CUDA는 엔비디아의 진정한 강점입니다! CUDA에 대해 아무것도 모르는 사람으로서, 저는 지금 Gemini 3.0 Pro와 Grok 4.1을 사용하여 "2006년 탄생 이후 CUDA의 가장 큰 발전"을 이해하려고 노력하고 있으며, "CUDA 초보 엔지니어"가 되기를 바라고 있습니다 😄 CUDA 13.1에 도입된 가장 중요한 기술 중 하나인 "CUDA 타일"은 개발자가 알고리즘 로직에 집중하는 동시에 지루한 하드웨어 적응 작업은 시스템에 맡길 수 있도록 합니다. 이것이 가능한 이유는 무엇이며, 어떻게 구현할 수 있고, 개발자에게 어떤 변화를 가져올까요? Gemini 3.0 Pro와 Grok 4.1을 실행하여 이러한 질문들을 살펴보겠습니다. CUDA 13.1 핵심 변경 사항: 스레드 관리에서 데이터 블록 관리로(타일 기반 프로그래밍) • 과거(SIMT 모델): 기존 CUDA 프로그래밍은 SIMT(단일 명령어, 다중 스레드) 기반입니다. 개발자는 마치 각 병사의 특정 행동을 명령하는 것처럼 수천 개의 스레드가 명령어를 실행하는 방식을 세밀하게 제어해야 합니다. 이를 통해 극한의 성능을 얻을 수 있지만, 특히 다양한 GPU 아키텍처(예: 텐서 코어 호출)에 적응하는 데 있어 작성 및 최적화가 매우 어렵습니다. • CUDA 타일 모델: CUDA 타일은 "타일"이라는 개념을 도입했습니다. 개발자는 더 이상 개별 스레드나 개별 데이터 요소에 대해 걱정할 필요가 없으며, 데이터 타일에서 연산(예: 행렬 곱셈)을 직접 정의할 수 있습니다. • 비유: 이는 Python에서 NumPy를 사용하는 것과 같습니다. 간단히 "두 행렬을 곱하세요"라고 말하면 복잡한 계산 세부 사항을 알 수 있습니다. 어떤 문제점을 해결해 주나요? • 하드웨어 복잡성 추상화: 최신 GPU 하드웨어는 텐서 코어(TC) 및 텐서 메모리 가속기(TMA)와 같은 전용 가속 유닛을 포함하면서 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이전에는 개발자가 이러한 유닛을 효과적으로 활용하기 위해 매우 낮은 수준의 코드를 작성해야 했습니다. CUDA Tile은 이러한 하드웨어 세부 정보를 추상화하여 컴파일러가 자동으로 가속 유닛을 호출할 수 있도록 합니다. • 코드 이식성: 이것이 가장 큰 장점입니다. CUDA Tile을 사용하여 작성된 코드는 하드웨어에 매우 독립적입니다. 즉, 한 번 작성한 코드를 차세대 NVIDIA GPU에서 효율적으로 실행할 수 있으며, 각 세대의 그래픽 카드에 맞춰 기본 명령어를 다시 최적화할 필요가 없습니다. 기술적 초석: CUDA 타일 IR • CUDA 타일 IR(Intermediate Representation): 이는 전체 기술의 기반입니다. 타일 연산을 설명하기 위해 특별히 설계된 일련의 가상 명령어를 제공합니다. • 명확한 업무 분담: • 개발자: 데이터를 타일로 분할하고 타일 간의 작업을 정의하는 역할을 담당합니다. • CUDA Tile IR: 이러한 고수준 작업을 특정 하드웨어 리소스(스레드, 메모리 계층, 텐서 코어 등)에 매핑하는 역할을 합니다. 개발자들은 이를 어떻게 사용하나요? 대다수 개발자(Python 경로): 복잡한 IR 코드를 직접 작성할 필요 없이 NVIDIA cuTile Python 라이브러리를 통해 사용할 수 있습니다. cuTile은 Python과 유사한 고수준 인터페이스를 제공하여 간단한 코드로 고성능 GPU 프로그램을 작성할 수 있도록 지원합니다. • 고급 개발자/컴파일러 작성자: 자체 컴파일러, 프레임워크 또는 DSL(도메인별 언어)을 개발하는 경우 CUDA Tile IR에 직접 개발하고 자체 툴체인을 빌드할 수 있습니다.
