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GPU 파이프라인 단계별 병목을 프로파일러로 찾고 최적화 방향을 결정하는 결
컴퓨터 아키텍처 수업에서 GPU 성능 분석 과제를 수행했습니다. 처음에는 전체 실행 시간만 봤는데 병렬화가 충분한데도 느린 구간이 있어 원인이 잘 파악되지 않았습니다. 프로파일러로 단계별 점유율을 측정했더니 메모리 대역폭이 병목이었습니다. 컴퓨트 유닛은 50% 이하로 활용되고 있었는데, 메모리 접근이 끝날 때까지 대기하는 구조였습니다. 접근 패턴을 분석해 coalescoed 접근으로 바꿨더니 메모리 트랜잭션 수가 줄어 대역폭 사용 효율이 올라갔습니다.
최적화 후 처리 속도가 2.3배 향상됐습니다. GPU 성능 최적화는 하드웨어 제약 이해와 프로파일러 활용이 핵심이라는 걸 그때 확인했습니다. 지금도 GPU 분석은 프로파일러부터 시작합니다.
이 결의 특징
GPU 파이프라인 각 단계의 병목을 프로파일러로 찾아 최적화 방향을 결정했습니다. 렌더링 파이프라인 10단계 중 '텍스처 페치'가 병목(전체 지연 60%)이었습니다. 여기에 집중해 캐시 정책을 개선하면 전체 성능이 2.3배 향상될 것으로 예측했고, 실제 달성했습니다.
이 결이 통하는 자리
병목 분석으로 효율적 투자를 한 것이 통합니다. 면접관이 '모든 부분을 최적화했나'고 물으면, '전체의 60%를 차지하는 부분에 80%의 노력을 집중했다'는 파레토 원칙이 효율성을 입증합니다.