CUDA 란 무엇인가? - 엔비디아 SDK 독점 체제

컴퓨터 게임의 그래픽이 세밀해지면서 몇몇 그래픽카드 제조사들이 경쟁을 시작했는데요. 모든 제조업체를 제치고 엔비디아가 그래픽 카드 시장을 독점하고 있습니다. 여기에는 게임 이후 비트코인을 비롯한 암호화폐 채굴에서 시작하여 AI의 시대로 진입하면서 대규모 병렬 연산이 중요해지면서 독점 현상은 더욱 심화되었는데요. 그 중심에 CUDA라는 엔비디아만의 개발툴이 있다고 합니다. 같이 알아봅시다.  

 

 

CUDA란?

CUDA는 Compute Unified Device Archiecture의 앞 글자를 딴 것으로, 엔비디아 GPU에서만 구동시킬 수 있는 툴입니다. CUDA를 통해 개발자는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 일반적인 CPU 연산을 수행하는 것과 같은 프로그램을 작성할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 딥러닝, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 컴퓨팅 성능이 크게 향상된 프로그램을 만들 수 있는 것입니다.

 

 

엔비디아의 창업자 젠슨 황이 지속적으로 CUDA 개발과 업그레이드를 주도하고 있으며, 무료로 배포하고 있어 인기 있는 머신러닝 분야의 프레임워크인 텐서플로우나 파이토치 등이 대부분 CUDA 기반으로 작성이 될 정도입니다.

CUDA의 특징

CUDA의 특징을 정리해 보면 아래와 같습니다.

• GPGPU (General-Purpose GPU): GPU는 본래 그래픽 처리에 특화된 하드웨어였지만, CUDA는 GPU를 일반적인 컴퓨팅 작업에도 활용할 수 있도록 합니다.
• 병렬 처리: GPU는 수백, 수천 개의 코어를 가지고 있어 CPU보다 훨씬 빠른 병렬 처리 능력을 제공합니다.
• 다양한 프로그래밍 언어 지원: CUDA는 C프로그래밍 언어를 기반으로 하여, 개발자들이 익숙한 프로그래밍 언어로 GPU 코딩을 할 수 있도록 합니다. 자바, 파이썬, C# 등 다른 인기 프로그래밍 언어에서도 CUDA를 사용할 수 있습니다.
• 다양한 라이브러리 및 도구: CUDA는 딥러닝, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 등 다양한 분야에 특화된 라이브러리 및 도구를 제공합니다.

 

 

 

CUDA의 활용

CUDA를 사용하여 개발된 프로그램들이 활용되는 분야는 다음과 같습니다.

• 딥러닝: 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 딥러닝 모델 학습 및 추론 속도를 크게 향상할 수 있습니다.
• 머신러닝: 데이터 분석, 예측 모델링 등 머신러닝 알고리즘의 실행 속도를 높여줍니다.
• 과학컴퓨팅: 유체 역학, 3D 시뮬레이션, 단백질 접힘 등 과학 컴퓨팅 분야에서 계산 속도를 크게 향상할 수 있습니다.
• 영상 및 비디오 처리: 영상 편집, 엔코딩, 변환 등 영상 및 비디오 처리 작업 속도를 높여줍니다.

 

CUDA는 엔비디아가 제조한 그래픽카드에서만 동작하기 때문에 엔비디아의 시장 독점현상은 더욱 굳혀지고 있는 상황입니다. 이에 유수한 IT업체들이 협력해서 CUDA에 대항할 수 있는 개발툴 제작을 시도하고 있으나, 여러 회사가 참여하여 서로의 관점이 차이가 있어 일반적인 표준에 개발툴을 맞추려다 보니, CUDA만큼 간결하고 구현이 쉬운 개발툴을 만들기 쉽지 않은 상황입니다.

 

이제는 반도체 레벨에서 AI 전용칩을 만드는 것으로 패러다임의 전환을 꾀하고 있지만, 이 분야에서도 엔비디아의 기술력이 만만치 않기에, AI가 기술분야의 관심사를 주도하고 있는 상황이 바뀌지 않는다면 엔비디아의 독주는 CUDA와 더불어 당분간 지속되지 않을까 생각됩니다.

 

 

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