CUDA가 AI 가속 컴퓨팅에서 필요한 이유

컴퓨터 기술이 발전하면서 더 빠르고 효율적인 데이터 처리 방식에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 특히, 빅데이터, 인공지능(AI), 그래픽 처리와 같은 고성능 작업에서는 기존 CPU 중심의 계산 방식만으로는 한계에 부딪히곤 합니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 가속 컴퓨팅(Accelerated Computing) 기술입니다. NVIDIA의 창립자 젠슨 황(Jensen Huang)은 가속 컴퓨팅의 개념을 단순하면서도 심오하게 설명하며, 많은 소프트웨어 애플리케이션에서 실행 시간의 대부분을 차지하는 병목 연산을 가속화함으로써 전체 프로그램의 성능을 혁신적으로 높일 수 있다고 강조했습니다.
이 글에서는 가속 컴퓨팅의 핵심 아이디어와 병목 연산이 무엇인지, GPU와 CUDA가 이 과정에서 어떻게 작동하는지에 대해 구체적으로 알아보겠습니다. 특히, 젠슨 황이 언급한 가속 컴퓨팅의 원리를 이해하고, 이를 실질적으로 구현하는 방법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.

CUDA image

젠슨황은 다음과 같은 말을 했습니다. 

"가속컴퓨팅이라는 이 아이디어는 매우 간단하면서도 매우 심오한 개념입니다. 프로그램의 속을 살펴보면 코드 중 극히 일부가 99.999%의 런타임을 차지하고 소비합니다. 매우 많은 애플리케이션에서 그런 일들이 일어납니다. 그런 소프트웨어에서 일부를 가져와서 가속시키면 전체의 컴퓨팅을 가속할 수 있다는 게 아이디어의 핵심입니다."

코드 중 일부가 99% 이상의 런타임을 차지한다는것의 의미

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젠슨 황의 말은 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 특정 코드 부분만이 대부분의 실행 시간(런타임)을 차지한다는 개념을 설명하고 있습니다. 이 현상을 더 쉽게 이해할 수 있도록 예와 비유를 들어 설명하겠습니다.

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1. 코드는 전체가 고르게 실행되지 않는다

• 프로그램은 여러 줄의 코드로 구성되지만, 실제로 사용되는 컴퓨팅 자원과 실행 시간은 특정 루틴이나 연산에 집중됩니다.
• 예를 들어, 데이터 처리 프로그램에서 데이터를 불러오고 저장하는 코드는 상대적으로 간단하지만, 복잡한 계산을 수행하는 코드가 실행 시간의 대부분을 차지할 수 있습니다.

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2. 80/20 법칙과 유사한 개념

• 이 현상은 종종 **파레토 법칙(80/20 법칙)**과 비슷한데, 프로그램에서 20%의 코드가 80% 이상의 실행 시간을 차지한다는 관찰이 자주 이루어집니다.
• 하지만 젠슨 황은 이 아이디어를 더 극단적으로 설명하며, 실제로는 코드의 0.1% 미만이 99.999%의 실행 시간을 차지할 수도 있다고 강조합니다.

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3. 예시로 이해하기

텍스트 처리 프로그램

• 한 프로그램이 100줄의 코드로 이루어져 있고, 그중 99줄은 텍스트를 읽고 쓰는 작업입니다.
• 하지만 나머지 1줄이 텍스트에서 특정 패턴을 찾는 복잡한 연산을 수행한다고 가정해 봅시다.
• 이 1줄의 복잡한 코드는 대량의 텍스트 데이터를 처리하면서 프로그램 실행 시간의 99% 이상을 차지할 수 있습니다.

게임 프로그램

• 게임 프로그램에서 화면을 출력하고 사용자 입력을 처리하는 코드는 상대적으로 단순합니다.
• 그러나 화면의 3D 그래픽을 계산하고 물리 시뮬레이션을 수행하는 코드가 실행 시간의 대부분을 차지합니다.

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4. 비유로 이해하기

교통 체증 비유

• 도로에 수많은 차량이 있지만, 교통 체증은 특정 지점(예: 톨게이트나 교차로)에서 집중적으로 발생합니다.
• 이 특정 지점에서 전체 교통량의 대부분이 느려지거나 정체됩니다. 마찬가지로, 프로그램에서도 특정 코드 부분이 "병목 구간"처럼 실행 시간을 차지합니다.

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5. 가속 컴퓨팅의 역할

젠슨 황이 말하는 가속 컴퓨팅의 핵심은 바로 이 병목 구간을 찾아내어 최적화하거나 가속화하는 것입니다.

