드디어 CUDA에서 파이썬을 직접 쓸 수 있다 - GPU 프로그래밍의 판을 바꿀 변화, NVIDIA의 네이티브 파이썬 지원
GPU 프로그래밍, 이제 파이썬만 알면 된다
지금까지 GPU 프로그래밍은 고성능 연산이 필요한 개발자들의 전유물처럼 여겨졌습니다. 특히 NVIDIA의 CUDA는 뛰어난 성능을 제공하는 플랫폼이지만, C++ 또는 Fortran 기반이라는 점 때문에 파이썬 개발자에게는 높은 진입 장벽이었습니다.
그러나 2024년을 기점으로 상황이 바뀌기 시작했습니다. 파이썬이 세계에서 가장 많이 쓰이는 언어로 올라섰고, NVIDIA는 이에 맞춰 CUDA에 네이티브 파이썬 지원을 공식 도입했습니다.
이제 파이썬 개발자들도 복잡한 컴파일 과정 없이 GPU의 연산 능력을 자연스럽게 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 네이티브 파이썬 CUDA의 개념, 구조, 특장점, 새로운 프로그래밍 모델에 대해 정리합니다.
CUDA란 무엇인가
CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다. GPU의 연산 자원을 활용해 대규모 계산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었으며, 주로 AI, 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 분야에서 활용됩니다.
기존 CUDA는 대부분 C나 C++로 작성되었고, 파이썬 사용자들은 제한적인 바인딩을 통해서만 접근할 수 있었습니다. 이로 인해 많은 파이썬 개발자들이 CUDA의 성능을 온전히 활용하지 못하는 상황이 이어졌습니다.
왜 네이티브 파이썬이 중요한가
NVIDIA의 이번 결정은 단순한 언어 지원을 넘어선 전략적 변화입니다.
- 접근성 향상
수백만의 파이썬 개발자들이 별도의 언어 학습 없이 GPU를 활용할 수 있는 길이 열렸습니다. - 생산성 향상
C++ 기반의 복잡한 개발 과정 대신, 익숙한 파이썬 문법으로 GPU 프로그래밍을 할 수 있어 개발 속도와 유지보수 효율성이 높아집니다. - 시장 확대
특히 인도와 브라질 등 개발자 인프라가 빠르게 성장하고 있는 지역에서 CUDA의 활용도가 급격히 확대될 것으로 보입니다.
Pythonic CUDA의 구성 요소
CUDA Core – 파이썬다운 CUDA 런타임
CUDA Core는 CUDA 런타임을 파이썬 개발자에게 친숙한 방식으로 재구성한 것입니다. JIT(Just-In-Time) 컴파일을 중심으로 작동하며, 복잡한 명령어 호출이나 컴파일러 설정 없이도 GPU 연산이 가능하도록 설계되었습니다.
중요한 점은 이 시스템이 단순히 C 코드를 파이썬 문법으로 옮겨놓은 것이 아니라, 파이썬다운 흐름과 구조를 유지하고 있다는 것입니다.
cuPyNumeric – NumPy 사용자 위한 대안
cuPyNumeric은 파이썬에서 널리 사용되는 NumPy의 대체 라이브러리입니다. 문법과 사용 방식이 거의 동일하지만, 내부 연산은 GPU에서 병렬 처리됩니다. 이로써 별다른 수정 없이 기존 NumPy 코드를 GPU 가속 코드로 전환할 수 있습니다.
NVMath Python – 일관된 API 구조
NVIDIA는 호스트와 디바이스 양쪽에서 동일하게 호출 가능한 수학 연산 API를 제공하기 위해 NVMath Python을 개발했습니다. 성능 손실 없이 C++ 기반의 고성능 라이브러리를 파이썬에서 직접 호출할 수 있도록 구성돼 있어, 사용자 입장에서는 고성능 연산을 자연스럽게 사용할 수 있습니다.
전체 스택 통합과 개발 도구
Pythonic CUDA는 단순히 커널만 제공하는 것이 아니라, 개발자들이 사용할 수 있는 라이브러리, 프로파일러, 디버깅 도구까지 포함한 전체 개발 생태계를 제공합니다.
실행 흐름 전반이 파이썬 환경 내에서 처리되기 때문에 별도의 CLI 컴파일러를 호출하거나 추가 설정을 거칠 필요 없이 일관된 작업이 가능합니다.
CuTile: 새로운 프로그래밍 모델의 등장
전통적인 CUDA 프로그래밍은 스레드 단위의 세밀한 제어를 기반으로 하지만, 이는 파이썬 개발자에게는 비직관적일 수 있습니다. NVIDIA는 이러한 점을 고려해 CuTile이라는 새로운 프로그래밍 모델을 도입했습니다.
타일 기반의 병렬 처리
CuTile은 연산을 스레드 수준이 아닌 '타일' 단위로 분할하여 처리합니다. 이는 파이썬이 배열이나 텐서 중심의 사고방식을 갖고 있다는 점을 반영한 설계입니다.
추상화와 성능의 균형
코드가 이해하기 쉬우면서도, 내부적으로는 컴파일러가 GPU의 구조를 최적화해 처리하게 됩니다. 즉, 개발자는 복잡한 병렬 처리 로직을 작성하지 않아도 고성능 실행이 가능하며, 디버깅도 훨씬 용이합니다.
향후 확장성
현재 CuTile은 파이썬 CUDA용으로 설계되었지만, NVIDIA는 향후 C++용 확장도 계획하고 있습니다. 이는 CUDA의 구조가 보다 유연하고 다양한 언어 기반으로 확장될 수 있음을 의미합니다.
GPU 프로그래밍의 진입장벽이 무너진다
NVIDIA의 네이티브 파이썬 CUDA 지원은 GPU 프로그래밍을 둘러싼 패러다임을 전환시킬 핵심 변화입니다.
기존의 C++ 중심 구조는 강력했지만, 많은 개발자들에게는 어렵고 부담스러웠습니다. 이제 파이썬만으로도 GPU를 활용한 고성능 연산이 가능해지면서, AI, 데이터 분석, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 CUDA의 활용이 폭발적으로 증가할 것으로 기대됩니다.
Pythonic CUDA는 더 많은 개발자가 GPU 생태계에 참여할 수 있도록 만들고, CUDA 자체의 성장 가능성을 확장시키는 결정적인 전환점이 될 것입니다.
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