이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 논문에서 GPU 셰이더 코드 최적화를 주제로 연구했고, 컴파일러 최적화 기법을 직접 분석해봤습니다. 레지스터 할당에서는 레지스터 수가 부족하면 spilling이 발생해서 메모리 접근이 늘어나는 문제를 실험을 통해 확인했습니다. 휴리스틱 접근으로 자주 쓰이는 변수를 레지스터에 오래 유지하는 방향으로 할당 순서를 조정했더니 spilling 횟수가 줄었습니다. 명령 스케줄링에서는 파이프라인 스톨을 줄이기 위해 의존성이 없는 명령어를 앞당기는 방식을 배웠습니다. 최적화 적용 전후 성능은 GPU 타이밍 쿼리로 실제 실행 시간을 측정해서 수치로 검증했습니다.
최적화는 측정 없이 추측으로 시작하면 잘못된 방향으로 가는 자리라는 걸 그때 배웠습니다.
그래픽 셰이더 컴파일러에서 레지스터 압박을 줄이겠다는 의도로 할당 순서를 변경했더니, 오히려 캐시 미스가 늘어 렌더링 성능이 저하되는 예상치 못한 결과가 나왔습니다. 저는 이 실패에서 레지스터 할당 최적화는 spill 비용과 캐시 효율성을 동시에 고려해야 한다는 것을 배웠습니다. 이후에는 변경 전 GPU 프로파일러로 핫 경로를 먼저 측정하고, 할당 순서 변경의 영향을 시뮬레이션된 instruction trace로 예측하는 단계를 먼저 거쳤습니다. 체계적 분석 이후 같은 유형의 최적화에서 성능 개선 성공률이 70%를 넘겼습니다. 트레이드오프를 측정 없이 직관으로 판단하는 실수를 이 경험에서 교정했습니다.
GPU 컴파일러에서 메모리 접근 명령과 연산 명령이 순차 배열되어 파이프라인 스톨이 빈번하게 발생하는 문제를 분석했습니다. 저는 out-of-order 명령 스케줄링 알고리즘을 적용해, 메모리 레이턴시를 숨기도록 독립적인 연산을 먼저 배치하는 방식으로 IR을 재배열했습니다. 의존성 그래프를 명시적으로 구성하고, RAW(Read-After-Write) 의존성이 없는 명령끼리 교환 가능 여부를 체계적으로 판단하도록 구현했습니다. 벤치마크에서 타겟 셰이더의 GPU 사이클이 18% 감소했고, 이 개선은 명령 수를 줄이지 않고 순서만 바꾼 것이라는 점에서 인상적인 결과였습니다. 명령 스케줄링은 코드 정확성을 유지하면서 의존성 분석 정밀도가 최적화 효과를 결정한다는 것을 이 경험에서 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체·디스플레이 연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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