엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨황)는 새로운 엔비디아 쿠다(CUDA) LLVM 기반 컴파일러의 소스코드를 학계 연구자와 소프트웨어툴 벤더들에게 제공한다고 밝혔다. 이로써 연구자들과 개발자들은 GPU 지원을 보다 쉽게 추가해 더 많은 프로그래밍 언어를 지원하고, 대체 프로세서 아키텍처에서 쿠다 어플리케이션을 지원할 수 있게 된다.
LLVM은 새로운 프로그래밍 언어와 프로세서 아키텍처를 쉽게 추가할 수 있게 설계된 오픈 소스 컴파일러 인프라로, 어도비(Adobe), 애플(Apple), 크레이(Cray), 일렉트로닉 아츠(Electronic Arts) 등에서 프로그래밍 요구 사항으로 적용되고 있으며, 엔비디아 병렬 GPU 아키텍처를 지원하는 LLVM 기반 쿠다 컴파일러는 최신 쿠다 툴킷 버전 4.1의 일부에서 공개된 바 있다.
엔비디아가 IR(interal representation) 포맷과 쿠다 컴파일러 소스코드를 제공함에 따라, 연구자들은 보다 유연하게 쿠다 프로그래밍 모델을 다른 아키텍처로 매핑할 수 있게 됐다. 이는 이기종 병렬 시스템 프로그래밍과 미래 프로그래밍 모델에 대안적인 접근을 허용함으로써 차세대 고성능 컴퓨팅 플랫폼 개발 및 엑사스케일(Exasclae) 컴퓨팅의 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
쿠다 C로 개발한 소프트웨어를 다른 프로세서 아키텍처로 매핑하는 작업 중인 “오셀롯 프로젝트”(Ocelot Project)의 책임자인 수다카르 야라만치리 조지아 공업대학교 교수는 “쿠다 플랫폼 개방은 큰 진전”이라고 강조하며 “컴퓨팅의 미래는 이기종(Heterogeneous) 컴퓨팅에 달려있으며, 쿠다 프로그래밍 모델은 AMD GPU와 인텔 x86 CPU 등 많은 이기종 프로세서에서의 성능 최대화를 가져올 것”이라고 말했다.
소프트웨어툴 벤더 또한 컴파일러 소스 코드 기술을 통한 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있게 됐다. 더 포틀랜드 그룹(The Portland Group, 이하 PGI)의 더그 마일스(Doug Miles) 디렉터는 “엔비디아의 이번 결정 덕분에 쿠다 C/C++와 동일한 디바이스 레벨 최적화 기술을 활용, 네이티브 쿠다 포트란과 오픈ACC 컴파일러를 만들 수 있게 됐다.”며, “기존 툴을 사용한 디버깅 및 프로파일링이 원활해짐에 따라 PGI는 보다 높은 레벨의 최적화와 언어 기능에 초점을 맞출 수 있게 됐다.”고 말했다.
쿠다 컴파일러 소스 코드는 CUDA 개발자 홈페이지에서 자격 조건에 부합하는 학술 연구자 및 소프트웨어 툴 개발자들에 한해 조기 등록 후 접근 가능하며, 엔비디아 쿠다 프로그래밍 환경에 대한 보다 상세한 정보는 NVIDIA CUDA 홈페이지에서 확인 가능하다.
엔비디아 쿠다 프로그래밍 교육 과정, 중국 전국 대학 정규 수업으로 채택
한편, 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨황)는 엔비디아 쿠다(CUDA) 아키텍처 기반 프로그래밍 교육 과정이 중국 전국 수백 개 대학에서 2012년 2학기부터 정규 수업 과정으로 제공될 계획이라고 밝혔다. 엔비디아와 중국 교육부가 함께 밝힌 이 계획으로 매년 최고 2만 명의 학생이 최상의 쿠다 아키텍처와 병렬 프로그래밍 활용에 대해 교육받게 될 것으로 예상된다.
엔비디아는 교육부의 국가고급강좌리소스센터(National High-Quality Course Resource Center)와 협력해 'GPU 기반 병렬 컴퓨팅'이라는 새로운 교육 과정을 개발, 이 과정을 통해 학생들은 이기종(Heterogeneous) 및 GPU 기반 컴퓨팅 시스템 관련 병렬 컴퓨팅에 대한 모든 정보와 다양한 과학 및 공학 분야에서의 활용법을 배우게 된다.
쿠다 아키텍처 프로그래밍 코스는 학생들이 병렬컴퓨팅 및 실질적인 문제를 해결할 수 있는 알고리즘과 프로그램 디자인에 대한 배경지식을 습득토록 함에 목적이 있으며, 이 코스는 병렬프로그래밍 컨셉 포함해 GPU 하드웨어 구성, 프로그래밍 모델, 메모리모델, 어플리케이션 가속, 데이터레벨 병렬알고리즘 및 병렬 분석이 포함된다.
엔비디아 쿠다 병렬 컴퓨팅 아키텍처 및 프로그래밍에 대한 보다 상세한 내용은 NVIDIA CUDA 홈페이지에서 확인할 수 있다.
[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
