NVIDIA의 GPU, AI, 레이트레이싱 기술력은 어떤 점이 특이할까?

우리는 게임, 전문 시각화 및 그 이상의 영역에서 뛰어난 기술력을 보여주는 NVIDIA 기업의 기술력을 많이 이용하고 있습니다. 많은 회사들 중에 NVIDIA가 눈에 띄는 이유는 무엇일까요?

게이머들이 극찬하는 것은 단지 그래픽 카드일까요, 아니면 다른 그 이상의 이야기가 있을까요?

특히 그래픽 처리 장치(GPU), 인공 지능(AI), 딥 러닝, 획기적인 레이 트레이싱 기술에 초점에 맞춰 NVIDIA의 기술에 대해 알아봅시다.

 

본문 설명에 앞서 먼저 CPU와 GPU에 대해 간략하게 알아봅시다.

 

CPU와 GPU의 차이 : 뇌와 노동 인력 

• CPU는 고급두뇌 인력으로, GPU는 다수의 단순노동 인력으로 비유할 수 있다.
• GPU는 대량의 단순연산을 병렬처리하는데 특화되어 있어 그래픽 처리에 주로 사용된다.
• 그래픽처리 작업은 화면 픽셀에 숫자를 계산하여 채우는 것에 주로 집중된다.

 

 

CPU와 GPU의 연산 능력 및 조건문 처리 비교

• GPU는 대량의 단순 계산에 적합하며, 인텔 스카이레이크 4코어 CPU에 비해 엔비디아 지포스 1070 GPU는 40배의 정수 연산 능력을 보유하고 있다.
• 하지만 GPU는 조건문 연산을 처리하는데 취약하며, 이에 따라 CPU의 역할이 제한적이었다.

 

 

알파고 제작 과정과 CPU 대신 GPU의 활용

• 알파고 방식은 프로그래밍 접근 방식이 전통적인 방식과 크게 다르며, 데이터를 대량으로 활용해 주조하는 방식으로 이해된다.
• 대량의 데이터에 대한 반복적이고 단순한 연산이 필요하며, 이를 위해 CPU 대신 다수의 막노동꾼인 GPU가 효율적이다.
• 알파고 방식은 GPU에 대한 수요를 증가시키며, 기술의 변화를 선술 하면 큰 이득을 얻을 수 있다.

 

엔비디아와 AI기술

엔비디아는 가지고 있는 그래픽 처리에 대한 고급 기술을 가지고 있으며, 이를 이용하여 AI기술과 같은 기술적인 변화와 관련하여 소프트웨어 개발 패러다임의 변화로 인해 독보적인 장점을 가지고 있습니다.

 

21세기를 깊이 파고들면서 우리는 AI와 딥러닝의 기술시대에 깊숙히 파고들어 살아가고 있습니다.

엔비디아는 GPU기술을 활용하여 AI 및 딥 러닝 작업을 가속화하면서 이 혁명의 선두에 서 있습니다.

그런데 왜 AI용 GPU일까요?

 

AI 및 딥 러닝 모델은 컴퓨팅 성능을 원하며, GPU는 병렬 처리 기능 덕분에 이를 신속하게 제공할 수 있습니다. NVIDIA의 CUDA 플랫폼을 사용하면 개발자가 이 기능을 활용할 수 있어 기존 CPU를 사용할 때보다 훨씬 짧은 시간에 작업을 처리 할 수 있습니다.

 

NVIDIA 혁신의 중심에는 기존 CPU 성능을 뛰어넘는 복잡한 계산을 가속화하도록 설계된 GPU 아키텍처가 있습니다. NVIDIA의 GPU, 특히 Turing 및 Ampere 아키텍처는 광범위한 컴퓨팅 작업을 처리하면서 컴퓨팅 효율성과 다양성의 도약을 나타냅니다.

 

CUDA: 병렬 컴퓨팅의 혁명
NVIDIA의 GPU 역량의 중심에는 GPU의 가상 명령어 세트 및 병렬 계산 요소에 직접 액세스 할 수 있는 API인 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 플랫폼이 있습니다. CUDA는 수천 개의 스레드에서 동시에 컴퓨팅 커널 실행을 촉진하므로 고성능 컴퓨팅, 과학 연구 및 기계 학습 애플리케이션에 없어서는 안 될 도구입니다.

 

AI 및 딥 러닝을 위한 NVIDIA의 에코시스템은 하드웨어를 넘어 AI 개발을 간소화하도록 설계된 소프트웨어 도구 및 라이브러리 제품군을 포함합니다. 예를 들어 cuDNN 라이브러리는 순방향 및 역방향 컨볼루션, 풀링, 정규화 및 활성화 레이어와 같은 표준 루틴에 대해 고도로 조정된 구현을 제공합니다. 반면, NVIDIA의 TensorRT는 딥 러닝 애플리케이션에 낮은 대기 시간과 높은 처리량을 제공하는 고성능 딥 러닝 추론 최적화 프로그램입니다.

 

레이트레이싱 기술

NVIDIA가 RTX 시리즈 GPU에 실시간 레이 트레이싱을 도입한 것은 렌더링 기술의 획기적인 변화를 의미하며 컴퓨터 그래픽에서 전례 없는 수준의 현실감을 제공합니다. 빛의 물리적 동작을 시뮬레이션하는 기술인 레이 트레이싱은 이전에는 비실시간 애플리케이션으로 분류되어 컴퓨팅 집약적으로 악명 높았습니다.

RT 코어의 역할
NVIDIA 실시간 광선 추적의 핵심은 광선 추적 알고리즘에서 중요한 작업인 BVH(Bounding Volume Hierarchy) 통과 및 광선 삼각형 교차 테스트를 처리하도록 설계된 특수 처리 장치인 RT 코어에 있습니다. 이러한 특정 작업을 RT 코어에 오프로드함으로써 NVIDIA의 GPU는 사실적인 조명, 그림자 및 반사가 포함된 복잡한 장면을 실시간으로 효율적으로 렌더링 할 수 있습니다.

 

NVIDIA는 GPU 아키텍처, AI 및 딥 러닝, 레이 트레이싱 기술의 발전을 통해 게임 및 엔터테인먼트부터 과학 연구 및 자율주행 차량에 이르기까지 여러 부문에 걸쳐 변화를 촉진했습니다. NVIDIA가 개척한 기술 혁신은 하드웨어와 소프트웨어의 기능을 재정의할 뿐만 아니라 컴퓨팅 및 인공 지능 영역에서 미래 혁신을 위한 길을 열어줍니다.