GPU(그래픽 카드)의 기능

 

 

⩥ GPU의 진화: 단순한 그래픽에서 복잡한 계산까지

처음에는 CPU에서 간단한 렌더링 작업을 오프로드하도록 설계된 GPU는 그래픽뿐만 아니라 다양한 계산 작업을 구동하는 강력한 프로세서가 되었습니다. 이러한 진화는 단지 하드웨어에 관한 이야기가 아니라 게임에서 과학 연구에 이르기까지 시각적 컴퓨팅이 우리의 컴퓨터의 그래픽 발전에 많은 영향을 줬습니다.

 

❔ 여기서 GPU(그래픽 처리 장치)는 이미지, 애니메이션 및 비디오의 생성 및 렌더링을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어입니다. 광범위한 컴퓨팅 작업을 처리하도록 설계된 CPU(중앙 처리 장치)와 달리 GPU는 병렬 처리에 최적화되어 있어 많은 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 따라서 GPU는 그래픽 렌더링이나 과학적 계산의 복잡한 계산과 같이 여러 개의 작은 작업으로 나눌 수 있는 작업에 특히 효과적입니다.

⩥  GPU 기술의 시작

컴퓨팅 초기에는 그래픽 처리가 주로 중앙처리장치(CPU)에서 처리되었습니다. 그러나 그래픽 인터페이스가 더욱 복잡해지고 시각적으로 까다로워지면서 전문 하드웨어의 필요성이 분명해졌습니다. 1990년대 후반에는 3D 그래픽 렌더링을 처리하도록 설계된 별개의 개체로 GPU가 등장했습니다. NVIDIA는 1999년에 GeForce 256을 출시하여 "세계 최초의 GPU"라는 브랜드를 붙였습니다. 이는 여러 계산을 동시에 실행할 수 있는 하드웨어로의 전환을 의미하는 획기적인 순간이었습니다. 이를 통해 렌더링 속도와 시각적 충실도가 향상되었습니다.

⩥ 프로그래밍 가능한 Shader의 부상

프로그래밍 가능한 Shader(쉐이더)의 도입은 GPU 진화의 전환점이 되었습니다. 초기 GPU는 고정 기능이었습니다. 즉, 특정 작업 세트를 수행하도록 설계되었습니다. 그러나 2000년대 초반에 쉐이더가 등장하면서 개발자는 GPU에서 직접 실행할 수 있는 사용자 지정 코드를 작성할 수 있는 유연성을 얻었습니다. 이 혁신은 비디오 게임 및 응용 프로그램에서 시각적 효과와 현실감에 대한 새로운 가능성을 열어 게임 내 물리 및 조명 조건에 반응할 수 있는 동적 조명, 그림자 및 텍스처를 허용합니다.

쉐이더는 GPU에서 실행되는 코드 조각으로, 이를 통해 개발자는 픽셀, 정점 및 텍스처가 처리되고 표시되는 방식을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이는 현대 비디오 게임 및 시뮬레이션에서 현실감과 시각적 복잡성을 달성하는 데 중요한 동적 조명, 그림자 생성, 텍스처 블렌딩과 같은 광범위한 효과를 가능하게 합니다. 쉐이더는 그래픽 처리의 기본 요소가 되어 렌더링 기술의 사용자 정의 및 최적화를 가능하게 합니다.

⩥ GPU와 게임 혁명
게임 산업은 GPU 발전의 중요한 원동력이었습니다. 더 높은 프레임 속도와 더 높은 해상도에 대한 요구로 인해 GPU는 더욱 빠르고 효율적이 되었습니다. 게임이 더욱 정교해짐에 따라 GPU는 광선 추적과 같은 고급 렌더링 기술을 지원하도록 조정되었습니다. 광선 추적은 빛이 가상 환경에서 객체와 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션하여 실물과 같은 이미지를 생성합니다. 오늘날 게임용 GPU는 실시간 레이 트레이싱 및 AI 기반 이미지 업스케일링과 같은 기능을 제공하여 이전에는 상상할 수 없었던 수준으로 게임 경험을 향상시킵니다.

