📋 목차
최근 딥씨크(DeepSeek)가 NVIDIA의 CUDA를 우회하고 PTX 기반 프로그래밍을 채택하면서, AI와 퀀트 트레이딩 업계에 새로운 논쟁이 일고 있어요. 기존의 AI 개발자들은 CUDA가 제공하는 강력한 병렬 컴퓨팅 성능을 적극적으로 활용해 왔는데, 딥씨크는 왜 이런 방식을 벗어나려 했을까요?
이 글에서는 NVIDIA CUDA의 배경과 역할을 살펴보고, 딥씨크가 이를 우회한 이유, PTX 프로그래밍이 갖는 의미, 그리고 고빈도 트레이딩(HFT)에서의 컴퓨팅 자원의 중요성에 대해 깊이 있게 분석해 보려고 해요.
그럼 본격적으로 시작해볼까요? 🚀
NVIDIA CUDA의 탄생과 의미
NVIDIA의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 2006년에 처음 발표되었어요. 이는 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 프로그래밍 모델이죠. 이전까지 GPU는 그래픽 렌더링에 주로 사용되었지만, CUDA의 등장으로 딥러닝, 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있게 되었어요.
CUDA는 C, C++ 같은 친숙한 프로그래밍 언어를 활용하여 GPU 연산을 최적화할 수 있도록 지원해요. CUDA가 등장하기 전까지 GPU 프로그래밍은 굉장히 어려운 작업이었어요. 하지만 CUDA의 도입으로 개발자들은 기존 CPU보다 훨씬 빠른 연산 능력을 손쉽게 활용할 수 있게 되었죠.
또한, CUDA는 병렬 연산을 최적화할 수 있는 다양한 라이브러리를 제공해요. 대표적으로 cuDNN, TensorRT 등이 있으며, 이를 통해 딥러닝 모델을 더욱 빠르고 효율적으로 실행할 수 있어요. AI 및 데이터 과학 분야에서 CUDA는 거의 표준처럼 자리 잡았다고 볼 수 있죠.
그렇다면 CUDA가 가진 강점은 무엇일까요? 첫째, NVIDIA의 GPU와 강력한 연계를 통해 최적의 성능을 제공해요. 둘째, CUDA 개발자 생태계가 매우 크기 때문에, 다양한 오픈소스 프로젝트와 툴을 쉽게 활용할 수 있죠. 셋째, CUDA는 하드웨어 가속을 극대화하기 위해 지속적으로 업데이트되고 있어요.
하지만 CUDA에는 한 가지 중요한 단점이 있어요. 바로 **NVIDIA의 하드웨어에 종속적**이라는 점이에요. 즉, CUDA 기반으로 개발된 프로그램은 AMD나 Intel의 GPU에서는 동작하지 않는다는 것이죠. 이 때문에 일부 기업들은 CUDA를 우회하는 방법을 연구하고 있어요.
이제, 딥씨크가 왜 CUDA를 우회하려 했는지 살펴볼까요? 🤔
딥씨크가 CUDA를 우회한 이유
딥씨크(DeepSeek)는 최근 NVIDIA의 CUDA를 우회하고 **PTX 기반 프로그래밍**을 활용하는 전략을 택했어요. 왜 이런 결정을 내렸을까요? 🤔
우선, 딥씨크는 AI 모델을 최적화하고 고빈도 트레이딩(HFT, High-Frequency Trading) 같은 복잡한 연산을 수행하는 기업이에요. 이러한 환경에서는 **단 0.1ms의 지연도 엄청난 손실**을 초래할 수 있어요. 따라서 성능을 극한까지 끌어올리기 위한 방법을 연구하게 된 것이죠.
일반적으로 AI 개발자들은 CUDA를 사용하여 GPU를 활용하지만, CUDA는 상대적으로 **고수준 프로그래밍 언어**에 해당해요. 즉, 사용하기 쉽지만 하드웨어를 100% 최적화할 수는 없다는 단점이 있죠. 반면, PTX(Parallel Thread Execution) 같은 저수준 프로그래밍을 활용하면 GPU 내부 아키텍처를 직접 제어할 수 있어요.
