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GN⁺: 파이썬 개발자를 위한 CUDA 프로그래밍 입문

 (pyspur.dev)
15P by neo 7일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • GPU는 수천 개의 코어를 가진 대규모 병렬 프로세서로, 동시에 많은 작업을 처리하도록 설계되었음
  • CPU는 복잡하고 순차적인 작업에 뛰어나지만, 한 번에 처리할 수 있는 작업 수가 제한적임
  • 반면, GPU는 수천 개의 스레드를 통해 작업을 병렬로 처리하여 대량의 데이터를 신속하게 처리하는 데 강점이 있음
  • 예를 들어, NVIDIA RTX 4090 GPU는 16,384개의 CUDA 코어를 가지고 있으며, 이는 고급 CPU의 16~24개 코어와 비교됨
  • 각 GPU 코어는 CPU 코어보다 느리지만, 수많은 코어의 병렬 처리를 통해 행렬 연산 등 대규모 계산에 적합함

CUDA와 파이썬

  • NVIDIA의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 GPU에서 실행되는 프로그램을 작성할 수 있게 해주는 플랫폼이자 C++ 확장임
  • CUDA는 프로그래밍 모델과 API를 제공하여 개발자가 GPU에서 직접 실행되는 코드를 작성할 수 있도록 함
  • 이를 통해 병렬 처리가 가능한 작업을 CPU에서 GPU로 오프로드하여 성능 향상을 도모할 수 있음
  • 파이썬 개발자는 Numba와 같은 도구를 사용하여 GPU 가속을 활용할 수 있음
  • Numba는 파이썬 코드를 CUDA 지원 GPU에서 실행할 수 있도록 컴파일해주는 파이썬 컴파일러임
  • 이를 통해 파이썬 개발자는 최소한의 새로운 문법과 용어로 GPU 가속 컴퓨팅을 쉽게 시작할 수 있음
  • CUDA 파이썬은 CUDA 드라이버 및 런타임 API에 대한 Cython/파이썬 래퍼를 제공하여 파이썬 개발자가 GPU의 병렬 컴퓨팅을 활용할 수 있도록 함
  • CUDA 파이썬은 PIP 및 Conda를 통해 설치할 수 있음

CUDA의 스레드와 블록 구조

  • CUDA에서 커널은 GPU에서 실행되는 함수로, 커널을 실행하면 수백 또는 수천 개의 병렬 스레드가 동시에 실행되어 각기 다른 데이터를 처리함
  • 이러한 모델을 SIMT(Single-Instruction Multiple-Thread) 모델이라고 함
  • 스레드는 워프(warp, 32개의 스레드 그룹)로 구성되며, 워프는 블록으로 그룹화됨
  • 각 블록은 스트리밍 멀티프로세서(SM)에서 실행되며, SM은 제한된 자원(레지스터, 공유 메모리 등)을 가짐
  • 블록 크기는 이러한 자원의 할당과 워프의 동시 실행 수(occupancy)에 영향을 미침
  • 스레드 블록의 수와 크기를 적절히 설정하여 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있음

메모리 관리와 최적화

  • CUDA 프로그래밍에서는 CPU(호스트)와 GPU(디바이스) 간의 메모리 관리를 명시적으로 수행해야 함
  • 일반적인 흐름은 다음과 같음:
    • GPU 메모리 할당 (cudaMalloc)
    • 호스트에서 디바이스로 데이터 복사 (cudaMemcpy)
    • 커널 실행
    • 디바이스에서 호스트로 결과 복사 (cudaMemcpy)
    • GPU 메모리 해제 (cudaFree)
  • 공유 메모리는 블록 내의 스레드들이 빠르게 데이터를 공유할 수 있도록 해주는 on-chip 메모리로, 이를 통해 메모리 접근 속도를 향상시킬 수 있음
  • 스레드 간 동기화는 __syncthreads()를 사용하여 구현하며, 이를 통해 레이스 컨디션을 방지할 수 있음

LLM을 위한 커스텀 CUDA 커널

  • 대규모 언어 모델(LLM) 작업에서는 메모리 오버헤드를 줄이고 효율성을 높이기 위해 여러 연산을 하나의 커널로 합치는 커스텀 CUDA 커널이 개발되고 있음
  • 예를 들어, FlashAttention은 Transformer의 self-attention을 최적화하여 메모리 읽기 및 쓰기를 줄임으로써 효율성을 크게 향상시킴
  • FlashAttention은 공유 메모리를 활용하여 연산을 타일링하고, 이를 통해 긴 시퀀스에서도 높은 효율을 달성함
  • 이러한 최적화를 통해 딥러닝에서 메모리 대역폭이 병목이 되는 문제를 해결할 수 있음

