[안될공학] NVIDIA 무기 CUDA가 무엇이길래 압도적인가

해당 영상은 엔비디아(NVIDIA)가 AI 칩 시장에서 압도적인 점유율을 유지하는 핵심 무기인 **CUDA(Compute Unified Device Architecture)**가 무엇이며, 왜 다른 경쟁사들이 성능 좋은 GPU나 AI 가속기를 개발하더라도 이를 대체하기 어려운지를 자세히 설명합니다.

1. CUDA의 정의: 하드웨어와 소프트웨어의 결합

CUDA는 중의적인 의미로 사용되며, 엔비디아가 GPU를 일반적인 병렬 컴퓨팅 용도로 활용할 수 있게 만든 하드웨어 아키텍처이자 이를 지원하는 소프트웨어 플랫폼입니다.

• 하드웨어 아키텍처 (CUDA Core)

  • CUDA는 컴퓨트 유니파이드 디바이스 아키텍처(Compute Unified Device Architecture)의 약자입니다 [01:27].

  • 원래 그래픽 렌더링을 위해 픽셀 하나하나를 병렬적으로 처리하도록 설계된 엔비디아 GPU의 하드웨어 구조를 의미합니다 [01:54].

  • 우리가 흔히 PC용 GPU를 살 때 '쿠다 코어'가 몇 개인지 따지는 것이 이 하드웨어 아키텍처에 해당합니다 [02:33].

• 소프트웨어 플랫폼/생태계

  • 엔비디아 GPU 하드웨어에 가장 잘 맞고, 쉽게 개발할 수 있도록 엔비디아가 제공하는 **소프트웨어 개발 키트(SDK)**와 라이브러리를 통칭합니다 [02:57].

  • 이 플랫폼은 CPU와 GPU 사이의 메모리 접근 및 연산 명령(행렬 연산, AI 모델 연산 등)을 쉽게 호출할 수 있도록 API 형태로 지원합니다 [03:23].

  • 소프트웨어(운영 체제)와 하드웨어(GPU)를 연결하여 움직일 수 있게 하는 드라이버와 같은 역할을 수행합니다 [04:17].

2. CUDA가 엔비디아의 독점적 무기인 이유

CUDA는 단순히 성능이 좋은 기술을 넘어, 20년에 걸쳐 쌓아 올린 견고한 소프트웨어 생태계 덕분에 대체가 불가능한 지위에 올랐습니다.

• 오랜 기간의 축적된 역사와 지원

  • CUDA는 엔비디아가 2006년부터 개발을 추진해 온 소프트웨어 플랫폼으로, 약 20년 동안 엔비디아 하드웨어를 잘 구동하기 위한 최적의 지원을 계속해 왔습니다 [04:39].

  • 하드웨어가 새롭게 나올 때마다 거기에 맞는 최적화된 소프트웨어를 계속 지원해 왔기 때문에, 하드웨어 성능만으로 이 헤게모니가 갑자기 바뀌기 어렵습니다 [15:34].

• 높은 개발 편의성과 접근성

  • CUDA는 개발자들이 익숙한 C, C++, 포트란 등 범용 프로그래밍 언어를 그대로 사용하여 GPU의 병렬 처리 능력을 쉽게 활용할 수 있게 지원합니다 [06:21].

  • 기존 그래픽 처리를 위한 프로세스(OpenCL, Direct3D)는 연산 목적(General Purpose GPU, GPGPU)으로 쓰기 복잡했으나, CUDA는 이를 자연스럽게 해결했습니다 [11:58].

• 강력한 풀 스택(Full Stack) 라이브러리 지원

  • CUDA 생태계는 AI 연구 및 HPC(고성능 컴퓨팅)에 필요한 모든 것을 제공하는 SDK로 구성되어 있습니다. 여기에는 컴파일러, 디버거뿐만 아니라 방대한 최적화된 라이브러리들이 포함됩니다 [14:18].

  • **텐서플로우(TensorFlow)**와 같은 유명 AI 프레임워크가 CUDA를 광범위하게 지원하며 [13:12], 특히 cuDNN(딥러닝), **cuBLAS(선형 대수)**와 같이 이미 엔비디아 하드웨어에서 최적의 성능을 발휘하도록 만들어진 라이브러리들을 연구자들이 일일이 코드를 짤 필요 없이 가져다 쓸 수 있습니다 [13:34] - [13:55].

  • 대부분의 AI 연구자 및 개발자들은 이미 이 라이브러리에 익숙해져 있고, 이를 이용해 만들어진 기존의 프로그램들이 많아 다른 칩으로의 전환이 쉽지 않습니다 [14:02] - [14:40].

3. 엔비디아 독점에 대한 반격 움직임

CUDA 생태계가 강력함에도 불구하고, 엔비디아 GPU가 너무 비싸기 때문에 이 종속성에서 벗어나려는 거대한 움직임이 나타나고 있습니다.

• 클라우드 사업자의 자체 칩 개발

  • 마이크로소프트, 메타, AWS, 구글 등 대형 클라우드 서비스(Hyperscalers) 제공업체들은 엔비디아에 막대한 비용을 지불하지 않기 위해 자체 AI 칩을 설계하고 있습니다 [15:56].

  • 이들은 엔비디아 CUDA의 편의성을 포기하더라도, 자체 칩을 통해 비용을 절감하여 클라우드 서비스의 공급 가격을 낮추려는 경제적인 동기가 있습니다 [16:21].

• 오픈CL(OpenCL)의 등장

  • CUDA에 대응하는 가장 유력한 개방형 진영의 움직임으로, 오픈CL이 있습니다 [17:55].

  • 오픈CL은 다양한 하드웨어 플랫폼(AMD, 인텔, ARM 등)과 CPU, GPU, FPGA 등 모든 프로세서를 아울러 사용할 수 있도록 지원하는 개방성(Openness)을 특징으로 합니다 [18:01].

  • 하지만 아직은 CUDA에 비해 채택률이 낮고, CUDA가 AI뿐만 아니라 다양한 애플리케이션으로 확장해 온 것을 따라잡는 데는 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다 [18:14] - [18:35].