필수 사전지식

디지털 논리 설계 (Digital Logic Design)

GPU는 복잡한 디지털 회로로 구성되어 있다. 논리 게이트, 플립플롭, 멀티플렉서 등 기본 디지털 회로의 이해는 GPU의 구조와 동작 방식을 이해하는 데 필수적이다.

컴퓨터 아키텍처 (Computer Architecture)

CPU와 마찬가지로 GPU도 특정한 아키텍처를 기반으로 설계된다. 메모리 계층, 파이프라이닝, 캐시 구조 등을 이해하면 GPU의 성능 최적화와 효율적인 설계에 도움이 된다.

프로그래밍 언어 및 알고리즘 (Programming Languages and Algorithms)

GPU 설계 시 하드웨어 기술 언어(예: Verilog, VHDL)를 사용하여 회로를 설계하고 시뮬레이션한다. 또한, 효율적인 알고리즘 설계를 통해 GPU의 병렬 처리 능력을 극대화할 수 있다.

병렬 컴퓨팅 (Parallel Computing)

GPU는 대량의 병렬 처리를 위해 설계되었다. 병렬 컴퓨팅의 기본 개념과 모델을 이해하면 GPU의 구조적 특성과 최적화 방법을 효과적으로 설계할 수 있다.

전자 회로 및 반도체 기초 (Electronic Circuits and Semiconductor Fundamentals)

GPU는 반도체 소자로 구현된다. 트랜지스터 동작, 회로 설계 기초, 집적 회로(IC) 설계 등의 지식이 필요하다.

데이터 구조 (Data Structures)

효율적인 데이터 처리를 위해 적절한 데이터 구조를 설계하고 사용하는 능력이 중요하다. 메모리 관리와 데이터 흐름 최적화에 필수적이다.

비필수 사전지식

수학 (Mathematics)

특히 선형대수, 미적분, 확률 및 통계는 GPU 알고리즘 설계와 최적화에 유용하다. 예를 들어, 그래픽스 처리나 머신러닝 가속기 설계 시 활용된다.

그래픽스 및 렌더링 기초 (Graphics and Rendering Basics)

GPU는 주로 그래픽 처리를 위해 사용되므로, 그래픽스 파이프라인과 렌더링 기법을 이해하면 GPU 설계 시 실제 응용 분야에 맞는 최적화가 가능한다.

고성능 컴퓨팅 (High-Performance Computing)

대규모 데이터 처리와 높은 연산 성능을 요구하는 응용 분야를 이해하면 GPU 설계 시 성능 요구사항을 충족시키는 데 도움이 된다.

기계학습 관련 지식 (Machine Learning Knowledge)

최근 GPU는 딥러닝 가속기로 많이 사용된다. 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하면 AI에 최적화된 GPU 설계가 가능한다.

소프트웨어 최적화 기법 (Software Optimization Techniques)

하드웨어와 소프트웨어의 상호작용을 최적화하기 위해 소프트웨어 최적화 기법을 이해하면 GPU 설계 시 소프트웨어와의 호환성을 높일 수 있다.

전력 관리 및 열 설계 (Power Management and Thermal Design)

GPU는 높은 전력 소모와 발열을 동반한다. 전력 효율과 열 관리 설계는 실제 제품의 안정성과 성능을 유지하는 데 중요하다.

추가적으로 고려할 사항

실습 경험

실제 FPGA나 시뮬레이션 도구를 사용한 실습은 이론적 지식을 실제 설계에 적용하는 데 매우 유용하다.

최신 연구 동향 파악

GPU 기술은 빠르게 발전하고 있으므로, 최신 논문과 산업 동향을 지속적으로 학습하는 것이 중요하다.