엔비디아(NVIDIA) CUDA
엔비디아(NVIDIA) CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다.
기존 GPU
기본적으로 GPU는 병렬 연산을 합니다. 그래픽 카드는 주로 그래픽 처리를 위한 병렬 연산을 수행했지만, 이러한 연산은 주로 그래픽 렌더링을 위한 것이었습니다. 이러한 그래픽 처리는 픽셀 단위로 동시에 처리되는 병렬 연산을 할때 처리속도가 더 빠르기 때문입니다.
화면에 픽셀이 뿌려지면서 그 하나하나의 화면소자 색상을 계산해 처리하려면 비교적 간단한 색상 정보를 계산하는 것이지만 빠른 시간에 변하는 화면 색을 많이 계산(그래픽 처리)해야 하기때문에 그래픽 카드에서 병렬을 사용하는 것입니다.
엔비디아 CUDA
그러나 NVIDIA의 CUDA 플랫폼은 그래픽 처리 외에도 일반적인 수치 계산을 위한 병렬 연산을 지원하며, 이를 통해 GPU를 일반적인 병렬 컴퓨팅 용도로 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPU를 고성능 병렬 컴퓨팅 장치로 전환하는 데 중요한 발전을 이루었습니다.
이 기술은 NVIDIA GPU(Graphics Processing Unit)에서 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하기 위해 사용됩니다. CUDA를 사용하면 GPU를 활용하여 고성능 계산을 수행할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 병렬로 처리하여 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
CUDA를 사용하면 어떤 장점이 있을까요?
CUDA는 다음과 같은 특징
➊ 병렬 컴퓨팅을 하는 CUDA는 GPU의 다중 코어를 활용하여 데이터를 병렬로 처리하므로 빠른 계산이 가능합니다. 이를 통해 과학 및 엔지니어링 분야에서 대규모 계산을 수행하는 데 사용됩니다.
지하철 개찰구를 하나 열때보다 5개을 열었을 때 더 많은 사람이 오고 갈 수 있습니다. 여기에서 말하는 병렬 컴퓨팅이란 이런 것을 의미합니다. 데이터를 한 번에 여러개의 칩에서 실행하면 더 빨리 처리할 수 있으니까요.
그런데 이 지하철 개찰구에 기존에는 사람만 지나다녔다면 이제는 오토바이와 차량을 탑승할 수 있도록 만든 것이 CUDA입니다.
➋ 프로그래밍 모델: CUDA는 C/C++ 언어를 기반으로 한 프로그래밍 모델을 제공합니다. 이를 통해 개발자들은 기존의 프로그래밍 경험을 활용하여 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
<참고> 프로그래밍 모델(Programing Model)이란? 컴퓨터 프로그램을 작성하는 데 사용되는 추상화된 방법론이나 구조를 의미합니다.
➌ 라이브러리 및 도구: CUDA는 다양한 라이브러리와 도구를 제공하여 GPU에서 실행되는 애플리케이션을 개발하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, cuBLAS는 선형 대수 연산을 가속화하는 라이브러리이며, nvcc는 CUDA 코드를 컴파일하는 도구입니다.
➍ 지원되는 플랫폼: CUDA는 NVIDIA의 GPU에서 지원됩니다. 따라서 NVIDIA GPU를 사용하는 시스템에서 CUDA를 사용할 수 있습니다. 또한 CUDA는 Windows, Linux, macOS 등 다양한 운영 체제에서 지원됩니다.
CUDA는 과학, 엔지니어링, 인공지능, 딥러닝 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, GPU 가속화를 통해 대규모 데이터 처리 및 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하는 데 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.
