이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
GPU 마이크로아키텍처 설계에서 검증 결로 이어진 경험은 설계 결정이 성능 지표에 실제로 어떤 영향을 주는지를 시뮬레이션으로 확인한 케이스였습니다. 수업 과제에서 warp 스케줄러 정책을 다르게 설정했을 때 처리량이 달라지는 것을 시뮬레이션으로 확인했습니다.
round-robin과 greedy 스케줄러를 비교했을 때 메모리 레이턴시가 큰 워크로드에서 greedy 방식이 처리량이 높은 패턴이 있었습니다. 설계 정책 선택은 이론적 예측이 아니라 시뮬레이션 수치로 확인할 때 결론을 낼 수 있다는 결이 생겼습니다.
아키텍처 결정은 선택 후 검증 단계가 있어야 한다는 관점이 남아 있습니다.
GPU 마이크로아키텍처에서 본인 사례 결로 이어진 건 수업 프로젝트에서 소규모 GPU 파이프라인 구조를 RTL로 구현한 경험이었습니다. SM 하나와 간단한 메모리 인터페이스로 구성된 파이프라인을 설계했는데, 레지스터 파일 접근 충돌을 처리하는 것이 예상보다 복잡했습니다.
여러 워프가 같은 레지스터 파일을 공유하는 구조에서 읽기·쓰기 충돌을 중재하는 로직이 필요했습니다. 구현하면서 GPU 마이크로아키텍처의 복잡도가 단순 파이프라인과 다른 이유를 직접 경험했습니다.
아키텍처를 이론으로 배우는 것과 일부분이라도 직접 구현하는 것은 이해 수준이 다르다는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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