이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
GPU 성능 분석에서 본인 사례로 닫은 건 메모리 병목을 확인한 뒤 데이터 접근 패턴을 바꿔서 성능을 개선한 경험이었습니다. 병렬화가 충분한데도 성능이 기대보다 낮은 이유가 메모리 대역폭 병목이라는 걸 프로파일링에서 확인했습니다.
데이터 배열을 coalesced 접근 패턴으로 재구성했더니 같은 연산에서 메모리 접근 효율이 올라갔습니다. 병렬화를 높이는 것과 메모리 접근을 최적화하는 것은 다른 방향의 개선이라는 걸 경험했습니다.
GPU 성능 분석은 병렬화 수준만이 아니라 메모리 접근 패턴까지 함께 확인해야 실제 병목을 찾을 수 있다는 결이 그 경험에서 생겼습니다.
GPU 성능 분석에서 측정 결과로 닫은 건 데이터 접근 패턴 변경 전후의 처리 시간을 수치로 비교한 경험이었습니다. coalesced 접근 패턴으로 재구성하고 나서 같은 커널의 실행 시간을 측정했습니다.
메모리 병목이 있을 때와 없을 때의 차이가 수치로 나왔습니다. 프로파일링에서 메모리 대역폭 활용률이 올라간 것도 확인됐습니다. 개선 방향이 맞는지는 수치로 확인됐을 때 결론을 낼 수 있다는 결이 생겼습니다.
이후에는 GPU 코드를 최적화할 때 먼저 프로파일링으로 어디가 병목인지 확인하고, 개선 후 같은 지표로 비교하는 방식이 자리 잡았습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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