딥씨크는 NVIDIA의 **H800 GPU**를 사용하면서도, 기본적인 CUDA 라이브러리를 활용하지 않고 PTX 기반으로 자체적인 최적화를 진행했어요. 이는 하드웨어 리소스를 극한까지 활용하기 위한 결정이었다고 볼 수 있어요.
또한, 딥씨크는 CUDA에 종속되지 않기 위해 PTX를 선택한 것으로 보이는데요. CUDA는 NVIDIA의 전용 기술이기 때문에, CUDA를 사용하면 **NVIDIA 하드웨어에 의존해야만** 해요. 반면, PTX를 활용하면 보다 **유연하게 GPU 성능을 조절**할 수 있죠.
하지만 PTX 기반 프로그래밍은 개발 난이도가 엄청나게 높아요. CUDA는 다양한 라이브러리를 지원하며, AI 개발자들이 쉽게 병렬 연산을 구현할 수 있도록 돕지만, PTX는 GPU 내부 구조를 직접 제어해야 하기 때문에 **고급 엔지니어링 역량이 필수적**이에요.
결론적으로, 딥씨크가 CUDA를 우회한 이유는 **성능 극대화**와 **하드웨어 최적화** 때문이에요. 하지만 이는 극히 일부 기업들만 선택할 수 있는 고난이도 개발 방식이며, 모든 AI 기업이 따라가기는 어렵다는 점도 고려해야 해요.
PTX 프로그래밍의 장점과 한계
PTX(Parallel Thread Execution)는 NVIDIA가 개발한 중간 단계의 저수준 프로그래밍 언어예요. CUDA보다 하드웨어에 더 가까운 수준에서 GPU를 직접 제어할 수 있도록 설계되었죠. 그렇다면 PTX의 주요 장점과 한계는 무엇일까요?
🚀 PTX 프로그래밍의 주요 장점
✅ 1. 하드웨어에 최적화된 성능 제공
PTX는 CUDA보다 한 단계 더 낮은 레벨에서 실행되기 때문에, 개발자가 **GPU 내부의 각 레지스터, 멀티프로세서, 쓰레드 동작을 직접 제어**할 수 있어요. 이를 통해 성능을 극한까지 끌어올릴 수 있죠.
✅ 2. CUDA보다 높은 자유도
CUDA는 NVIDIA가 제공하는 라이브러리와 API를 기반으로 작동하기 때문에, 개발자가 하드웨어를 100% 자유롭게 활용하기 어려워요. 반면 PTX는 **커스텀 명령어를 활용해 더 세밀한 조정이 가능**해요.
✅ 3. 특정 작업에서 획기적인 성능 향상
특히 **고빈도 트레이딩(HFT)**이나 **슈퍼컴퓨팅(HPC)**과 같이 **극한의 성능을 요구하는 분야**에서 PTX는 강력한 도구가 될 수 있어요. 이를 활용하면 일반적인 CUDA 기반 코드보다 몇 배 더 빠른 속도로 작업을 수행할 수 있어요.
💀 PTX 프로그래밍의 한계
❌ 1. 개발 난이도가 극단적으로 높음
PTX는 GPU의 내부 구조를 직접 다뤄야 하기 때문에, CUDA보다 훨씬 어렵고 복잡한 프로그래밍이 필요해요. 따라서 일반적인 AI 개발자들은 쉽게 접근하기 어려운 기술이에요.
❌ 2. 유지보수 부담이 큼
NVIDIA는 CUDA를 지속적으로 업데이트하며 새로운 GPU에 맞게 최적화된 라이브러리를 제공해요. 하지만 PTX를 사용하면 개발자가 직접 **새로운 GPU 아키텍처에 맞춰 수동으로 최적화를 진행해야 하는 부담**이 커져요.