PyTorch와 CUDA 구현 비교

  • PyTorch에서는 고수준의 추상화를 통해 GPU 연산을 쉽게 수행할 수 있음
  • 예를 들어, 두 벡터의 합을 구하는 연산은 다음과 같이 간단하게 구현할 수 있음:
import torch  
  
# GPU에서 두 개의 큰 벡터 생성  
a = torch.rand(1000000, device='cuda')  
b = torch.rand(1000000, device='cuda')  
  
# 요소별로 더하기  
c = a + b
  • 그러나 성능 최적화가 필요한 경우, CUDA를 직접 사용하여 커스텀 커널을 작성할 수 있음
  • CUDA를 사용하면 메모리 접근 패턴, 스레드 구성, 공유 메모리 활용 등을 세밀하게 조정하여 성능을 극대화할 수 있음
  • 예를 들어, FlashAttention의 CUDA 구현은 메모리 접근을 최적화하고, 연산을 공유 메모리에 타일링하여 성능을 향상시킴
  • 이러한 저수준의 최적화를 통해 PyTorch의 고수준 구현보다 더 높은 성능을 달성할 수 있음

결론

  • GPU의 병렬 처리 능력을 활용하면 대규모 데이터 처리와 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있음
  • CUDA는 이러한 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 해주는 플랫폼으로, 파이썬 개발자도 Numba와 같은 도구를 통해 CUDA의 이점을 누릴 수 있음
  • CUDA의 스레드와 블록 구조, 메모리 관리 기법 등을 이해하면 더 효율적인 GPU 프로그래밍이 가능함
  • 특히, 딥러닝과 같은 분야에서는 커스텀 CUDA 커널을 작성하여 성능을 극대화할 수 있음
  • PyTorch와 같은 고수준의 프레임워크를 사용하면서도, 필요에 따라 저수준의 CUDA 최적화를 통해 더 높은 성능을 추구할 수 있음
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neo 7일전  [-]
Hacker News 의견

  • 어리석은 질문: 엔지니어로서 AI의 수학적 측면을 배우지 않고도 CUDA나 GPU 아키텍처의 하위 수준을 깊이 파고들 수 있는 가능성이 있을까? 만약 그렇다면, 어떻게 시작해야 할까? 최적화와 특정 계산에 GPU를 사용하는 이유를 배워야 할 것 같음

    • 병렬 질문: 데이터 엔지니어로 일하면서 AI/ML을 알지 못해도 MLE나 AI 데이터 엔지니어링에 진입할 수 있는지 항상 궁금했음. 데이터의 모양만 알면 된다고 생각했지만, 지금까지 본 모든 MLE 직무 설명에는 AI 배경이 필요하다고 되어 있음

  • 매우 훌륭한 글임. AI가 생성한 것으로 보이는 인라인 퀴즈(QnA)가 이해도를 테스트하는 데 매우 유용함. 모든 튜토리얼에 이 기능이 포함되었으면 좋겠음

  • 모든 CUDA 튜토리얼이 AI를 목표로 하는지, 아니면 예를 들어 일반 과학 계산을 위한 것들도 있는지 궁금함. 고성능 컴퓨팅을 위해 날개 위의 공기 흐름과 같은 것들을 시도해보는 것이 재미있을 것 같음

  • 공유해줘서 고맙고, 읽는 것을 즐겼음. 약간의 관련 질문이 있음: DeepSeek이 CUDA를 우회하여 실행을 더 효율적으로 만든 방법에 대한 통찰이 있는지 궁금함

    • 오랜 시간 동안 개발된 핵심 라이브러리인 CUDA가 여전히 개선의 여지가 있다는 것이 항상 놀라웠음. 특히 새로운 개발자 팀이 스스로 격차를 메울 수 있을 정도로

  • Jensen이 주면, Guido가 가져감

  • 이 책: "Programming Massively Parallel Processors"는 CPU에서 GPU 아키텍처로 전환하는 사람들을 위해 맞춤형으로 보임

  • 또한 https://github.com/rust-gpu/rust-gpu와 https://github.com/rust-gpu/rust-cuda를 확인해보길 바람

  • 관련 링크: https://sakana.ai/ai-cuda-engineer/와 https://reddit.com/r/MachineLearning/…

  • 최근에 무엇이 바뀌었고, 과거에는 CPU에서만 가능했던 시뮬레이션을 GPU(예: isaac sim)에서 끝까지 할 수 있게 되었는지에 대한 아이디어가 있는지 궁금함

  • PySpur의 웹사이트에 있는 것이므로, PySpur와 n8n 같은 AI 에이전트용 UI 도구에 대한 경험이 있는 사람이 있는지 궁금함. 재미로 몇 가지 아이디어를 프로토타입하기 위해 도움이 될 만한 것을 찾고 있음. 셀프 호스팅해야 하므로($), Open Hands처럼 상대적으로 구성하기 쉬운 것을 선호함

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