python과 CUDA를 혼합하면 적절히 두 세계의 장점을 활용할 수 있습니다.

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5. 결론

• Python에서 그래프와 Node 구조를 관리하고, 실제 연산(CUDA에 적합한 작업)만 CUDA에서 처리하는 방식이 대체로 효율적이고 개발자 친화적입니다.
• 다만, 데이터 전송이 성능 병목이 되는 경우, 모든 작업을 CUDA로 옮기는 방법을 고려할 수 있습니다.