❌ 3. NVIDIA 생태계에서 완전히 벗어나긴 어려움
PTX는 CUDA보다 더 하드웨어에 가까운 저수준 언어이긴 하지만, 여전히 NVIDIA의 기술 스택 안에서 동작해요. 즉, PTX를 사용한다고 해서 **NVIDIA GPU를 벗어나 AMD, Intel 등의 GPU를 사용할 수 있는 것은 아니에요.**
📌 결론: PTX는 뛰어난 성능을 제공하지만, 개발 및 유지보수 비용이 매우 크기 때문에 **일반적인 AI 개발자들이 활용하기엔 현실적으로 어렵다**는 것이 가장 큰 문제예요. 그렇다면, 이런 PTX의 특징이 퀀트 트레이딩(Quant Trading)과는 어떤 관련이 있을까요? 🤔
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AI 기반 퀀트 트레이딩과 컴퓨팅 자원
퀀트 트레이딩(Quantitative Trading, 줄여서 **퀀트 트레이딩** 또는 **HFT** - High-Frequency Trading)은 금융 시장에서 AI와 알고리즘을 활용해 초고속 매매를 수행하는 전략이에요. 이러한 트레이딩 방식에서는 **0.1ms(밀리초)라도 빠르게 매매하는 것이 엄청난 수익 차이를 만든다**는 것이 핵심이에요. 🚀
즉, 컴퓨팅 속도가 곧 돈이 되는 시장이죠. 예를 들어 어떤 주식이 1초 동안 10번 변동한다고 가정해볼게요. 사람이 직접 매매 버튼을 누르기엔 너무 빠른 속도지만, AI 기반 HFT 시스템이라면 0.0001초 만에 변화를 감지하고 즉시 매매 결정을 내릴 수 있어요.
이런 초고속 트레이딩을 가능하게 하려면, AI 모델이 엄청난 속도로 데이터를 분석하고 예측해야 해요. 그래서 딥씨크 같은 기업들은 GPU의 연산 성능을 극한까지 끌어올리는 방법을 연구하는 거죠.
💰 퀀트 트레이딩에서 컴퓨팅 자원이 중요한 이유
✅ **1. 데이터 처리 속도가 곧 경쟁력** 퀀트 트레이딩에서는 시장 데이터를 실시간으로 분석하고, 매매 전략을 초단위로 조정해야 해요. 컴퓨팅 속도가 빠를수록 **더 정확한 예측을 더 빠르게 수행할 수 있어요.**
✅ **2. 밀리초(ms) 단위의 지연이 수백억 원의 차이를 만듦** 특히 주식 시장에서는 0.1ms(밀리초)의 차이로 수익이 달라질 수 있어요. 따라서 퀀트 트레이딩 기업들은 **네트워크 속도와 연산 속도를 극한까지 최적화하는 것**에 집중해요.
✅ **3. 최적화된 AI 모델이 필요함** 기본적인 AI 모델만으로는 초고속 매매에서 살아남을 수 없어요. 즉, 딥러닝 모델을 최적화하고, GPU 성능을 극대화하는 것이 필수적이에요.
🛠 딥씨크가 PTX를 활용한 이유
딥씨크가 CUDA 대신 PTX를 사용한 이유도 여기에 있어요. CUDA는 비교적 고수준 프로그래밍 방식이지만, **PTX를 활용하면 GPU 내부 연산을 더 세밀하게 제어할 수 있어요.**
즉, CUDA의 기본 라이브러리를 그대로 사용하는 것보다 PTX를 활용해서 **초고속 트레이딩에 최적화된 GPU 세팅을 직접 구축**할 수 있는 것이죠. 이는 퀀트 트레이딩 기업이 경쟁에서 우위를 점하기 위한 필수 전략이기도 해요.
그렇다면, PTX는 실제로 어떻게 GPU의 성능을 최적화할까요? 🤔
PTX가 하드웨어 성능을 최적화하는 방법
PTX(Parallel Thread Execution)는 NVIDIA의 GPU에서 **하드웨어를 직접 제어할 수 있는 저수준(로우레벨) 프로그래밍 언어**예요. 쉽게 말해, CUDA보다 더욱 세밀하게 GPU의 동작을 최적화할 수 있는 기술이죠. 그러면 PTX가 하드웨어 성능을 최적화하는 방식은 무엇일까요? 🤔
💡 1. 스트리밍 멀티프로세서(SM) 활용 최적화
GPU는 여러 개의 스트리밍 멀티프로세서(Stream Multiprocessor, SM)로 구성돼 있어요. CUDA를 사용하면 이러한 SM을 자동으로 할당받아 사용할 수 있지만, PTX에서는 개발자가 직접 SM을 제어하고, 연산을 배분할 수 있어요. 이를 통해 특정 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있죠.
