CUDA 13.1 가 출시되었습니다 (+ CUDA Tile)
CUDA 13.1이 공개되면서, 엔비디아는 CUDA Tile이라는 새로운 프레임워크를 함께 선보였습니다. 최근 AI 모델의 규모와 복잡성이 폭발적으로 증가함에 따라, GPU 연산을 더 정교하게 통제하고 최적화하는 기술의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. CUDA Tile은 바로 이 요구를 해결하기 위해 등장한 타일(tile) 단위의 High-Level 프로그래밍 모델입니다. 오늘은 타일 개념이 왜 중요한지, 그리고 CUDA Tile이 어떤 방식으로 개발자 경험을 바꿔놓는지 살펴보겠습니다.
왜 ‘타일(Tile)’이 중요한가?
딥러닝 모델의 대부분의 연산은 결국 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)으로 귀결됩니다. 거대한 행렬 A와 B를 곱해 C를 생성하는 과정에서, GPU는 이 행렬 전체를 한 번에 처리하지 않습니다. 대신 행렬을 일정 크기의 ‘타일(=블록)’로 잘게 나누어 병렬로 연산합니다.
예를 들어, 4096×4096 크기의 행렬을 작은 128×128 블록들로 나누어 처리한다면,
- 메모리 접근 패턴을 더 잘 제어할 수 있고,
- L2/L1 캐시 활용도가 크게 높아지며,
- GPU SM(Streaming Multiprocessor)의 활용 효율도 올라갑니다.
즉, 타일을 어떻게 나누고, 어떤 순서로 배치하며, 어떤 방식으로 연산하도록 스케줄링하느냐가 성능을 크게 좌우합니다. 고성능 커널을 직접 작성해본 분들이라면 타일 크기 조정이 얼마나 민감한 요소인지 잘 아실 것입니다.
타일 최적화가 어려운 이유
문제는 이 타일 최적화가 결코 단순하지 않다는 점입니다.
타일 크기 하나만 변경해도 다음 요소들이 연쇄적으로 영향을 받습니다.
- 공유 메모리(Shared Memory) 사용량
- 레지스터 압력(Register Pressure)
- 워프(Warp) 단위의 스레드 배치
- Bank Conflict 발생 여부
- L2 로드/스토어 패턴
이 때문에 지금까지는 "커널 개발 경험이 있는 고급 개발자들"만 타일 기반 최적화를 제대로 수행할 수 있었습니다. Python 레벨에서 모델 개발을 하는 대부분의 AI 엔지니어에게는 사실상 난공불락에 가까운 영역이었습니다.
CUDA Tile: 타일 최적화를 Python 레벨에서 다룹니다
CUDA Tile은 이러한 어려움을 해결하기 위해 등장한 고수준(High-level) 타일 프로그래밍 프레임워크입니다. 핵심 목표는 다음 두 가지입니다.
- 타일 기반 컴퓨팅을 Python 수준에서 추상화
- 성능 손실 없이 GPU에서 최적의 타일 전략을 자동으로 적용
즉, 개발자는 다음과 같은 조작만으로도 고성능 타일 연산을 간단히 수행할 수 있습니다.
@cutile.kernel
def matmul(a, b, c):
tile_a = cutile.load_tile(a)
tile_b = cutile.load_tile(b)
c += cutile.matmul(tile_a, tile_b)이러한 코드 뒤에서는 실제로 다음과 같은 최적화가 자동으로 이루어집니다.
- 타일 크기 선택
- warp-level 수준의 로드 밸런싱
- shared memory double buffering
- Tensor Core 스케줄링
- Prefetch 및 pipeline 최적화
덕분에 기존 CUDA 커널 개발 대비 훨씬 적은 코드로 동일하거나 더 높은 성능을 낼 수 있는 환경이 마련된 셈입니다.
왜 지금 타일 프로그래밍인가?
AI 모델이 커질수록 연산량은 기하급수적으로 증가하지만, GPU의 클럭 속도는 더 이상 빠르게 오르지 않습니다. 결국 성능 향상의 핵심은 데이터를 얼마나 효율적으로 ‘쪼개고 배치하느냐’, 즉 타일링 전략에 달려 있습니다. 예를 들어,
- LLM의 Attention 연산은 타일 최적화로 이루어짐
- FP8, FP6 같은 저정밀도 연산에서도 타일 구조는 Tensor Core 활용률을 높임
- MoE, Vision Transformer(ViT) 등 다양한 모델 구조에서 타일 기반 최적화는 필수
CUDA Tile은 바로 이 전환점에서 등장한, AI 시대 GPU 프로그래밍의 새로운 표준으로 자리잡을 가능성이 큽니다.
Conclusion
과거에는 CUDA 커널을 직접 작성하지 않으면 타일 기반 최적화를 활용할 수 없었습니다. 그러나 CUDA Tile은 이 장벽을 낮춤으로써 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- Python 개발자가 고성능 GPU 최적화를 쉽게 사용
- 타일 전략을 자동화함으로써 모델 연산 성능 향상
- 커널 개발자에게도 더 생산적인 DSL(도메인 전용 언어)을 제공
- 향후 AI 프레임워크(PyTorch, JAX 등)와의 통합 가능성 확대
AI 모델 연산이 더욱 대규모화되는 시점에서, CUDA Tile은 GPU 성능을 극한까지 끌어올릴 수 있는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 앞으로 CUDA Tile이 모델 개발 및 커널 최적화 생태계에서 어떤 변화를 만들어낼지 기대해봐도 좋겠습니다.