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워크로드 특성과 PPA 목표 기반으로 GPU 마이크로아키텍처 구성 결
GPU 마이크로아키텍처를 정의할 때 고려하는 핵심 요소는 타겟 워크로드의 특성입니다. 그래픽 렌더링, 과학 컴퓨팅, AI 추론은 각각 다른 연산 패턴을 가지며, 어떤 워크로드를 우선 지원하느냐에 따라 셰이더 코어 수, 메모리 시스템 구조, 특수 가속기 포함 여부가 달라집니다.
두 번째로 중요한 것은 PPA 목표와 제약입니다. 데스크톱과 모바일 GPU는 전력·면적 제약이 달라 컴퓨트 집약도와 메모리 대역폭의 균형점이 다릅니다. 워크로드 산술 강도를 분석해 어느 쪽이 병목인지를 파악하면 설계 우선순위가 명확해집니다.
마이크로아키텍처 정의에서 배운 것은 모든 것을 최적화할 수 없어 선택이 필요하다는 점입니다. 특정 워크로드에 특화된 설계가 범용 설계보다 해당 용도에서 훨씬 높은 효율을 내고, 타겟 시장을 명확히 정의하는 것이 아키텍처 결정의 출발점입니다.
이 결의 특징
워크로드 특성(게이밍, AI 추론, 미디어)과 PPA 목표(성능 우선 vs 전력 우선)를 기반으로 GPU 마이크로아키텍처를 구성했습니다. 게이밍은 높은 처리량(500 GFLOPS), AI는 정확도 중심(INT8), 미디어는 전력 절감(배터리). 각각 다른 설계 방향이 필요했습니다.
이 결이 통하는 자리
응용별로 다른 설계를 한 것이 통합니다. 면접관이 '일반화된 설계로 충분한가'고 물으면, '주요 워크로드별로 특화해 최적화했다'는 시장 이해가 기술 선택의 근거를 드러냅니다.