GPU(그래픽 처리 장치)
GPU(그래픽 처리 장치)란?
GPU는 화면에 표시할 이미지를 신속하게 생성하도록 메모리를 빠르게 조작하는 전자 회로로, 여러 작업을 동시에 관리하는 병렬 처리에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
- GPU의 작동 원리
- GPU의 정보 처리 방식
- GPU 성능 측정
- GPU를 활용하는 산업 분야
- HPE를 통해 GPU의 처리 성능 활용
GPU의 작동 원리
최신 GPU는 단순히 비디오 게임에서 그래픽을 표시하는 것 외에 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 빠르고 복잡한 컴퓨팅 능력으로 과학 시뮬레이션, 인공 지능, 암호 화폐 채굴 등에서도 유용합니다. 기본적으로 GPU는 CPU의 워크로드를 줄여 컴퓨팅 속도를 개선합니다. 슈퍼컴퓨터와 가정용 PC를 포함한 다양한 컴퓨팅 시스템에서 중요한 구성요소입니다.
GPU의 정보 처리 방식
GPU(그래픽 처리 장치)는 이미지, 동영상, 과학 시뮬레이션, 기계 학습의 렌더링을 위한 병렬 처리에 특화된 프로세서로, 순차적 작업에 특화된 CPU와 달리 수천 개의 더 작고 효율적인 프로세서를 사용하여 병렬 작업을 처리하며, 병렬 처리와 전문 하드웨어를 사용하여 정보를 처리합니다. GPU가 데이터를 처리하는 방법을 간단히 설명하면 다음과 같습니다.
- 병렬 처리: GPU에는 수천 개의 코어가 SM(스트리밍 멀티 프로세서)으로 배열되어 있습니다. GPU는 병렬로 수천 개의 계산을 수행할 수 있어 각 코어가 명령을 동시에 실행하는 것이 가능합니다. 고해상도 이미지를 렌더링하거나 심층 신경망을 교육하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터를 병렬 처리를 통해 효율적으로 관리할 수 있습니다.
- 벡터화: GPU는 이 방식을 사용하여 방대한 데이터 배열을 동시에 처리하는 데 탁월한 효과를 발휘합니다. 즉 여러 개의 데이터 요소에 동일한 작업을 동시에 적용하여 높은 처리량과 효율성을 달성할 수 있습니다. 이러한 속성은 픽셀을 병렬로 렌더링하고 대규모 행렬을 효율적으로 조작할 수 있어 그래픽 렌더링 및 과학적 컴퓨팅에 매우 유리합니다.
- 작업 위임: 최신 GPU는 CUDA 또는 OpenCL 및 그래픽 렌더링과 같은 범용 작업에 사용할 수 있습니다. 프로그래머는 이러한 API를 활용하여 까다로운 컴퓨팅 작업을 중앙 처리 장치에서 그래픽 카드로 전송하고 GPU의 병렬 처리 기능을 활용할 수 있습니다. 이는 특히 과학 시뮬레이션, 기계 학습, 데이터 분석에 유리합니다.
- 메모리 계층 구조: GPU는 병렬 처리에 최적화된 계층적 메모리 아키텍처를 갖추고 있습니다. 이러한 설정에는 그래픽을 위한 오프칩 VRAM과 임시 데이터를 위한 온칩 메모리가 포함됩니다. 메모리 대기 시간이 전체 처리량에 상당한 영향을 줄 수 있으므로 효율적인 메모리 액세스 패턴을 구현하기 위해서는 GPU 성능을 최적화해야 합니다.
- 특수 장치: GPU에는 일반적인 프로세서 외에 텍스처 매핑, 래스터화, 기하학 컴퓨팅 등의 특수 장치가 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 특수 구성요소는 특정 그래픽 관련 작업을 수행하도록 설계되었으며 범용 엔진과 함께 복잡한 장면을 효율적으로 렌더링합니다.
일반적으로 GPU는 벡터화, 메모리 계층 구조, 병렬 처리, 특수 하드웨어 장치 등 다양한 기술을 사용하여 데이터를 처리합니다. GPU의 탁월한 아키텍처는 광범위한 컴퓨팅 작업을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되며 과학적 컴퓨팅, 인공 지능, 게임, 멀티미디어 등의 애플리케이션에서 필수 요소입니다.
GPU 성능 측정
GPU의 성능은 시각적 렌더링, 컴퓨팅 워크로드, 기계 학습 활동을 처리하는 능력으로 측정됩니다. GPU 성능을 측정하는 방법은 다음과 같습니다.
- 그래픽 렌더링 성능:
- FPS: GPU는 비디오 게임이나 그래픽 프로그램에서 초당 특정 수의 프레임 또는 이미지를 렌더링할 수 있습니다. FPS가 높을수록 그래픽이 더 부드럽고 대응성이 높다는 것을 의미합니다.
- 벤치마킹 툴: 3DMark, Unigine Heaven, GFXBench는 표준화된 테스트를 실행하고 점수를 부여하는 방식으로 GPU를 벤치마킹합니다. 이는 다양한 컴퓨터 및 구성에서 확인할 수 있습니다.
