이 글은 GPU 설계의 기초부터 최신 기술 동향까지 폭넓게 다루고 있지만, 그 핵심 목표는 소프트웨어 개발자들이 GPU 하드웨어의 동작 원리를 더 깊이 이해하도록 돕는 데 있다. 최근 수년간 GPU는 그래픽 처리뿐만 아니라 병렬 연산의 필수 도구로 자리 잡으면서 딥러닝, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만 이러한 복잡한 연산을 소프트웨어에서 효율적으로 처리하려면, 하드웨어의 특성과 설계를 이해하는 것이 필수적이다.

많은 소프트웨어 개발자들이 GPU 프로그래밍을 접할 때, 단순히 API 사용법이나 코드 최적화에만 집중하는 경향이 있다. 그러나 GPU의 진정한 성능을 끌어내기 위해서는 하드웨어 구조와 동작 원리를 이해해야 한다. 어떤 연산이 병목 현상을 일으킬 수 있는지, 메모리 관리가 왜 중요한지, 스레드 처리 방식이 어떻게 최적화될 수 있는지 등을 알고 나면, 소프트웨어 최적화의 새로운 길이 열린다.

이 글은 GPU의 아키텍처와 설계 원칙을 깊이 파고들어, 개발자들이 하드웨어의 제약을 이해하고 이를 극복할 수 있도록 돕는 데 중점을 둔다. 따라서 이 글을 통해 하드웨어의 내부를 이해하게 되면, GPU 프로그래밍에서 성능을 극대화하는 데 필요한 중요한 통찰을 얻을 수 있을 것이다.

소프트웨어와 하드웨어의 경계를 넘나드는 새로운 도전을 준비하는 모든 개발자들에게 이 글이 유용한 가이드가 되기를 기대한다.