AI·딥러닝 개발자라면 필수! 병렬처리 컴퓨팅 플랫폼 'CUDA'
GPU 컴퓨팅에 컴파일러 역할을
담당하는 AI 개발 도구
💬우리는 일상에서 보통 ‘언어’를 통해 의사소통을 진행하고 있어요. 이렇듯 🖥️기계에서도 ‘프로그래밍’ 언어를 통해 의사소통하는 것이 기본입니다. 개발자들이 프로그래밍 언어로 컴퓨터에 지시를 내리면, 지시문을 명령어로 번역하고, 컴퓨터가 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 ‘컴파일러(Compiler)’라고 부르죠. GPU 컴퓨팅에도 일종의 컴파일러 역할을 수행하는 도구가 있는데요. 바로 ‘CUDA(Compute Unified Device Architecture)’라고 해요! 🤩
더욱이 개발자에게 쿠다는 ‘AI 작업 수행에 있어서 절대 빠질 수 없는 툴’이라고도 불리는데요! 오늘은 컴퓨터 분야의 필수적인 솔루션이자 GPU 연산에 특화된 ‘CUDA’를 소개해 드릴게요 :)
✅ GPU의 병렬 프로그래밍 언어 CUDA의 등장과 정의
'CUDA'(쿠다)란, NVIDIA 엔비디아가 제공하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델이에요. 쉽게 말해서 AI GPU 개발 툴이라고 이해하시면 돼요!👨💻
우리가 가장 처음 GPU·CPU 차이 콘텐츠에서 이해한 내용처럼, GPU는 병렬처리 구조로 이루어져 있어요.🧱 CUDA가 등장하기 전인 2005년까지만 해도 엔비디아 GPU는 대규모 데이터 처리가 가능한 병렬 연산 능력에도 불구하고, 제한적인 범위에서만 활용되었다는 아쉬움이 있었는데요. 그렇기 때문에 그래픽 처리 장치 API에 익숙하지 않은 일반 개발자들은 GPU를 이용하기가 쉽지 않았어요. 😥
하지만 이런 불편함을 캐치한 엔비디아는 2006년 CUDA 솔루션을 출시했고, 이후 상황은 완전히 달라졌어요! CUDA가 GPU에서 수행하는 병렬 처리 알고리즘을 C 언어 등을 비롯해 다양한 표준 언어를 이용해 작성할 수 있도록 도와주는데요. 결과적으로 그래픽 API를 알지 못하는 개발자들도 GPU를 활용할 수 있게 된 것이죠! 😁
일반적인 GPU는 계층적으로 구성된 수백 개의 연산 코어를 가지고 있는데요. CUDA 아키텍처 덕분에 GPU 가속화 애플리케이션에서 ‘연산’ 부분은 수천 개의 GPU 코어에서 동시에 실행해요. 그리고 워크 로드의 직렬 처리 부분은 단일 스레드 성능에 최적화된 CPU에서 처리할 수 있게 되었어요!🙌
✅ GPU와 연결되어 있는 CUDA 쿠다
앞서 설명해 드린 히스토리에 이어, 현재 AI 업계에서의 CUDA는 GPU 관련 소프트웨어에서 가장 기본적인 언어로 쓰이고 있어요! 데스크톱 개발, 임베디드 애플리케이션, GPU 가속화 클라우드 등 전체 제품군에서 공통 플랫폼으로 사용되고 있어 전 GPU 구성에서 애플리케이션을 배포하고 확장하는 건 시간문제랍니다 :)
개발자들은 쿠다 툴킷을 사용해서 연산 집약적인 코드 부분을 GPU에서 실행되도록 업데이트하고, C 또는 C++, Python을 포함한 산업 표준 언어로 사용자 정의 애플리케이션을 개발할 뿐만 아니라 라이브러리에서 함수를 호출할 수도 있어요.
특히 AI 업계에서 딥 러닝 기술을 본격적으로 많이 사용하면서 딥러닝 알고리즘을 사용하기 쉽게 해 주는 오픈 소스 소프트웨어(OSS)가 상용화되고 있는데요.
이때 대부분의 소프트웨어는 엔비디아가 제공하는 쿠다 라이브러리를 기반으로 하고 있어요. 딥러닝 개발자라면 엔비디아 GPU와 CUDA는 안 써본 사람 없을 정도로, 전 세계적으로 호평 받고 있답니다. 😁🙌
✅ AI 개발과 개발자에게 쿠다 CUDA가 필요한 이유?
CUDA(쿠다)는 GPU를 효율적으로 활용할 수 있어, 연산 속도를 높이고 대규모 데이터를 처리할 수 있게 도와줘요. 한 마디로 실용성과 편의성 측면에서 호평받고 있는데요:)
1️⃣ 속도 향상: GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 연산을 빠르게 수행할 수 있어요. AI 모델의 학습과 추론 속도 향상이 가능해요.🧠
2️⃣ 대규모 데이터 처리: AI 모델을 학습 시키기 위해서는 많은 양의 데이터를 처리해야 하는데요. 쿠다는 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 천문학적인 숫자의 과학 연산을 할 수 있어요.🔢
3️⃣ 최신 기술 지원: 많은 딥러닝 프레임워크들이 CUDA를 지원하고 있기 때문에, 쿠다를 사용하면 최신 AI 기술을 활용할 수 있어요.
특히, CUDA는 NVIDIA GPU와 결합되어 있어, 많은 개발자들은 엔비디아 GPU를 사용하는 것만큼 더 나은 선택지를 찾기 어렵다고 해요. 🤔이렇게 보니 엔비디아와 쿠다, AI 업계에서는 정말 불가피한 사항이죠?
더 나은 AI 인프라 구축을 위한
당연한 선택 ‘NVIDIA GPU’
AI에 있어서 각 유닛의 성능, 속도, 용량 등 잘 갖춰진 인프라는 정말 중요해요! 만약 GPU 안에 CUDA가 갖춰져 있다면 어려운 GPU 활용 프로그래밍을 더 편하고 쉽게 사용할 수 있고, 매년 고성능 컴퓨팅에 맞추어 속도 향상까지 증진시킬 수 있는데요.🔥🔥
그렇다면, 쿠다로 알아본 개발 인프라, 어떻게 편리하게 갖출까요? NVIDIA 공식 파트너사 씨이랩에서는 인프라스트럭처의 구성이 어려운 AI 개발자와 IT 기업들을 위해 독보적인 성능을 제시해 줄 NVIDIA GPU를 제공하고 있습니다.
세계적으로 입증된 엔터프라이즈 AI DGX 플랫폼은 물론, 서버 자원을 더욱 효율적으로 활용하기 위해 'astrago' SW 솔루션을 결합한 AI Appliance까지 지원하고 있어요. 엔비디아 GPU + astrago가 더해진 Appliance에서 CUDA 기능 또한 탑재되어 있어, 고성능 컴퓨팅 작업에 유리해요!
도입 한 번에 손쉬운 관리와 편리한 개발을 관리할 수 있는 맞춤형 AI 인프라 어떠세요? 씨이랩의 AI Appliance를 통해 경험해 보시길 바랍니다!😝
