NVIDIA, CUDA에 ‘네이티브 Python’ 지원 전격 도입

 

 

이제 Python만으로도 GPU를 다룰 수 있다면?

CUDA는 GPU 병렬 컴퓨팅의 대명사입니다. 하지만 그동안 CUDA를 사용하려면 C/C++ 언어를 알아야 했기 때문에, Python 개발자에게는 여전히 높은 진입장벽이 존재했습니다.

그런데 이제, 상황이 완전히 바뀌었습니다.
NVIDIA가 CUDA에 ‘네이티브 Python 지원’을 공식 도입한 것이죠.

2024년 GitHub 오픈소스 통계에 따르면, Python은 전 세계에서 가장 인기 있는 언어로 JavaScript를 제치고 1위를 차지했습니다. 수많은 개발자들이 Python을 사용하는 지금, 이 변화는 단순한 기능 추가가 아닙니다. GPU 컴퓨팅의 새로운 시대를 여는 신호탄입니다.

이번 블로그에서는 NVIDIA가 어떻게 Python을 CUDA 생태계에 자연스럽게 통합했는지, 어떤 도구와 모델이 새로 도입되었는지, 그리고 이 기술이 우리에게 어떤 기회를 줄 수 있는지를 자세히 소개합니다.

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🎯 CUDA에 네이티브 Python이 추가되었다는 건 무슨 의미일까?

기존 CUDA는 기본적으로 C/C++ 또는 Fortran과 함께 사용되도록 설계되었습니다. Python에서도 일부 라이브러리를 통해 사용할 수는 있었지만, '네이티브' 지원은 아니었고, 불완전하거나 복잡한 인터페이스가 많았습니다.

하지만 이제 NVIDIA는 Python을 CUDA의 ‘1급 시민(First-class language)’으로 만들었습니다.

“Python CUDA는 단순히 C 문법을 Python처럼 보이게 바꾼 것이 아닙니다. Python 개발자에게 자연스럽게 느껴져야 합니다.”
— Stephen Jones, NVIDIA CUDA 아키텍트

이제 개발자는 C나 C++을 몰라도 Python 코드만으로도 직접 GPU 알고리즘을 실행할 수 있습니다. Python 개발자의 수가 수천만 명에 이르는 만큼, CUDA 생태계의 확장은 가히 폭발적일 것입니다.

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🧩 Pythonic CUDA: 무엇이 달라졌을까?

NVIDIA는 단순히 Python 바인딩만 추가한 것이 아닙니다. 전체 CUDA 스택을 Python에 맞춰 새롭게 재구성했습니다. 아래에서 하나씩 살펴보겠습니다.

1️⃣ cuPyNumeric – NumPy를 GPU로 끌어오다

cuPyNumeric은 NumPy와 거의 동일한 문법을 가지고 있지만, 그 연산을 GPU에서 처리합니다. 사용법은 간단합니다.

# 기존 NumPy 코드
import numpy as np
x = np.arange(10)
print(x**2)

# cuPyNumeric 코드
import cupy_numeric as np
x = np.arange(10)
print(x**2)  # GPU에서 연산됨!

단 한 줄의 import만 바꾸면 CPU에서 GPU로 전환됩니다. 기존 NumPy 사용자에게 매우 자연스러운 전환이 가능합니다.

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2️⃣ CUDA Core – Python스럽게 재해석된 CUDA 런타임

NVIDIA는 CUDA Core를 “Python 개발자에게 자연스러운 CUDA 런타임의 재구현”이라고 표현했습니다.

• JIT(Just-in-time) 컴파일 기반
• 별도 커맨드라인 컴파일러 없이도 실행
• Python 내에서 완전히 처리 가능

즉, 복잡한 설정이나 빌드 과정 없이도 Python 스크립트만으로 GPU 연산이 가능합니다.

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3️⃣ NVMath Python – CPU와 GPU 모두에서 통일된 API

NVMath는 CPU와 GPU 양쪽에서 모두 동작 가능한 통합 수학 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 C++에서 직접 최적화된 코드와 연결되기 때문에, 성능 손실 없이 Python에서 실행됩니다.

Jones는 이를 통해 “성능 차이는 거의 없다”고 강조했습니다. Python 코드로 쓰면서도, 실제 실행은 고도로 최적화된 C++ 라이브러리를 호출하는 구조입니다.

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4️⃣ CuTile – Python 개발자를 위한 새로운 프로그래밍 모델

전통적인 CUDA는 '스레드 기반 병렬 처리'에 익숙해야 했습니다. 하지만 Python 개발자는 일반적으로 배열, 벡터, 텐서 기반의 사고를 합니다.

이를 반영해 새롭게 설계된 모델이 바로 CuTile입니다.

• 타일(Tile) 단위로 데이터를 병렬 처리
• 배열 중심 추상화 → Python 개발자에게 직관적
• 성능은 스레드 기반 처리와 동일 수준
• 디버깅과 코드 유지보수가 용이

이 모델은 특히 딥러닝, 과학 컴퓨팅, 대규모 행렬 연산 등에서 복잡도는 줄이고 생산성은 높이는 구조를 제공합니다.

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🌍 왜 이 기술이 중요한가?

CUDA의 Python 네이티브 지원은 단순한 기술 변화 그 이상입니다.

• 학습 장벽 감소: Python만 알아도 GPU 활용 가능
• 글로벌 개발자 유입: 특히 인도, 브라질 등 신흥 개발자 시장 확대
• 생산성 향상: 디버깅, 테스트, 실행 모든 단계에서 효율 증가
• 파이썬 생태계 통합: PyTorch, TensorFlow 등과도 자연스럽게 연계

또한 NVIDIA는 Python 외에도 Rust, Julia 등 다양한 언어 지원을 확대할 계획이어서, GPU 컴퓨팅의 패러다임 전환이 일어나는 중이라 볼 수 있습니다.

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GPU 개발의 판도가 바뀌고 있다

이제는 Python만으로도 GPU를 자유롭게 사용할 수 있는 시대가 열렸습니다.

NVIDIA는 단순히 기능만 추가한 것이 아니라, Python 개발자에게 친숙하고 효율적인 환경 전체를 구축했습니다.

🚀 성능, 생산성, 접근성까지 모두 잡은 이번 변화는 Python 개발자뿐 아니라 전 세계의 GPU 활용 방식에 큰 변화를 가져올 것입니다.

앞으로는 머신러닝, 과학 연산, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 더 많은 사람들이 쉽게 GPU 파워를 활용할 수 있게 될 것입니다.

https://thenewstack.io/nvidia-finally-adds-native-python-support-to-cuda/

NVIDIA Finally Adds Native Python Support to CUDA