[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #9: 중간 정리와 다음 단계로의 길잡이

시리즈의 아홉 번째 글입니다. 지금까지 인스턴스 설정, 물리 디바이스 선택, 로지컬 디바이스와 큐 확보, 커맨드 버퍼 & 큐를 통한 명령 전달, 메모리 관리, Compute 파이프라인 & 디스크립터 설정, 그리고 벡터 덧셈 예제로 GPGPU 전체 흐름을 익혀보았습니다. 또한 디버깅과 프로파일링에 대해 간단히 살펴봤습니다. 이번 글에서는 지금까지 다룬 내용을 좀 더 실전적 관점에서 정리하고, 다음 단계(Intermediate/Advanced)로 넘어가기 전 고려할 만한 주제들을 언급하겠습니다.

여기까지 다룬 내용 정리

1. 환경 설정 & 기본 예제:
   • Vulkan SDK, 드라이버 설치
   • 가장 단순한 “Hello Vulkan!”로 인스턴스 생성 확인
   • CMake를 통한 빌드 예제
2. 물리 디바이스 & 로지컬 디바이스 & 큐:
   • GPU를 직접 나열하고 조건에 맞는 디바이스 선택
   • Compute 기능을 지원하는 큐 확보
3. 커맨드 버퍼 & 큐 제출:
   • GPU에 명령을 기록(Record)하는 커맨드 버퍼 개념 이해
   • 명령을 큐에 제출하고, GPU가 이를 실행하는 흐름 파악
4. 메모리 관리 & 버퍼/이미지 객체:
   • CUDA보다 상세한 메모리 타입 선택 과정
   • 버퍼/이미지 생성 & 바인딩, 호스트 메모리 매핑 등을 통해 유연한 메모리 관리 가능
5. Compute 파이프라인 & 디스크립터:
   • GLSL/HLSL -> SPIR-V 컴파일
   • 파이프라인과 디스크립터를 통한 셰이더-자원 연결
   • CUDA 커널 호출보다 복잡하지만 범용성 확보
6. 벡터 덧셈 예제:
   • A, B, C 버퍼를 만들어 Compute 셰이더로 A+B → C 연산 수행
   • 전체 흐름을 실제 코드로 체험
7. 디버깅 & 프로파일링:
   • Validation Layer, RenderDoc, Nsight Graphics, Nsight Systems 등 활용
   • 성능 병목 지점 파악 및 최적화 전략 수립

지금까지의 과정을 통해 Vulkan 기반 GPGPU 프로그래밍의 기초를 다졌습니다. 이제는 좀 더 복잡한 문제나 고급 기술로 넘어갈 만한 토대를 마련한 셈입니다.

다음 단계(Intermediate/Advanced)로 나아가기

Vulkan GPGPU 프로그래밍을 더 심도 있게 파고들려면 다음과 같은 주제를 고려할 수 있습니다.

1. 더 큰 규모의 데이터 처리 & 최적화:
   • 수백만 개 이상의 요소를 처리하는 벡터나 행렬 연산
   • 버퍼 배치, 메모리 풀링, 파이프라인 캐싱 등을 통한 성능 튜닝
   • 워크그룹 크기 및 디스패치 패턴 최적화
2. 멀티 GPU 활용:
   • Vulkan은 멀티 디바이스 환경을 지원하므로, 멀티 GPU로 연산을 분할하는 전략 고려
   • Interop 기능 사용, PCIe 전송 최소화, NVLink 등 하드웨어 특성을 반영한 아키텍처 설계
3. Async Compute & 비동기 파이프라인:
   • 그래픽과 Compute를 동시에 활용해 렌더링 중 백그라운드로 GPGPU 연산 수행
   • CUDA 스트림과 유사하게 여러 큐를 통한 병렬 실행 패턴 설계
4. 고급 메모리 계층 활용:
   • Host Visible 메모리, Device Local 메모리뿐 아니라 Dedicated Allocation, Sparse Memory 등 고급 기능 활용
   • 바인딩 업데이트 최소화, Persistent Mapping 기법 등
5. GPU 특정 최적화:
   • NVIDIA, AMD, Intel GPU별 최적화 포인트 연구
   • Vendor-specific 익스텐션 활용(필요하다면)
6. 라이브러리 및 프레임워크 연계:
   • cuBLAS, cuDNN, Thrust 같은 CUDA 라이브러리 대안
   • Vulkan이 아직 CUDA만큼 풍부한 GPGPU 라이브러리를 갖추지는 않았지만, SPIR-V를 통한 공용 중간 표현 확장은 발전 가능성이 있음

Vulkan과 CUDA 혼합 고려

만약 NVIDIA 환경에서만 동작하는 특수한 고성능 코드가 필요하다면 CUDA를 쓰는 것이 낫겠지만, Vulkan을 사용하면 멀티벤더 지원과 그래픽+Compute 통합 워크플로우를 달성할 수 있습니다. 특정 상황에서는 Vulkan과 CUDA를 혼합해 GPU 메모리 Interop을 활용하는 전략도 가능합니다(예: CUDA로 Compute하고 Vulkan로 렌더링하는 시나리오).

정리

• 여기까지 기초부터 간단한 예제, 디버깅/프로파일링까지 학습
• 이제 더 큰 규모의 연산, 멀티 GPU, 비동기 처리, 고급 메모리 관리, 벤더별 최적화 등 고급 주제로 확장 가능
• Vulkan GPGPU는 CUDA에 비해 더 복잡하지만, 벤더 독립성과 그래픽+컴퓨트 융합이라는 장점을 살려 복잡한 애플리케이션을 만들 수 있음

다음 글 예고 (10편)

다음 글(#10)에서는 이 입문 시리즈를 마무리하고, Intermediate/Advanced 주제로 나아갈 때 참고할만한 자료나 라이브러리, 그리고 Vulkan GPGPU 생태계의 미래 방향성에 대해 언급하겠습니다. 이를 통해 독자들이 이후 어떤 방향으로 공부를 확장할지 판단하는 데 도움을 주려 합니다.