💡 2. 메모리 접근 방식 최적화
PTX에서는 레지스터(Register), 공유 메모리(Shared Memory), 글로벌 메모리(Global Memory) 등을 직접 조정할 수 있어요. 일반적으로, GPU에서 가장 빠른 메모리는 레지스터이고, 가장 느린 메모리는 글로벌 메모리예요. PTX를 활용하면 자주 사용하는 데이터를 레지스터나 공유 메모리에 배치하여 성능을 극대화할 수 있어요.
💡 3. 명령어 수준에서 병렬 처리 최적화
CUDA는 편리하지만, 기본적으로 제공되는 연산 방식을 따라가야 해요. 반면 PTX는 **기계어 수준에서 명령어를 최적화**할 수 있어요. 예를 들어, 특정 연산을 수행할 때 불필요한 명령어를 제거하고, 더 효율적인 방식으로 코드를 작성할 수 있죠.
💡 4. 캐시 메모리 활용 최적화
GPU는 연산 속도를 높이기 위해 L1, L2 캐시를 사용해요. PTX에서는 특정 연산을 캐시에 저장하도록 직접 설정할 수 있어요. 이를 통해 **반복적으로 사용되는 데이터를 캐시에 유지하여 메모리 접근 속도를 향상**시킬 수 있죠.
💡 5. 병렬 쓰레드(Thread) 제어
CUDA는 기본적으로 수천 개의 쓰레드를 자동으로 관리하지만, PTX에서는 개발자가 직접 **쓰레드 스케줄링과 동기화 방식**을 지정할 수 있어요. 이를 활용하면 특정 연산에서 불필요한 동기화를 줄이고, 병렬 연산을 더욱 효율적으로 수행할 수 있어요.
🚀 결론: PTX는 극한의 GPU 최적화를 가능하게 한다!
PTX는 GPU의 성능을 극한까지 끌어올릴 수 있는 강력한 도구예요. 하지만, 개발 난이도가 너무 높고 유지보수가 어렵기 때문에 **특정 기업이나 연구소에서만 활용되는 경우가 많아요.**
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그렇다면, 앞으로 CUDA와 PTX의 미래는 어떻게 될까요? 🤔
CUDA의 미래와 AI 개발자들의 선택
AI 기술이 빠르게 발전하면서, 개발자들은 성능과 최적화의 균형을 고민해야 하는 시대가 되었어요. 그렇다면, 앞으로 CUDA와 PTX 중 어떤 기술이 더 많은 AI 개발자들에게 선택받을까요? 🤔
🚀 1. CUDA는 여전히 AI 업계의 표준
현재 AI 및 딥러닝 모델을 개발하는 대부분의 연구소와 기업들은 CUDA를 사용하고 있어요. 이유는 간단해요. **CUDA는 사용하기 쉽고, NVIDIA가 지속적으로 업데이트하며 지원하는 강력한 생태계를 가지고 있기 때문이에요.**
CUDA는 TensorFlow, PyTorch 같은 인기 있는 AI 프레임워크와 완벽하게 통합되어 있기 때문에, AI 연구자들은 특별한 추가 개발 없이 GPU의 강력한 성능을 활용할 수 있어요.
🚀 2. PTX는 극한의 최적화가 필요한 곳에서만 사용될 것
딥씨크처럼 초고속 연산이 필요한 일부 기업에서는 CUDA를 넘어서 PTX 같은 저수준 프로그래밍 방식을 택할 수 있어요. 하지만, **이런 방식은 개발 난이도가 너무 높기 때문에 모든 AI 기업들이 따라가기는 어렵죠.**
CUDA는 최적화와 편의성을 동시에 제공하는 반면, PTX는 극단적인 성능 향상을 위해 편의성을 희생하는 방식이에요. 따라서 **일반적인 AI 개발자들은 CUDA를 선택하는 것이 합리적**이고, 일부 기업이나 연구소만이 PTX를 선택할 가능성이 커요.
