데이터 패러렐리즘 - 소프트웨어 융합

데이터 패러렐리즘은 GPU 아키텍처의 핵심 요소 중 하나로, 병렬 계산을 통해 성능을 극대화하는 방법을 제시한다. 데이터 패러렐리즘은 동일한 연산을 여러 데이터 요소에 동시에 수행하는 것을 의미한다. 이 접근법은 GPU의 다수 코어와 많은 스레드를 활용하여 병렬 처리 성능을 향상시킨다.

데이터 패러렐리즘의 원리

데이터 패러렐리즘은 아래와 같은 기본 원리를 따른다:

동일 연산 반복: 동일한 연산을 여러 데이터 요소에 대해 반복한다.
스레드 활용: 각 데이터 요소에 대해 별도의 스레드를 할당하여 병렬로 연산을 수행한다.
병렬 처리: 모든 스레드가 동시에 연산을 수행하여 전체 계산 시간을 단축시킨다.

이를 공식화하면, 만약 우리가 어떤 벡터 $\mathbf{x}$ 와 $\mathbf{y}$ 가 있고 이들 벡터의 각 요소를 더하는 연산을 수행하고자 한다면 다음과 같이 표현할 수 있다:

$\mathbf{z} = \mathbf{x} + \mathbf{y}$

이때, 벡터 $\mathbf{z}$ 의 각 요소 $z_i$ 는 다음과 같이 계산된다:

$z_i = x_i + y_i$

각 $z_i$ 의 계산은 서로 독립적이므로 병렬로 수행할 수 있다.

GPU에서의 데이터 패러렐리즘 예시

CUDA와 같은 GPU 프로그래밍 모델에서는 데이터 패러렐리즘을 쉽게 구현할 수 있다. 아래는 CUDA를 이용한 벡터 합산 예제이다.

__global__ void vectorAdd(float *A, float *B, float *C, int N) {
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < N) {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}

int main() {
    int N = 1 << 20;
    size_t size = N * sizeof(float);

    float *h_A = (float *)malloc(size);
    float *h_B = (float *)malloc(size);
    float *h_C = (float *)malloc(size);

    // Initialize vectors A and B
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        h_A[i] = sin(i);
        h_B[i] = cos(i);
    }

    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Validate the result
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        assert(fabs(h_C[i] - (h_A[i] + h_B[i])) < 1e-5);
    }

    // Free memory
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    return 0;
}

이 예제에서 벡터 $\mathbf{A}$ 와 $\mathbf{B}$ 의 요소를 더하여 벡터 $\mathbf{C}$ 에 저장하는 과정이 보여진다. 각 스레드는 벡터의 일부 요소를 처리하며, 이를 통해 병렬 연산을 수행한다.

데이터 패러렐리즘의 장점

데이터 패러렐리즘의 주요 장점은 다음과 같다:

성능 향상: 여러 데이터 요소를 동시에 처리함으로써 전체 연산 시간을 단축할 수 있다.
확장성: 많은 데이터 요소를 효과적으로 처리할 수 있어 대규모 데이터 작업에 적합한다.
효율적 자원 사용: GPU의 많은 코어와 스레드를 효과적으로 활용하여 높은 자원 이용률을 보장한다.

데이터 패러렐리즘의 단점

그러나 데이터 패러렐리즘에는 몇 가지 단점도 있다:

동기화 오버헤드: 여러 스레드가 동시에 작업을 수행하다 보면 동기화가 필요한 경우도 발생하여 오버헤드가 생길 수 있다.
메모리 대역폭 제한: 많은 스레드가 동시에 메모리에 접근할 때 메모리 대역폭이 병목현상을 일으킬 수 있다.
부하 불균형: 모든 스레드가 동일한 작업을 하지 않을 경우, 특정 스레드가 다른 스레드보다 오래 걸리게 되어 성능 저하를 일으킬 수 있다.

실질적 응용

데이터 패러렐리즘은 다양한 분야에 적용될 수 있다. 일부 주요 응용 분야는 다음과 같다:

과학 계산: 행렬 연산, 벡터 연산 등에서 널리 사용된다.
이미지 처리: 이미지 필터링이나 변환 등의 작업에서 병렬 처리를 통해 빠르게 결과를 얻을 수 있다.
머신러닝: 딥러닝 모델의 학습과 추론에서 매우 중요한 역할을 한다. 대규모 데이터셋을 사용하여 병렬로 연산을 수행함으로써 효율성을 극대화한다.

데이터 패러렐리즘은 GPU 프로그래밍의 핵심 구성 요소로, 병렬 계산을 통해 성능을 극대화하는 중요한 방법이다. 동일한 연산을 여러 데이터 요소에 동시에 적용하여 전체 연산 시간을 단축할 수 있으며, GPU의 많은 코어와 스레드를 효율적으로 활용할 수 있다. 하지만 동기화 오버헤드, 메모리 대역폭 제한, 부하 불균형 등의 문제점도 고려해야 한다.

데이터 패러렐리즘은 과학 계산, 이미지 처리, 머신러닝 등 다양한 분야에서 중요한 응용이 있으며, 이를 통해 복잡하고 대규모 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다.