NVIDIA GPU 병렬 컴퓨팅 솔루션 데이라는 거창한 제목인데, 그냥 짧게 표현하면 CUDA 세미나였다.

CUDA 는 GPGPU 를 위한 아키텍쳐로써, GPU 를 일반적인 용도(General Purporse, GP) 사용하기 위한 것이다. NVIDIA 8000 씨리즈부터 지원한 것이기 때문에 이미 발표된지 좀 된 것인데.. 개발 SDK 는 아직 발전중인듯 하다.

세미나의 전체적인흐름은.... 먼저 CUDA 나 주변 환경에 대한 소개를 하고(사실 이때는 하도 졸아서 정확하게 뭘 했는지는 기억이 안난다. -_-;;) 데이비드 커크(David B. Kirk)씨가 나와서 CUDA 에 대한 전반적인 소개를 해줬다.

CUDA 에 관한 간단한 예제를 조금씩 보여줬는데, 인상적인 것들이 많았다. 일단, 메모리 자체를 CPU (정확히는 RAM 영역)와 연동하기가 쉬웠다. Vertex/Fragment Shader 의 구분은 없어지고, 일정한 개수의 쓰레드 프로세서와 많은 개수의 (논리적) 쓰레드들이 존재 했다. 각 블락에서는 각 쓰레드들끼리 서로 공유할 수 있는 Shared Memory 가 존재했다. 기존의 쉐이더에서의 메모리 접근은 텍스쳐를 사용한 매우 제한적인 접근이었지만, CUDA 에서는 램덤 액세스가 가능했다.

CUDA 를 사용하는 예제를 보면 프로그래밍이 매우 간단해진 것을 알 수 있었다. CPU 에서 하는 것처럼, C 문법과 거의 같은 형식의 CUDA 프로그래밍을 하면, 그것이 GPU 용 코드(PTX Code)와 CPU 프로그래밍에 붙일 코드로 나누어져서 이것들을 붙여서 사용하면 된다.

그 이후에는 몇몇 교수/강사님들이 CUDA 의 실제 활용에 대한 강연을 해주셨다. 그중 한분은 예전에 HCI 학회에서도 본 분이었고(아주 좋아하는 강연 스타일), 한분은 마이크 혐오증이 있는 듯, 마이크와 매우 먼 거리를 유지하며 혼자 중얼거리셔서 뭔말인지 못알아들었다.

어쨌건... 개인적으로는 8000씨리즈의 하드웨어 사용에 조금 제약이 있긴하지만, 지금 CPU 레이트레이싱은 구현을 해놨으니까, 시간 날때 틈틈히 CUDA 로 옮겨볼 생각이다. CUDA 가 워낙 작성하기 편하게 되어 있는거 같아서 금방 익힐 수 있을 것 같다.


ps. 꼭 질문해보고 싶었던 것이 있었지만, 커크씨에게 나의 저질 영어 발음을 들려주는 것은 죄악이라 생각했기 때문에 관뒀다. (응? -_-??)


ps. 쿼드로라던가 9000대 그래픽 카드라던가... 경품은 하나도 안됐지만.. ㅜ_ㅜ
참가하는 사람들에게 모두 주는 USB 는 매우 괜찮았다. NVIDIA 로고가 찍혀 있고, 이번 세미나 자료가 조금 들어 있는데, 무려 2GB!!!!

대부분의 이미지의 출처는 ACROFAN 이다(기사 링크).

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