 

❔ 요즘 게임을 즐겨하는 사람들이 컴퓨터 그래픽 카드를 살 때 레이 트레이싱 기능이 들어가 있는 고사양 그래픽 카드를 많이 따지는데 레이 트레이싱이란 무엇일까요?

 

📌 광선 추적, 즉 레이 트레이싱은 빛이 장면의 객체와 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션하여 매우 사실적인 이미지를 생성하는 렌더링 기술입니다. 광선이 표면에서 반사될 때 이동하는 경로를 추적하여 픽셀의 색상을 계산합니다. 이 기술은 정확한 그림자, 반사, 굴절과 같은 효과를 구현하여 게임 그래픽의 사실성을 크게 향상시킵니다. 계산 집약적이지만 최근 GPU 기술의 발전으로 인해 비디오 게임에서 실시간 광선 추적이 가능해졌습니다.

 

⩥ 범용 GPU의 출현
GPU가 더욱 강력해짐에 따라 연구원과 엔지니어는 그래픽 처리 이상의 잠재력을 탐구하기 시작했습니다. 이로 인해 GPGPU(General-Purpose Computing on GPU)가 탄생하게 되었으며, 여기서 GPU는 병렬 처리 기능의 이점을 활용하는 광범위한 계산 작업에 사용됩니다. 오늘날 GPU는 인공 지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝, 과학 시뮬레이션에서 중요한 역할을 합니다. 복잡한 신경망 훈련부터 기후 모델 시뮬레이션까지 작업을 가속화하여 다용성과 성능을 보여줍니다.

 

❔ GPGPU(그래픽 처리 장치의 범용 컴퓨팅)는 데이터 분석, 과학 시뮬레이션, 기계 학습 등 전통적으로 CPU가 처리했던 작업에 GPU를 사용하는 것을 의미합니다. 이는 대규모 데이터 세트가 포함되거나 광범위한 수학적 계산이 필요한 계산을 가속화할 수 있는 GPU의 병렬 처리 기능으로 인해 가능합니다. GPGPU는 GPU의 역할을 확장하여 전산 생물학, 금융 모델링, 인공 지능과 같은 분야에서 GPU를 필수적으로 만들었습니다.

 

⩥ GPU와 AI

GPU는 딥 러닝 모델 훈련에 필요한 방대한 계산을 신속하게 수행할 수 있는 능력으로 인해 최근 인공 지능(AI)과 머신 러닝의 붐에 중요한 역할을 해왔습니다. 병렬 처리 기능을 통해 여러 작업을 동시에 계산할 수 있으므로 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 신경망을 훈련하는 데 걸리는 시간이 대폭 단축됩니다. 이러한 가속화를 통해 더욱 정교한 AI 애플리케이션과 해당 분야의 급속한 발전이 가능해졌습니다.

 

⩥ GPU개발의 과제

성능이 좋아짐에 따라 그에 반하는 문제점도 있습니다. GPU가 더욱 강력해짐에 따라 더 많은 전력을 소비하고 더 많은 열을 발생시킵니다. 과도한 열로 인해 하드웨어 수명이 단축되고 잠재적으로 성능 제한이 발생할 수 있으므로 전력 소비 및 열 방출을 관리하는 것은 중요한 과제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 냉각 기술, 칩 설계 및 에너지 효율적인 아키텍처의 발전이 계속되고 있으며, 전력 소비와 열 출력을 최소화하면서 성능을 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

⩥ GPU의 미래
GPU의 미래는 과거만큼이나 흥미진진합니다. AI, 가상현실(VR), 증강현실(AR)의 발전으로 GPU는 더욱 실감나고 상호작용적인 경험을 만드는 데 중추적인 역할을 하게 되었습니다. 또한, 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅이 발전함에 따라 GPU는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 자율주행차, 스마트시티, 개인화된 의료 분야의 혁신을 주도하는 데 더욱 필수적인 요소가 될 것으로 예상됩니다.