Thinking, Writing, and.

지난 1부와 2부를 통해 우리는 화웨이 '클라우드매트릭스 384'의 탄생 배경과 그 내부를 구성하는 하드웨어의 경이로움에 대해 살펴보았습니다. 지정학적 압박 속에서 '시스템 아키텍처'라는 새로운 카드를 꺼내든 화웨이의 전략적 선택, 그리고 '어센드 910C' 칩과 이를 묶는 '슈퍼노드'라는 강력한 하드웨어의 조합까지 확인했죠. 이제 시장이 가장 궁금해하는 질문에 답할 차례입니다. "그래서, 실제로 얼마나 빠른가?" 그리고 "이 강력한 하드웨어를 누구나 쉽게 사용할 수 있는가?" 이번 3부에서는 클라우드매트릭스 384의 성능을 경쟁 제품과 직접 비교하는 '벤치마크' 결과를 통해 그 강력함을 숫자로 증명하고, 동시에 화웨이가 넘어야 할 가장 거대하고 험준한 산, 바로 '소프트웨어 생태계'의 현실을 냉정하게 ..

인공지능(AI) 반도체 시장은 오랫동안 엔비디아(NVIDIA)라는 절대 강자가 지배해 왔습니다. 하지만 미국의 강력한 제재 속에서 중국의 화웨이(Huawei)가 모두의 예상을 뛰어넘는 AI 컴퓨팅 시스템을 공개하며 시장에 거대한 파장을 일으키고 있습니다. 그 주인공은 바로 '클라우드매트릭스 384(CloudMatrix 384)'입니다. 이는 단순히 새로운 칩 하나가 아니라, 엔비디아의 최상위 제품인 GB200 시스템과 직접적으로 경쟁하기 위해 설계된 거대한 '시스템'입니다. 과연 화웨이는 어떤 기술적 전략으로 엔비디아의 아성에 도전하는 것인지, 클라우드매트릭스 384의 핵심 기술을 심층적으로 분석해 보겠습니다.'양으로 질을 압도한다'… 핵심 전략 '칩해전술'클라우드매트릭스 384의 가장 큰 특징은 개별 ..

안녕하세요! 드디어 "CUDA 공식 가이드 정복" 시리즈의 마지막 여정, 6편에 오신 것을 환영합니다. 우리는 지난 다섯 편에 걸쳐 CUDA의 가장 기초적인 개념부터 시작하여, 메모리 계층을 활용한 최적화, 그리고 시스템 전체의 처리량을 극대화하는 스트림 기법까지, 숨 가쁘게 달려왔습니다. 이제 여러분은 GPU의 잠재력을 끌어내는 방법을 아는, 숙련된 CUDA 개발자로 거듭나셨습니다. 이번 마지막 6편에서는 두 가지 중요한 역할을 하고자 합니다. 첫째, GPU가 스스로 작업을 생성하고 확장해나가는 강력한 고급 기법, 동적 병렬성(Dynamic Parallelism)에 대해 알아봅니다. 둘째, 지금까지 우리가 배운 모든 핵심 지식을 총정리하고, 앞으로 더 높은 곳으로 나아가기 위한 학습 로드맵을 제시하며 ..

안녕하세요! CUDA 공식 가이드 정복 시리즈의 5편, 시스템 전체 최적화의 세계에 오신 것을 환영합니다. 지난 4편까지 우리는 워프, 메모리 병합, 뱅크 충돌 등 GPU 하드웨어의 깊은 곳까지 파고들며 단일 커널의 성능을 한계까지 끌어올리는 방법을 배웠습니다. 이제 여러분의 커널은 그 자체로 매우 효율적으로 동작할 것입니다.하지만 우리가 간과한 사실이 있습니다. GPU가 열심히 일하는 동안, 지휘자인 CPU는 무엇을 하고 있을까요? 지금까지의 방식으로는, CPU는 GPU에게 내린 명령(데이터 복사, 커널 실행)이 끝날 때까지 팔짱을 끼고 하염없이 기다릴 뿐입니다. 이는 시스템 전체적으로 엄청난 자원의 낭비입니다. 이번 5편에서는 이 비효율의 벽을 허무는 결정적인 기술, 스트림(Streams)을 이용한 ..

