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NVIDIA GPU Architectures NVIDIA GPU의 Architecture는 세대를 거듭하며 빠른 속도로 발전해 왔습니다. 과거 그래픽 처리를 주 목적으로 했던 GPU에서 벗어나, 현재 (2022년) 전 세계 인공지능 반도체 시장을 선도하고 있는 NVIDIA GPU의 발자취를 따라가보며, GPU의 Architecture가 어떻게 발전되어 왔는지 정리해보려 합니다. (본 포스팅은 Instruction이 수행되는 Streaming Multiprocessor를 중심으로 정리하였습니다.) GPU는 인공지능 분야가 발전함에 따라 많은 양의 데이터를 병렬로 빠르게 처리하기 위하여 도입되었습니다. Throughput 기반의 Architecture라 불리는 GPU는 현재 높은 처리량이라는 강력한 장점을 ..

Introduction GPU(Graphics proccessing unit)는 그래픽 연산을 빠르게 처리하기 위해 고안된 그래픽 처리 장치입니다. 이 용어는 1999년 NVIDIA사에서 'geforce 256 model'을 발표하며 처음 사용하기 시작했으며 현재는 다양한 Data sets를 병렬로 처리해야하는 인공지능 연산 분야에서 그 사용성이 입증되며 광범위한 분야로 확장되고 있습니다. NVIDIA는 이런 GPU의 범용성을 인지하고 GPU를 단순히 그래픽 연산을 처리하기 위한 장치가 아닌, CPU처럼 'General Purpose(범용적)'으로 사용하기 위해 많은 공을 들였습니다. 또한 C, C++와 같은 고급 언어로 프로그래밍할 수 있도록 *CUDA라는 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 세상에 공개했습니다. C..