GPU 컴퓨팅: 그래픽의 발전과 일반 컴퓨팅의 만남

일반 컴퓨팅에 대한 주제를 다루는 이 기사에서는 GPU 컴퓨팅의 기원 이야기에 초점을 맞추고자 한다. GPU 컴퓨팅의 탄생은 매우 어렵고 복잡한 과정을 거쳤다. 2006년 Nvidia에서 출시된 GeForce 8800(G80)은 CUDA와 함께 최초로 일반 목적용 프로그래밍이 가능한 디바이스였다. 그러나 GPU 컴퓨팅은 그래픽 분야 외부에서도 이 디바이스의 가치를 보고 채택하는 것이 어려웠다. 그러나 시간이 흐름에 따라 GPU는 고성능 컴퓨팅의 중요한 부분이 되었으며 최근에는 딥 러닝과 인공 지능 분야에서도 널리 사용되고 있다. 이러한 발전은 컴퓨팅 형태를 근본적으로 바꿀 것으로 예상된다. 따라서 이 글에서는 GPU 컴퓨팅의 기원과 그 발전 과정을 자세히 살펴보고자 한다.

🚀 GPU 컴퓨팅 : 그래픽의 발전과 일반 컴퓨팅의 만남 🚀

1. 초기 그래픽 처리와 그 과정의 어려움

그래픽 처리는 초기에는 2D 그림을 만드는 주된 목적으로 이루어졌다. 그러나 초기 1990년대에는 고성능 그래픽 작업장이나 그래픽 컴퓨터가 대중적으로 이용될만한 가격으로 구매할 수 있는 제품은 거의 없었다. 이어서 세계적으로 수십 개의 회사에 의해 경쟁이 벌어지게 되는데, 이들 회사는 3D 그래픽 가속화카드를 개발하여 이를 개인용 컴퓨터(PC)에 연결하여 3D 그래픽을 대중화하고자 했다. 그러나 이러한 경쟁은 많은 회사들이 소멸하게 만들었고, 결국 단기간에 PC가 그래픽 작업장으로 대체되는 결과를 가져왔다.

2. 그래픽 처리의 진화와 프로그래밍 기능의 추가

다음 세대의 그래픽 처리 장치로 Riva TNT가 출시되었는데, 이는 픽셀을 한 번에 여러개 처리할 수 있는 멀티프로세싱을 구현한 최초의 제품이었다. 이후에는 선형 대수 연산이 가능한 3D 기하학적 변환을 지원하는 기능이 추가되었으며, 이때부터 완전 통합형 장치로서 'GPU'라는 용어를 사용하기 시작했다. 더 나아가, GPU 내부의 3D 연산 엔진을 프로그램 가능하게 만들어 사용자가 직접 프로그램을 작성할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 GPU 내부에 추가적인 트랜지스터를 포함하게 됨에 따라 부동 소수점 성능이 조금씩 향상되었다. GPU 컴퓨팅에 있어서는 그래픽 처리가 컴퓨터에서 하기에 가장 어려운 문제이며, 그렇기 때문에 우리는 GPU에 더 많은 부동 소수점 연산 능력을 투입하여 더 나은 그래픽 이미지를 만들어내기 위해 많은 노력을 기울였다.

3. 일반 컴퓨팅과 GPU의 만남: GPGPU의 탄생

GPU 컴퓨팅이 출현하게된 것은 연구 커뮤니티에서 GPGPU(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units)라는 개념에 대한 관심 때문이었다. GPGPU는 주어진 문제를 해결하기 위해 계산을 그래픽 프로그램에 숨겨 실행하는 방식으로 GPU의 부동 소수점 연산 능력을 활용하려는 시도였다. 금방이라도 망가질 것 같은 그래픽 파이프라인을 통해 단기간 내에 많은 사람들이 이 분야에서 연구를 진행했고, Nvidia에서도 이에 큰 관심을 가졌다. 그러나 그래픽 영역 외부의 사람들이 그래픽 프로세서를 활용해야 하는 가치를 인식하는 것은 매우 어렵기 때문에 더 많은 도전과 노력이 필요했다.

4. CUDA의 탄생과 GPU 컴퓨팅의 향상

이러한 어려움을 극복하기 위해, Stanford에서 개발된 Stream Processor와 관련된 아키텍처 개념을 차용하여 Nvidia는 새로운 프로그래밍 모델인 CUDA를 도입했다. CUDA를 사용하면 GPU에 부동 소수점 연산이 가능한 스트림 프로세싱 코어를 활용하여 병렬 프로그램을 작성할 수 있다. 이 혁신적인 개발 덕분에 이전에는 불가능했던 엄청난 성능을 실현할 수 있게 되었고, 다양한 분야에 적용할 수 있는 새로운 응용 프로그램이 등장하게 되었다. 하지만 새로운 문제가 발생했는데, GPU 컴퓨팅을 구현할 수 있는 프로그래머를 구하기가 어려웠다. 따라서 Nvidia에서는 직접 수천 명의 엔지니어를 교육시켜 병렬 프로그래밍을 익히는 노력을 기울였으며, 병렬 프로그래밍 교육의 중요성을 대학에 요구하여 병렬 프로그래밍 교육의 중요성을 인식시키는 데에도 큰 역할을 하였다.

5. GPU 컴퓨팅의 현대와 미래

오늘날, GPU 컴퓨팅은 그래픽 프로세서의 아키텍처와 개발 툴의 혁신으로 크게 달라졌다. GPU는 이제 단순히 컴퓨터의 한 요소로서가 아니라 컴퓨터의 핵심으로 발전해왔다. Nvidia는 확장 가능한 컴퓨팅 엔진으로 GPU를 개발하고, 이를 단일 GPU나 여러 GPU를 결합해 한 대의 컴퓨터 또는 랙에 사용할 수 있게 했다. 이러한 발전은 매우 강력하고 유연한 프로그래밍 모델을 가능하게 하며, GPU 컴퓨팅은 현재 딥 러닝과 대규모 인공지능의 성공적인 구현을 가능하게 했다. 딥 러닝과 인공지능이 GPU 컴퓨팅과 결합되면서 고성능 컴퓨팅을 위한 혼합 모델이 등장하게 되었고, 그 결과 앞으로 10년 동안 컴퓨팅의 본질이 근본적으로 변화할 것으로 기대된다.

🌟 각색기어와 장단점

장점:

• 고성능 그래픽 처리와 일반 컴퓨팅을 동시에 처리 가능
• 부동 소수점 연산 능력을 활용하여 병렬 처리 속도 향상
• 딥 러닝과 인공지능 분야에서의 중요성과 적용 범위 확대

단점:

• 초기에는 적은 프로그래밍 지식과 어려움이 있었음
• 병렬 프로그래밍 교육의 부족으로 프로그래머의 구하기 어려움

🔥 주목할 만한 점

• GPU 컴퓨팅은 초기에는 그래픽 처리를 위해 설계되었으나, 이후에 다양한 분야에서 활용되기 시작했다.
• CUDA를 통해 GPU 컴퓨팅이 실현되었으며, 이를 위해 병렬 프로그래밍 교육이 중요한 과제로 대두되었다.