안녕하세요! CUDA 공식 가이드 정복 시리즈의 네 번째 여정에 오신 것을 환영합니다. 3편에서 우리는 공유 메모리와 타일링이라는 강력한 무기를 손에 넣었습니다. 이를 통해 글로벌 메모리 접근을 획기적으로 줄여 커널의 성능을 비약적으로 향상하는 방법을 배웠습니다. 마치 고성능 스포츠카의 엔진(GPU)에 고급 연료(최적화된 알고리즘)를 넣는 것과 같았죠.하지만 최고의 드라이버는 자동차의 엔진뿐만 아니라 타이어의 접지력, 기어 변속 타이밍, 공기 저항까지 이해합니다. 이번 4편에서는 한 단계 더 깊이 들어가, GPU 하드웨어의 가장 근본적인 동작 단위를 이해하고 메모리 시스템을 100% 활용하는 궁극의 최적화 기법들을 다뤄보겠습니다. 바로 워프(Warp), 메모리 접근 병합(Memory Coalescing)..

안녕하세요! CUDA 공식 가이드 정복 시리즈의 세 번째 장, 최적화의 세계에 오신 것을 환영합니다. 1편에서 CUDA의 기본 구조를, 2편에서는 다차원 데이터 처리를 위한 프로그래밍 모델을 익혔습니다. 우리는 이제 GPU를 사용하여 코드를 병렬로 실행할 수 있게 되었습니다. 하지만 이것은 시작에 불과합니다. 진짜 고수는 단순히 코드를 실행시키는 것을 넘어, 하드웨어의 잠재력을 마지막 한 방울까지 짜내는 성능 최적화를 수행합니다. 이번 3편에서는 CUDA 프로그래밍의 '꽃'이라 불리는 최적화의 세계로 깊숙이 들어갑니다. GPU의 가장 큰 병목 지점인 느린 글로벌 메모리 접근을 획기적으로 줄여주는 마법 같은 존재, 공유 메모리(Shared Memory)와 이를 활용한 핵심 최적화 기법인 타일링(Tiling..

안녕하세요! CUDA 공식 가이드 정복 시리즈 2편에 오신 것을 환영합니다. 지난 1편에서는 CUDA의 심장인 Host/Device 모델, 커널, 스레드 계층, 메모리 모델의 기본 개념을 익혔습니다. 1차원 벡터 덧셈 예제를 통해 수많은 스레드를 생성하여 병렬 처리를 하는 기본 원리를 이해했죠. 하지만 우리가 다루는 데이터는 항상 1차원이 아닙니다. 이미지, 행렬, 3차원 볼륨 데이터 등 다차원 데이터를 효율적으로 처리하려면 스레드 구조 역시 다차원으로 확장해야 합니다. 이번 2편에서는 프로그래밍 모델을 2D, 3D로 확장하는 방법과 이를 활용한 행렬 덧셈 예제를 통해 CUDA의 활용 능력을 한 단계 끌어올려 보겠습니다.1. 1차원을 넘어 2D, 3D로: dim3 타입1편의 벡터 덧셈에서는 1차원 배열의..

이 문서는 NVIDIA 공식 CUDA C++ 프로그래밍 가이드의 1장 Introduction 내용을 기반으로, GPU 병렬 컴퓨팅의 가장 기초적인 개념을 체계적으로 정리합니다. 왜 CPU만으로는 부족한지, 그리고 GPU가 어떻게 그 한계를 돌파하는지에 대한 근본적인 이야기부터 시작하겠습니다.1. CPU와 GPU의 협력: 이기종 컴퓨팅 (Heterogeneous Computing)현대의 컴퓨팅은 CPU의 성능 향상 속도가 점차 둔화되는 '무어의 법칙의 종말'이라는 벽에 부딪혔습니다. 이를 극복하기 위한 대안으로, 수많은 코어를 활용한 병렬 처리가 주목받았고, 그 중심에 바로 GPU가 있습니다.CUDA는 CPU와 GPU가 각자의 장점을 살려 함께 문제를 해결하는 이기종 컴퓨팅 모델을 따릅니다. 마치 오케스트..

PyTorch CUDA 메모리 관리 이해하기딥러닝 모델을 GPU로 학습하다 보면 “CUDA out of memory” 오류를 접하는 일이 많습니다. 한정된 GPU 메모리를 효율적으로 사용하지 못하면 학습 중간에 메모리가 부족해지기 때문입니다. 이번 글에서는 PyTorch의 CUDA 메모리 관리 개념을 살펴보겠습니다. CUDA 메모리의 기본 개념부터 PyTorch의 메모리 관리 전략, 멀티 GPU 환경에서의 메모리 관리, 그리고 메모리 최적화 기법과 디버깅 방법 등을 알아봅니다. 1. CUDA 메모리 개요CUDA (에서 사용하는) 메모리란 NVIDIA GPU에서 사용하는 전용 메모리(VRAM)를 말합니다. CPU 메모리와 분리되어 있으므로, GPU에서 연산하려면 데이터를 명시적으로 GPU 메모리로 복사해..