• 병목 구간에서 사용되는 연산을 GPU, TPU와 같은 특수 하드웨어로 처리하면, 프로그램 전체 성능이 크게 향상됩니다.
• 예를 들어, 데이터 분석 프로그램에서 반복적으로 큰 행렬을 곱하는 연산이 병목이라면, 이 부분만 GPU로 가속화하면 프로그램 전체 속도가 빨라집니다.

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결론

젠슨 황의 말은 프로그램이 고르게 실행 시간을 사용하는 것이 아니라, 극히 일부 코드가 거의 모든 실행 시간을 차지한다는 점을 강조합니다. 가속 컴퓨팅은 바로 이러한 병목 구간을 찾아내어 최적화함으로써 전체 프로그램의 성능을 개선하는 접근 방식입니다.

 

 

예를 들어, 데이터 분석 프로그램에서 반복적으로 큰 행렬을 곱하는 연산이 병목이라면, 이 부분만 GPU로 가속화하면 프로그램 전체 속도가 빨라집니다. 위 말에서 그럼 GPU는 스스로 병목인 부분을 찾아내서 연산을 빠르게 처리하는걸 도와 줄까? 거기에 CUDA가 연관이 있을까?

 

CUDA의 역할

 

GPU가 병목인 부분을 스스로 찾아내어 처리하지는 않습니다. 병목이 되는 연산을 GPU가 처리하도록 프로그래머가 설계하고 이를 지원하는 도구나 라이브러리를 사용하는 것이 일반적입니다. 이 과정에서 CUDA가 중요한 역할을 합니다.

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GPU와 병목 연산

1. 병목을 찾는 주체:
   • 병목이 되는 코드(예: 큰 행렬 곱셈)를 찾아내는 것은 주로 개발자나 분석 도구의 역할입니다.
   • 개발자는 프로그램에서 어떤 부분이 가장 많은 계산 자원을 사용하는지(병목인지) 분석하고, 이 부분을 GPU로 옮길지를 결정합니다.
2. GPU의 역할:
   • GPU는 병렬 처리가 뛰어난 하드웨어로, 한 번에 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.
   • 병목 연산을 GPU로 옮기면, CPU가 처리하는 것보다 훨씬 빠르게 연산을 수행할 수 있습니다.

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CUDA와의 연관성

**CUDA(Compute Unified Device Architecture)**는 NVIDIA가 개발한 GPU 프로그래밍 플랫폼 및 API입니다. 이를 통해 병목 연산을 GPU에서 처리하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

1. CUDA의 역할:
   • CUDA를 사용하면 개발자가 GPU를 직접 제어하여 병렬 연산을 효율적으로 구현할 수 있습니다.
   • 병목 연산(예: 행렬 곱셈)을 CUDA를 활용해 작성된 코드로 변환하면 GPU에서 병렬 처리가 이루어집니다.
2. CUDA의 주요 기능:
   • 병렬화: 데이터를 여러 GPU 코어로 나누어 동시에 처리.
   • 메모리 관리: GPU의 고속 메모리를 효율적으로 사용.
   • 최적화 도구: 연산 속도를 극대화하기 위한 다양한 라이브러리 제공(예: cuBLAS, cuDNN).
3. 예시 코드:
   행렬 곱셈을 GPU에서 처리하는 간단한 CUDA 코드:
   • CPU 코드가 병목인 경우, 위와 같이 CUDA로 코드를 작성하여 GPU에서 병렬 연산을 수행하도록 합니다.
4. c
   코드 복사
   __global__ void MatrixMultiply(float* A, float* B, float* C, int N) { int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (row < N && col < N) { float sum = 0; for (int k = 0; k < N; k++) { sum += A[row * N + k] * B[k * N + col]; } C[row * N + col] = sum; } }

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병목 해결 과정 요약

1. 병목 분석:
   • 개발자가 성능 분석 도구(예: NVIDIA Nsight, 프로파일러)를 사용해 병목 부분을 식별.
2. 코드 변환:
   • 병목이 되는 연산을 CUDA 같은 GPU 프로그래밍 언어로 작성.
3. GPU 실행:
   • CUDA 코드를 GPU에서 실행하여 병렬 연산의 이점을 활용.

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결론

GPU는 스스로 병목 연산을 찾아내지는 않지만, CUDA와 같은 플랫폼을 통해 병목 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 프로그래머는 병목 부분을 분석하고, 이를 GPU에서 실행할 수 있도록 코드를 작성하거나 변환하는 역할을 합니다. CUDA는 이 과정에서 GPU를 제어하고 병렬 연산을 구현하기 위한 핵심 도구로 사용됩니다.