🚀 3. AMD, Intel GPU의 도전
지금까지 NVIDIA는 AI 컴퓨팅 시장에서 압도적인 점유율을 차지하고 있었어요. 하지만, 최근 AMD와 Intel도 AI 연산을 위한 강력한 GPU 및 가속기를 출시하면서 **CUDA 독점 체제가 흔들릴 가능성**이 커지고 있어요.
AMD는 ROCm(Radeon Open Compute)을 통해 CUDA의 대안이 되는 오픈소스 AI 개발 환경을 제공하고 있어요. Intel 역시 AI 연산을 위한 새로운 GPU 아키텍처와 OneAPI 같은 툴을 개발하며 CUDA의 대항마를 준비 중이에요.
🚀 4. 미래는 "멀티플랫폼 AI 개발" 시대
현재는 CUDA가 표준이지만, 앞으로 AI 개발자들은 특정 GPU에 종속되지 않는 **멀티플랫폼 AI 개발 환경**을 원할 가능성이 커요. 즉, NVIDIA GPU뿐만 아니라 AMD, Intel, 심지어 Apple의 M시리즈 칩에서도 동일한 코드가 실행될 수 있는 환경이 중요해질 거예요.
이러한 흐름을 반영해 Google, Meta, Microsoft 같은 빅테크 기업들은 CUDA 이외의 기술에도 투자하고 있어요. 예를 들어 **OpenAI의 Triton, Google의 JAX** 같은 새로운 AI 개발 프레임워크들이 등장하며 CUDA 중심의 생태계를 대체할 가능성이 점점 커지고 있어요.
💡 결론: AI 개발자들은 여전히 CUDA를 사용할 가능성이 높지만, PTX와 새로운 기술들도 계속해서 발전할 것이다!
딥씨크 같은 일부 기업은 PTX를 활용해 극한의 성능을 끌어내고 있지만, CUDA는 여전히 AI 업계에서 가장 많이 사용되는 기술이에요. 그러나 향후 AMD, Intel, 그리고 새로운 AI 프레임워크들이 등장하면서 **CUDA의 독점 체제가 깨질 가능성도 열려 있어요.**
그렇다면, 사람들이 가장 궁금해할 법한 질문들을 정리해볼까요? 🤔
CUDA의 미래와 AI 개발자들의 선택
현재 AI 개발자들에게 **CUDA는 거의 필수적인 기술**로 자리 잡았어요. 하지만 딥씨크처럼 PTX 기반의 우회 개발을 시도하는 사례도 나오면서, 앞으로 CUDA의 입지가 어떻게 변화할지 궁금해지죠. 🤔
🚀 CUDA가 여전히 강력한 이유
✅ 1. 방대한 개발 생태계
CUDA는 2006년부터 꾸준히 발전해왔고, 현재 **수백만 명의 개발자**가 이를 사용하고 있어요. TensorFlow, PyTorch, cuDNN 등 AI에서 가장 많이 쓰이는 라이브러리들도 모두 CUDA 기반으로 최적화되어 있죠.
✅ 2. 유지보수 편리성
PTX는 강력하지만, 너무 저수준의 코드이기 때문에 유지보수가 어렵고, 새로운 GPU가 나올 때마다 최적화를 다시 해야 해요. 반면, CUDA는 **NVIDIA가 지속적으로 업데이트하며 하위 호환성까지 제공**하기 때문에 개발자 입장에서 훨씬 편리하죠.
✅ 3. AI 업계에서 표준처럼 자리 잡음
구글, 메타, 오픈AI 같은 AI 선두 기업들도 CUDA를 사용하고 있어요. 따라서 기업들이 CUDA에서 벗어나기 쉽지 않아요.
🚨 CUDA의 한계와 도전 과제
❌ 1. NVIDIA 하드웨어 종속 문제
CUDA는 오직 NVIDIA GPU에서만 사용할 수 있어요. 하지만 최근 AMD, 인텔도 AI 가속 GPU를 출시하면서, CUDA의 독점적 지위가 흔들릴 가능성이 있어요.
❌ 2. 비용 문제
NVIDIA의 GPU는 강력하지만 가격이 매우 비싸요. 특히 기업들은 **하드웨어 비용을 줄이기 위해 AMD, 인텔, 혹은 오픈소스 GPU 기술을 탐색**하는 경우가 늘어나고 있어요.
