코드명 G80, DirectX 10, nVIDIA GeForce 8800 / 도대체 어떤게 바뀐거야? Page 7:: 보드나라

7. 범용 그래픽 프로세서 컴퓨팅, nVIDIA CUDA

얼마전부터 이미 그래픽 프로세서를 다른 방향으로 사용하려는 노력이 시도되고 있는 것은 많은 유저들이 알고 있을 것이다. 게임에 가장 밀접한 물리 엔진의 연산을 그래픽 프로세서로 처리하는 기능은 이미 Havok의 물리 엔진을 통해 가능하게 되었고 ATI 같은 경우 R580 GPU를 통해 스탠포드 대학의 연구에 참여하여 데이터를 처리할 수 있도록 만들고 있어 그래픽 프로세서가 더욱 넓은 분야로 발전될 수 있음을 보여주고 있었다.

nVIDIA는 이번 G80 프로세서를 이러한 다양한 분야로의 확대를 시도하는 첫 제품으로 만들었는데 이를 위해 Compute Unified Device Architecture를 발표하였다.

Compute Unified Device Architecture라는 것은 병렬처리에 적합한 데이터 위주 연산 작업을 CPU가 아닌 그래픽 프로세서를 통해 처리하기 위해 만들어진 기술로써 기본 베이스는 CPU를 통해 처리할 수밖에 없었던 작업을 그래픽 프로세서의 Shader로 보다 빨리 계산을 처리할 수 있게 되었기 때문에 만들어진 것이다.

그럼 왜 G80부터 이 기술을 적용했을까?.. 기존에도 GPU를 이용한 다양한 연산을 위한 연구가 진행되어 왔다. 이로인해 GPGPU(General-Purpose GPU) 표준 규격까지 만들어지고 있고 최근에는 Sh나 Brook 같은 GPGPU용 언어도 만들어졌다. 초기 단계와 달리 이제는 C 기반의 Sh나 Brook을 사용하여 GPU를 사용할 수 있는 프로그래밍이 좀더 쉬워지고 있다.

GPGPU가 C 기반의 전용 프로그래밍 언어를 만들고 사용하는것처럼 nVIDIA도 CUDA를 발표하며 GPU를 이용한 범용 컴퓨팅 소프트웨어 개발을 위한 프로그래밍 언어로 C를 들고나왔다.

필자가 프로그래머가 아니기 때문에 GPGPU와 CUDA의 C 언어가 어떠한 차이가 있는지 자세히 알 수는 없지만 nVIDIA의 경우 자사 그래픽 프로세서와 완벽한 호환을 보장할 수 있는 컴파일러가 제공되기 때문에 상용 목적으로 GPU를 활용할 예정이라면 기술지원과 호환성과 안정성이 보장을 위해 nVIDIA의 CUDA 기술을 사용하는 쪽이 낫다고 본다.

물론 CUDA는 nVIDIA 자체 기술이기에 타 업체 하드웨어까지 동작을 보증한다고 볼 수 없다. 이런면에서는 오히려 일반 사용자들을 통해 계속 업그레이드 되고 있는 GPGPU쪽을 사용하는 것이 좋겠지만 nVIDIA가 그래픽 프로세서의 다양한 활용에 힘을 기울이고 있는 만큼 컴파일러의 호환성등은 해결해나가지 않을까 한다.

CUDA를 통한 GPU 베이스 컴퓨팅의 성능은?

CPU가 아닌 GPU를 이용한 데이터 처리의 성능은 이미 많이 언급되었지만 이번 CUDA 자료에 nVIDIA가 테스트한 성능 비교 결과가 있어 추가하였다. 이 자료에 따르면 Core 2 Duo 2.66Ghz를 기준으로 CUDA와 GeForce 8800을 통한 연산이 최저 10배에서 최고 197배 빠른 것으로 나타나 있다.

CPU보다 GPU를 이용한 연산이 당연히 빠를 수밖에 없는 결과지만 갈수록 복잡해지고 있어 CPU의 리소스를 더 많이 점유해가고 있는 물리 엔진 부분을 하루빨리 그래픽 프로세서로 전담시켜 처리할 수 있는 날이 오기를 바랄뿐이다.

참고로 nVIDIA는 G80 아키텍쳐의 특성상 스레드 단위의 처리와 로드 밸런싱이 가능한 특징 때문에 기존 세대의 그래픽 프로세서와 달리 하나의 GPU에서 그래픽 랜더링을 위한 연산과 게임내 사용되는 물리 연산의 처리가 가능하다는 답변을 보내왔다.