이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
성공적인 GPU 모델링 방법론 구축을 위해서는 추상화 수준에 따라 다른 모델을 계층적으로 사용하는 접근이 효과적입니다. 아키텍처 탐색 단계에서는 빠른 사이클 레벨 시뮬레이터를 사용하고, 검증 단계에서는 RTL 수준으로 정밀도를 높이는 방식으로 속도와 정확도의 균형을 유지합니다.
수업에서 간단한 GPU 성능 모델을 작성하면서, 메모리 대역폭과 컴퓨트 처리량 중 어느 쪽이 병목인지를 매트릭스 곱 연산으로 분석했습니다. 실제 워크로드의 산술 강도(arithmetic intensity)를 계산하면 루프오프 곡선에서 어느 구간에 위치하는지를 예측할 수 있습니다.
GPU 모델링에서 중요한 것은 모델 캘리브레이션의 반복입니다. 실제 하드웨어 측정값과 모델 예측값을 주기적으로 비교하고 오차를 줄여가는 과정이 모델 신뢰도를 높이고, 설계 결정의 근거가 되는 예측력을 만듭니다.
GPU 모델링 방법론에서 검증 결로 이어진 경험은 추상 모델의 예측이 사이클 정확 모델과 얼마나 차이 나는지를 비교한 케이스였습니다. 수업에서 루프 레벨 분석 모델로 FLOPS와 메모리 대역폭 기준 성능을 예측하고, 더 정확한 사이클 시뮬레이션 결과와 비교했습니다.
연산 집약 워크로드에서는 예측이 잘 맞았지만 분기가 많은 경우에서는 오차가 컸습니다. 추상 모델은 분기 패턴을 반영하지 못한다는 한계가 있었습니다. 어떤 모델을 쓸지는 워크로드 특성에 따라 달라야 한다는 결이 검증 과정에서 생겼습니다.
모델 계층마다 잘 작동하는 워크로드 범위가 있고, 그 범위 밖에서 쓰면 예측 오차가 커진다는 관점이 남아 있습니다.
GPU 모델링 방법론에서 본인 사례 결로 이어진 건 수업 프로젝트에서 roofline 모델로 성능 한계를 분석한 경험이었습니다. 커널의 연산량과 메모리 접근량을 계산해서 roofline 차트 위에 위치를 확인했습니다.
커널이 연산 집약 영역에 있는지 메모리 대역폭 한계 영역에 있는지를 시각적으로 확인할 수 있었습니다. 실제 측정 성능이 roofline보다 아래에 있었고, 그 차이가 최적화 여지를 나타낸다는 구조를 이해했습니다.
roofline은 지금 어디에 있는지와 어디까지 개선 가능한지를 동시에 보여주는 모델이라는 결이 생겼습니다. 이후에는 GPU 성능 분석을 시작할 때 roofline 위치를 먼저 확인하는 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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