❌ 3. PTX와 같은 저수준 프로그래밍 기술의 부상
딥씨크처럼 **하드웨어를 직접 제어하려는 기업들이 등장**하면서 CUDA가 항상 최선의 선택은 아닐 수도 있어요.
📌 미래의 AI 개발자들은 어떻게 해야 할까?
✅ 대부분의 AI 개발자는 CUDA를 계속 사용할 가능성이 커요.
✅ 하지만 **극한의 성능이 필요한 기업(딥씨크, 시타델 같은 퀀트 트레이딩 회사)은 PTX와 같은 기술을 활용**할 수도 있어요.
✅ 장기적으로는 **AMD, 인텔 등의 경쟁이 심화되면서 CUDA의 독점적 지위가 약해질 가능성**도 있어요.
결론적으로, **CUDA는 당분간 AI 개발의 표준으로 유지될 가능성이 높지만, 최적화를 원하는 기업들은 PTX 같은 저수준 프로그래밍 기술을 활용하는 방향으로 나아갈 수도 있다**는 점을 기억하면 좋겠어요. 💡
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이제 마지막으로, 사람들이 가장 궁금해할 **FAQ** 섹션을 살펴볼까요? 📌
FAQ
Q1. 딥씨크는 왜 CUDA를 우회하고 PTX를 사용했나요?
A1. 딥씨크는 초고속 트레이딩(HFT)과 같은 극한의 성능을 요구하는 환경에서 GPU 성능을 최적화하기 위해 PTX를 활용했어요. CUDA는 편리하지만, PTX를 사용하면 하드웨어를 더 세밀하게 제어할 수 있어요.
Q2. PTX 프로그래밍은 모든 AI 개발자가 사용해야 하나요?
A2. 아니요! PTX는 개발 난이도가 매우 높고 유지보수가 어렵기 때문에, 대부분의 AI 개발자는 CUDA를 계속 사용하는 것이 좋아요. PTX는 극한의 최적화가 필요한 기업에서만 주로 사용돼요.
Q3. CUDA를 사용하면 NVIDIA GPU만 사용할 수 있나요?
A3. 네, 맞아요. CUDA는 NVIDIA 전용 기술이기 때문에, AMD나 인텔 GPU에서는 사용할 수 없어요. 하지만 AMD는 ROCm이라는 대체 기술을 개발 중이에요.
Q4. CUDA보다 PTX가 더 빠른가요?
A4. PTX는 GPU의 하드웨어를 더 세밀하게 조정할 수 있기 때문에, 특정 상황에서는 CUDA보다 더 높은 성능을 낼 수 있어요. 하지만 개발 난이도가 너무 높아서 일반적인 AI 모델에서는 CUDA가 더 효율적이에요.
Q5. 딥씨크는 어떤 분야에서 PTX를 활용하나요?
A5. 딥씨크는 AI 기반 퀀트 트레이딩을 수행하는 기업이에요. 주식 시장에서는 0.1ms의 속도 차이가 엄청난 수익 차이를 만들기 때문에, PTX를 활용해 GPU 성능을 극한까지 끌어올리고 있어요.
Q6. PTX를 사용하면 유지보수가 어렵지 않나요?
A6. 맞아요! PTX는 새로운 GPU가 나올 때마다 직접 최적화를 다시 해야 하기 때문에, 유지보수가 어렵고 많은 인력이 필요해요. CUDA는 NVIDIA가 자동으로 업데이트해 주지만, PTX는 개발자가 직접 관리해야 해요.
Q7. CUDA의 미래는 어떻게 될까요?
A7. 현재로서는 CUDA가 AI 개발의 표준이에요. 하지만 AMD와 인텔이 경쟁하면서, 앞으로 CUDA의 독점적인 지위가 약해질 가능성도 있어요.
Q8. 일반 개발자는 CUDA와 PTX 중 어떤 걸 배워야 하나요?
A8. 대부분의 AI 개발자는 CUDA를 배우는 것이 훨씬 효율적이에요. PTX는 특정 기업에서만 사용되며, 난이도가 매우 높기 때문에 일반적인 프로젝트에는 적합하지 않아요.