- 컴퓨팅 성능:
- FLOPS(초당 부동 소수점 연산 횟수): FLOPS는 GPU가 초당 수행 가능한 부동 소수점 계산 작업 횟수를 측정합니다. 이는 컴퓨팅 성능을 광범위하게 나타냅니다.
- CUDA 코어 또는 스트림 프로세서: GPU의 병렬 처리 능력은 CUDA 코어(NVIDIA GPU용) 또는 스트림 프로세서(AMD GPU용)의 수로 표시합니다. 코어가 많을수록 컴퓨팅 성능이 높아집니다.
- 컴퓨팅 벤치마크: GPGPU 벤치마크(예: CUDA-Z), 컴퓨팅 성능 테스트(예: Linpack)와 같은 벤치마크는 데이터 처리, 과학 시뮬레이션 등의 특정 컴퓨팅 활동에서 GPU의 성능을 평가합니다.
- 메모리 성능:
- 메모리 대역폭: 메모리 대역폭은 GPU와 GPU 메모리 사이에서 데이터를 전송하는 속도를 측정합니다. 메모리 대역폭이 높을수록 데이터 액세스 및 성능이 향상됩니다.
- 메모리 용량 및 유형: 메모리 용량과 유형(GDDR6, HBM2)에 따라 GPU가 대규모 데이터 세트와 텍스처를 처리하는 능력이 달라집니다.
- 기계 학습 성능:
- 기계 학습 활동에서 GPU의 성능은 모델을 교육하고 예측하는 속도로 평가됩니다.
- 벤치마킹 도구 모음: TensorFlow, PyTorch, MLPerf는 GPU 기계 학습 벤치마킹 도구 모음을 제공합니다.
- 전력 효율성:
- 와트당 성능: GPU 성능을 전력 소비와 비교하여 측정합니다. 데이터 센터와 모바일 장치는 에너지 효율이 높아야 하므로 와트당 성능이 높을수록 좋습니다.
사용자는 이러한 매개변수를 평가하고 관련 테스트 및 벤치마크를 수행하여 게임, 콘텐츠 제작, 과학적 컴퓨팅, 기계 학습에 필요한 GPU 성능을 정확하게 예측할 수 있습니다.
GPU를 활용하는 산업 분야
여러 산업 분야에서 다양한 목적으로 GPU가 사용됩니다. 몇 가지 예를 들어보자면 다음과 같습니다.
- 게임: 그래픽 및 게임 플레이
- AI 및 기계 학습: 교육 및 추론 속도 향상
- 데이터 과학 및 분석: 처리 속도 향상 및 복잡한 분석
- 금융: 고빈도 매매, 위험 관리, 금융 모델링
- 의료: 의료 영상, 유전체학, 신약 개발, 맞춤형 의료
- 자동차: 자율 주행 자동차 개발 및 고급 운전자 지원 시스템
- 엔터테인먼트 및 미디어: 동영상 편집, 특수 효과, 애니메이션, VR 콘텐츠 제작
- 연구 및 학계: 시뮬레이션, 기후 모델링, 과학적 컴퓨팅
- 사이버 보안: 침입 탐지, 위협 분석, 암호화
- 제조 및 엔지니어링: 제품 디자인, 시뮬레이션, 프로토타입 제작
전반적으로 GPU는 컴퓨팅을 가속하여 병렬 처리를 지원하며 다양한 산업 분야의 혁신을 촉진합니다.
HPE를 통해 GPU의 처리 성능 활용
HPE는 플랫폼 전반에서 고성능 컴퓨팅을 위해 GPU를 사용합니다.
- HPE Cray XD670: 이 슈퍼컴퓨터는 강력한 CPU와 GPU가 장착되어 복잡한 과학 시뮬레이션, AI, 데이터 집약적 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 제공하여 연구자와 과학자들이 유전체학, 기후 모델링 및 기타 문제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다.
- ProLiant 시리즈: HPE의 ProLiant 서버는 GPU를 사용하여 가상화, 딥 러닝, 고성능 컴퓨팅의 속도가 향상됩니다. GPU에 최적화된 서버가 까다로운 금융, 의료, 제조의 응용 분야에 필요한 처리 성능을 제공합니다.
- 생성형 AI용 슈퍼컴퓨팅: HPE는 CPU와 GPU를 사용하여 인공 지능 및 기계 학습을 개발합니다. HPE는 기업이 Cray XD670, ProLiant 서버와 같은 슈퍼컴퓨팅 플랫폼에서 GPU를 사용하여 AI 모델을 더 빠르게 교육 및 배포하도록 돕고 다양한 분야에서 새로운 인사이트와 혁신을 지원합니다.
HPE의 GPU 지원 컴퓨팅 솔루션은 처리 용량을 강화하여 기업이 탁월한 속도와 효율성으로 어려운 문제를 해결하고 디지털 트랜스포메이션을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
