GPU 성능 최적화: Roofline 모델 한계 돌파하기
2025-06-24
본 기사는 GPU 아키텍처의 성능 병목 현상을 심층적으로 다루며, 메모리 대역폭과 계산 처리량이 어떻게 애플리케이션 속도를 제한하는지에 초점을 맞춥니다. Roofline 모델을 사용하여 메모리 제한 및 계산 제한 환경을 분석하고, 산술 강도(AI)를 높이기 위한 전략인 연산자 융합 및 타일링을 자세히 설명합니다. 융합은 중간 메모리 트래픽을 줄이고, 타일링은 공유 메모리를 통해 데이터 재사용을 극대화합니다. 본 기사에서는 공유 메모리의 뱅크 충돌, 스레드 분기, 양자화를 통한 성능 향상 등의 세부적인 주제도 다룹니다. 궁극적인 목표는 Roofline 모델에서 계산 처리량 상한선을 향해 커널 동작 점을 끌어올리는 것입니다.
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