🚀 CUDA & C++ Development Study

GPU 프로그래밍과 고성능 컴퓨팅을 위한 학습 기록 블로그

🎯 학습 목표

• CUDA를 활용한 GPU 병렬 프로그래밍 마스터
• C++의 고급 기능과 최적화 기법 습득
• 고성능 컴퓨팅 시스템 개발 능력 향상

📚 주요 학습 내용

🔥 CUDA Programming

• CUDA 아키텍처와 기본 개념
• 커널 프로그래밍과 스레드 관리
• 메모리 최적화 기법
• GPU 병렬 처리 알고리즘

💻 C++ Advanced Topics

• 모던 C++ (11/14/17/20)
• 템플릿 메타프로그래밍
• 메모리 관리와 최적화
• 멀티스레딩과 동시성 프로그래밍

⚡ Performance Optimization

• 알고리즘 최적화
• 캐시 활용 기법
• 병렬 처리 패턴
• 성능 프로파일링

🌟 현재 진행 중인 학습

코딩 테스트 기반 자료구조 학습

🛠️ 개발 환경

• IDE: Visual Studio Code, Cursor
• 컴파일러: MSVC, GCC, NVCC
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
• 운영체제: Windows 10 with WSL2

📈 학습 로드맵

1. C++ 기초 강화

   • 핵심 문법 마스터
   • STL 라이브러리 활용
   • 메모리 관리 이해

2. CUDA 기초

   • CUDA 프로그래밍 모델
   • 기본 커널 작성
   • 메모리 계층 구조

3. 고급 주제

   • GPU 최적화 기법
   • 고성능 알고리즘 구현
   • 실전 프로젝트 수행
   • 성능 프로파일링

4. 인공지능

   • 딥러닝 기초
   • 딥러닝 프레임워크 사용
   • 인공지능 프로젝트 수행

💪 목표 달성을 위한 계획

• 매일 1시간 이상 코딩 연습
• 일 2회 알고리즘 문제 풀이
• 월 1회 CUDA 프로젝트 구현
• 분기별 성능 최적화 프로젝트 진행

🔄 업데이트 주기

• 알고리즘 풀이: 주 2-3회
• CUDA 학습 내용: 주 1회
• C++ 심화 주제: 월 2회
• 프로젝트 결과: 분기별