이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GPU 소프트웨어·하드웨어를 공동 설계해본 직접 경험은 없지만, 관련 자료를 통해 공동 설계(Co-design)에서 중요한 요소를 공부했습니다. 핵심은 소프트웨어 워크로드 특성과 하드웨어 아키텍처 결정이 서로 피드백을 주고받아야 한다는 점인데, 어느 한쪽을 먼저 고정하면 상대방이 최적화할 여지가 줄어듭니다.
메모리 대역폭·캐시 계층 구조·연산 유닛 수는 소프트웨어에서 어떤 접근 패턴이 자주 등장하느냐에 따라 트레이드오프가 달라집니다. 공동 설계에서 가장 중요한 건 성능 병목을 하드웨어 결정 전에 소프트웨어 프로파일링으로 미리 파악하는 것이라고 공부했는데, 이후 하드웨어 설계 방향이 실 워크로드에 맞게 조정됩니다. 앞으로 이 분야를 실제 환경에서 다루며 이해를 심화하고 싶습니다.
GPU 공동 설계에서 메모리 계층이 성능을 결정한다는 것을 프로파일링으로 직접 확인했습니다. CPU에서 처리하던 연산을 GPU로 옮겼는데 기대보다 빠르지 않아서 원인을 찾아봤습니다. nsight 프로파일러로 분석하니 전역 메모리 접근이 캐시를 전혀 타지 않는 패턴이 문제였습니다.
데이터 접근 순서를 콜리즌이 줄어드는 방향으로 바꾸고, 자주 쓰는 상수 데이터를 __shared__(공유 메모리)로 올려두는 방식으로 수정했습니다. 프레임당 메모리 대역폭 사용이 줄면서 처리 속도가 개선됐습니다. 변경은 코드 몇 줄에 불과했지만, 메모리 접근 패턴을 이해하지 못하면 그 자리를 찾을 수 없었습니다.
이 경험으로 GPU 설계 직관은 CPU 경험과 달라서, 측정 먼저 해야 올바른 설계가 보인다는 걸 배웠습니다.
모바일 GPU 프로젝트 과제에서 전력 예산 제약이 성능보다 먼저라는 것을 처음 실감했습니다. 데스크탑 GPU처럼 성능을 끌어올리면 될 것 같았는데, 전력 소비가 제한 값을 넘으면 칩이 클럭을 자동으로 떨어뜨리는 상황이 생겼습니다. 성능 수치만 보다가 전력 프로파일을 같이 봐야 한다는 걸 늦게 알았습니다.
셰이더 실행 단위(warp)의 활성 수를 줄이고, 불필요한 연산을 컴파일 타임에 상수로 접는 방식으로 전력 소비를 낮췄습니다. 완전한 해결은 아니었지만, 전력·성능·정밀도가 동시에 목표가 되는 설계 공간이 있다는 걸 이해했습니다.
이 경험으로 GPU 공동 설계에서는 한 축의 최적화가 다른 축을 무너뜨릴 수 있어, 측정 대상을 처음부터 세 가지로 잡아두는 것이 기준이 됐습니다.
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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