NVIDIA CUDA는 GPU를 범용 연산(GPGPU)에 활용할 수 있도록 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다.
원래 GPU는 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만, CUDA를 사용하면 수천 개의 코어를 활용해 대규모 연산을 동시에 처리할 수 있습니다.
1️⃣ CUDA와 GPU 연산의 관계
CPU는 소수의 코어로 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점이 있고,
GPU는 수많은 코어로 단순한 연산을 병렬 처리하는 데 특화되어 있습니다.
CUDA는 이러한 GPU의 병렬 구조를 개발자가 직접 활용할 수 있게 해주는 기술로,
행렬 계산, 벡터 연산, 반복 연산이 많은 작업에서 큰 성능 향상을 제공합니다.
2️⃣ CUDA 사용 시 성능 향상이 큰 작업
CUDA는 다음과 같은 분야에서 특히 효과적입니다.
- 딥러닝 / 머신러닝 (TensorFlow, PyTorch 내부적으로 CUDA 사용)
- 이미지·영상 처리
- 과학 시뮬레이션, 수치 해석
- 물리 연산, 금융 리스크 계산
- 대규모 데이터 병렬 처리
반면, 조건 분기가 많거나 순차적인 로직 위주의 작업은 CPU가 더 적합합니다.
3️⃣ CPU 프로그래밍과의 차이점
- CPU: 소수의 강력한 코어, 복잡한 제어 흐름에 유리
- GPU(CUDA): 수천 개의 코어, 단순 연산을 대량으로 동시에 처리
CUDA 프로그래밍에서는
- 메모리 구조(Global / Shared / Local)를 이해해야 하고
- 병렬 스레드 구조(Grid, Block, Thread)에 대한 개념이 필요합니다.
4️⃣ 입문자가 공부하기 좋은 언어와 환경
- C/C++ 기반 CUDA: 가장 기본적이고 공식적인 방식
- Python + CUDA 라이브러리: 입문자에게 가장 추천
- PyTorch, TensorFlow, CuPy 등을 활용하면 CUDA를 직접 작성하지 않아도 GPU 가속을 경험할 수 있습니다.
처음에는
“CUDA를 직접 구현하기” 보다는
“CUDA가 적용된 라이브러리를 사용하는 경험”부터 시작하는 것이 좋습니다.
5️⃣ 정리
CUDA는
- GPU의 병렬 연산 능력을 활용해
- 특정 연산을 CPU보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 해주는 기술이며
- AI, 과학 계산, 고성능 컴퓨팅 분야의 핵심 기술입니다.
기본 개념을 이해한 뒤, 실제 라이브러리를 사용해보며 접근하는 것이 가장 효율적인 학습 방법입니다.