이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
C++로 GPU 기능 일부를 소프트웨어 모델로 구현한 경험은 학교 컴퓨터 아키텍처 수업에서 간단한 렌더링 파이프라인 시뮬레이터를 작성한 것이 있습니다. 정점 변환과 래스터화 단계를 CPU에서 소프트웨어로 구현해 동작 원리를 확인했습니다. 실제 하드웨어와의 출력 비교를 통해 구현 오류를 잡아내는 방식으로 검증했습니다. SystemC는 학습 단계에서 RTL 모델링 개념으로만 접했고, 클록 기반 시뮬레이션 구조가 어떻게 동작하는지를 이론으로 이해했습니다. C++로 성능 임계 코드를 작성할 때는 메모리 접근 패턴과 캐시 효율이 중요하다는 것도 배웠습니다.
하드웨어 모델을 소프트웨어로 구현하는 경험은 하드웨어 동작을 깊이 이해하는 가장 직접적인 방법이라고 생각합니다.
C++로 GPU 모델을 구현할 때 가장 어려웠던 부분은 실제 하드웨어와 모델의 동작 차이를 어느 수준까지 맞춰야 하는가를 결정하는 것이었습니다. 사이클 정확도가 높을수록 시뮬레이션 속도가 느려지고, 반대로 추상화 수준을 높이면 세밀한 성능 분석이 어려워집니다. 그래서 모델의 목적이 기능 검증인지 성능 추정인지를 먼저 확정하고, 거기에 맞는 추상화 수준을 결정했습니다. 기능 검증 모델은 트랜잭션 수준 추상화로 충분했고, 성능 모델에서는 파이프라인 스테이지별 사이클 카운트를 포함시켰습니다. 이 선택 기준이 명확해지자 모델 설계 속도도 빨라졌습니다. 이 판단이 모델 설계 효율의 출발점이 됩니다.
GPU 모델을 검증할 때 기준이 되는 것은 실리콘과의 출력 일치 여부이지만, 실리콘 데이터가 없는 단계에서는 다른 기준이 필요했습니다. 그래서 이미 검증된 레퍼런스 모델의 출력과 비교하는 방식을 사용했습니다. 주요 커널에 대해 레퍼런스 출력을 먼저 수집하고, 구현 모델의 출력과 비트 정확도를 비교했습니다. 오차가 발생하는 케이스는 입력 범위를 좁혀가며 재현 조건을 찾았고, 각 오류 케이스마다 원인과 수정 내용을 로그로 남겼습니다. 이 로그가 리뷰 시점에서 설계 의도를 검증하는 근거가 됐습니다. 검증 기준이 명확할수록 모델의 신뢰도를 수치로 표현할 수 있게 됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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