헤테로지니어스 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)은 다양한 종류의 프로세서와 하드웨어 가속기를 조합하여 작업을 처리하는 컴퓨팅 방식
•
전통적인 CPU와 GPU, TPU, FPGA 등 서로 다른 아키텍처를 가진 장치를 결합하여 사용
•
각 하드웨어의 강점을 활용하여 성능과 에너지 효율을 극대화
[특징]
1.
다양한 프로세서 사용
•
CPU: 일반적인 계산과 제어 작업에 적합
•
GPU: 병렬 처리가 요구되는 대규모 데이터 작업에 최적화
•
TPU/FPGA: 딥러닝 및 특정 작업에 특화된 성능 제공
2.
작업 분할 및 최적화
•
작업을 프로세서의 특성에 따라 분리하여 할당
•
데이터 흐름과 연산의 병렬성을 극대화
3.
소프트웨어 지원
•
OpenCL, CUDA, ROCm과 같은 라이브러리 및 API를 통해 이질적인 하드웨어 간의 통합 작업 지원
•
분산 추론과 같은 AI 작업에서 사용
[장점]
1.
성능 향상
•
특정 하드웨어의 장점을 최대한 활용하여 연산 속도 증가
2.
에너지 효율 개선
•
작업에 적합한 하드웨어 선택으로 전력 소비 최적화
3.
확장성
•
다양한 하드웨어 조합으로 여러 애플리케이션에 대응 가능
[사용 사례]
1.
AI/딥러닝
•
추론 속도 향상 및 실시간 처리 요구사항 충족
2.
고성능 컴퓨팅(HPC)
•
대규모 데이터 분석 및 시뮬레이션
3.
IoT 및 엣지 컴퓨팅
•
제한된 전력 및 자원 환경에서 효율적인 계산 수행
AI 분산 추론에서 헤테로지니어스 컴퓨팅은 각 노드에 적합한 하드웨어를 배치하여 작업 부하를 최적화하고 시스템의 처리 성능과 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 함.
코드로 이해해보자,
•
헤테로지니어스 컴퓨팅의 코드 예시를 Python과 CUDA를 사용하여 간단하게 구현할 수 있음. 아래는 CPU와 GPU를 병렬로 활용하여 행렬 덧셈을 수행하는 예제
CPU와 GPU를 활용한 병렬 연산 예시
import numpy as np
from numba import cuda, jit
import time
# CPU에서 실행할 함수
@jit(nopython=True)
def cpu_matrix_addition(A, B):
return A + B
# GPU에서 실행할 커널 함수
@cuda.jit
def gpu_matrix_addition(A, B, C):
x, y = cuda.grid(2)
if x < C.shape[0] and y < C.shape[1]:
C[x, y] = A[x, y] + B[x, y]
# 행렬 크기 설정
N = 1024
A = np.random.rand(N, N).astype(np.float32)
B = np.random.rand(N, N).astype(np.float32)
C_cpu = np.zeros((N, N), dtype=np.float32)
C_gpu = np.zeros((N, N), dtype=np.float32)
# CPU에서 연산
start = time.time()
C_cpu = cpu_matrix_addition(A, B)
end = time.time()
print(f"CPU Time: {end - start:.4f} seconds")
# GPU에서 연산
threads_per_block = (16, 16)
blocks_per_grid_x = (A.shape[0] + threads_per_block[0] - 1) // threads_per_block[0]
blocks_per_grid_y = (A.shape[1] + threads_per_block[1] - 1) // threads_per_block[1]
blocks_per_grid = (blocks_per_grid_x, blocks_per_grid_y)
start = time.time()
d_A = cuda.to_device(A)
d_B = cuda.to_device(B)
d_C = cuda.device_array((N, N), dtype=np.float32)
gpu_matrix_addition[blocks_per_grid, threads_per_block](d_A, d_B, d_C)
C_gpu = d_C.copy_to_host()
end = time.time()
print(f"GPU Time: {end - start:.4f} seconds")
# 결과 비교
assert np.allclose(C_cpu, C_gpu), "Results do not match!"
print("CPU and GPU results match!")
Python
복사
코드 설명
1.
CPU 연산
•
@jit(nopython=True)를 사용하여 CPU에서 빠르게 동작하도록 최적화.
•
NumPy 배열 연산을 통해 빠르게 수행.
2.
GPU 연산
•
Numba의 CUDA 확장을 사용하여 GPU에서 병렬 연산 수행.
•
cuda.grid(2)로 2D 인덱스를 생성하여 각 스레드가 작업할 배열 요소를 결정.
•
cuda.to_device()와 device_array()로 데이터를 GPU 메모리로 이동.
3.
성능 비교
•
time 라이브러리를 사용하여 CPU와 GPU의 실행 시간을 비교.
•
GPU는 대규모 데이터 병렬 처리에 뛰어난 성능을 발휘.
응용
이 구조는 AI 추론(예: 딥러닝 모델의 일부 연산을 GPU에서 실행)이나 IoT 디바이스에서 CPU와 FPGA를 조합한 연산에도 적용 가능. 필요한 라이브러리(OpenCL, TensorRT 등)를 사용하면 다른 하드웨어 가속기에도 확장 가능.
안녕하세요
•
한국전자기술연구원 김영광입니다.
•
관련 기술 문의와 R&D 공동 연구 사업 관련 문의는 “glory@keti.re.kr”로 연락 부탁드립니다.
Hello
•
I'm Yeonggwang Kim from the Korea Electronics Research Institute.
•
For technical and business inquiries, please contact me at “glory@keti.re.kr”
