NVIDIA, 마침내 CUDA에 네이티브 Python 지원 추가 – GPU 개발 생태계에 미치는 영향

안녕하세요.

오늘은 NVIDIA가 자사의 GPU 컴퓨팅 플랫폼인 CUDA에 드디어 네이티브 Python 지원을 추가한 소식을 소개드립니다. 그동안 NVIDIA의 CUDA는 GPU 프로그래밍을 위한 표준 툴킷으로 자리잡았지만, Python을 직접적으로 지원하지 않아 많은 개발자들이 진입장벽을 느껴왔습니다. 하지만 2024년 NVIDIA는 공식적으로 Python을 네이티브로 지원한다고 발표하며, GPU 연산의 진입장벽을 획기적으로 낮췄습니다. 이제 C/C++ 언어에 익숙하지 않은 초보자도 Python만으로 강력한 GPU 성능을 쉽게 활용할 수 있게 되었는데요, 어떤 변화가 있었는지 자세히 알아보겠습니다.

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왜 지금 Python인가?

🚀 Python의 세계적 인기 상승

2024년 GitHub의 오픈소스 개발자 설문조사에 따르면, Python은 전 세계에서 가장 인기 있는 언어로 등극했습니다. 이는 JavaScript를 제친 결과로, 특히 인공지능과 데이터 과학 분야에서 Python의 영향력은 매우 큽니다.

📈 개발자 커뮤니티의 변화

• Python 사용자는 폭발적으로 증가 중
• AI, 머신러닝, 데이터 분석에 필수적인 언어
• 대학생 및 초보자들도 쉽게 접근 가능

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과거의 한계 : C/C++ 의존성

❌ 초보자에겐 진입장벽이 높았던 CUDA

기존의 CUDA는 대부분 C 또는 C++로 구성되어 있어, Python 사용자들은 별도의 언어 학습이 필요했습니다. Python으로 코드를 작성하더라도 내부적으로는 여전히 C++ 컴파일과 연동이 필요했기 때문에 불편했습니다.

🛠 기존 Python 툴킷의 한계

• Numba, PyCUDA 등 비공식적 접근 방식
• 복잡한 빌드 도구와 설정 필요
• 성능 문제나 일관성 부족

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CUDA에 네이티브 Python 지원이 의미하는 것

⚙️ 완전한 Python 환경 통합

이번에 추가된 네이티브 Python 지원은 단순히 C 코드를 Python 문법으로 바꾼 것이 아니라, 완전히 Python 개발자 친화적인 형태로 설계되었습니다. 개발자는 Python 문법 그대로 GPU에서 연산을 수행할 수 있게 되었습니다.

✅ CUDA의 새로운 접근 방식

• Python으로 직접 GPU 연산 코드 작성 가능
• 기존 Python 개발 방식과 동일한 흐름 유지
• 별도 컴파일 과정 없이 JIT(Just-In-Time) 방식 실행

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개발자 생태계 확장과 접근성 향상

🌍 글로벌 개발자들에게 열린 기회

기존에는 CUDA 사용자 수가 약 400만 명 수준이었지만, Python 통합으로 인해 수천만 명의 개발자가 접근할 수 있게 되었습니다. 특히 인도, 브라질과 같은 개발도상국에서도 AI 개발이 활발해질 것으로 기대됩니다.

🧑‍💻 다양한 계층의 개발자 수용

• 초보자부터 연구자, 스타트업까지 폭넓은 수용 가능
• Python만 알면 GPU 활용 가능

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Pythonic CUDA 스택: 완전한 통합 환경

🔧 통합된 Python 개발 스택 구성 요소

NVIDIA는 Python 지원을 위해 다음과 같은 구성요소를 포함했습니다:

• Python 바인딩 (JIT 컴파일 포함)
• cuPyNumeric (NumPy 대체제)
• CUDA Core (Python 실행 흐름 재설계)

⚡ 모든 계층에서 일관된 흐름

각 라이브러리와 컴파일러가 Python 기반에서 원활히 작동하며, 복잡한 컴파일러 설정 없이 GPU 최적화 연산이 가능합니다.

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cuPyNumeric: GPU 가속 NumPy 대체제

🔁 사용법이 간단한 고성능 라이브러리

기존 NumPy 코드를 cuPyNumeric으로 바꾸려면 단 하나의 import 문만 바꾸면 됩니다.

import cupynumeric as np

이렇게 하면 CPU에서 동작하던 코드는 자동으로 GPU 가속 환경에서 실행됩니다.

⚡ 과학계산 및 AI에 적합

• 대규모 배열 처리에 탁월한 성능
• 기존 NumPy 코드의 GPU 전환 용이

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CUDA Core: CUDA 런타임의 Python화

🧠 Python 중심의 실행 흐름 설계

CUDA Core는 JIT 컴파일 방식으로 완전히 Python의 흐름을 따릅니다. 명령줄 컴파일러 없이도 완전한 성능을 낼 수 있도록 설계되었습니다.

📉 의존성 최소화

컴파일러 계층이 단순해져 실행 시 외부 의존성이 줄고, 개발 환경 구성도 훨씬 간단해졌습니다.

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NVMath Python 라이브러리 

🔗 CPU와 GPU 간의 통합된 호출

NVMath는 CPU(호스트)와 GPU(디바이스) 간의 호출을 통합하여 성능 저하 없이 연산을 수행할 수 있도록 돕습니다.

⚙️ C++ 성능 그대로 활용

Python 코드 내부에서 고성능 C++ 라이브러리를 직접 호출하여, 성능 손실 없이 연산이 가능합니다.

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CuTile: Python을 위한 새로운 병렬 프로그래밍 모델

🧩 배열 중심 사고에 최적화

Python 개발자들은 일반적으로 배열 단위로 사고합니다. CuTile은 이런 방식에 맞춰, 기존 CUDA의 스레드 중심 방식보다 더 직관적인 방식으로 병렬 처리를 지원합니다.

🔢 타일 기반 병렬 처리 구조

GPU 연산을 스레드가 아닌 타일 단위로 처리하여 코드의 이해도와 디버깅이 쉬워집니다.

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성능 손실없이 병렬처리 단순화

🧠 컴파일러의 자동 최적화 활용

컴파일러는 전체 배열 단위 연산에 대해 GPU 리소스를 자동으로 할당하여, 수작업보다 더 나은 최적화를 제공합니다.

✅ 결과적으로 동일한 성능

• 직관적인 코드 구조
• 높은 생산성과 디버깅 편의성
• 성능은 기존 방식과 거의 동일

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Python 개발자 도구 생태계 확장

🔍 프로파일러 및 분석 도구 지원

Python 개발 환경 내에서 직접 GPU 성능 분석 및 디버깅이 가능한 도구들이 함께 제공됩니다.

🧰 통합 개발 경험

• 코드 분석기
• 메모리 최적화 도구
• 실시간 성능 모니터링

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향후 계획: Rust, Julia 등 다언어 지원 확대

🗣 NVIDIA의 다국어 전략

Python 외에도 Rust, Julia 등 다양한 언어에 대한 지원 계획을 발표했습니다. 이는 다양한 배경의 개발자를 포용하려는 전략입니다.

🌐 글로벌 오픈소스 기여 활성화

NVIDIA는 오픈소스 생태계와의 연계를 강화해 더욱 다양한 플랫폼과 도구를 지원할 예정입니다.

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오픈소스 및 학술 연구에 미치는 영향

🏫 대학과 연구기관의 접근성 향상

GPU 컴퓨팅이 쉬워지면서 대학과 연구소에서도 더 널리 활용될 수 있습니다.

📚 다양한 전공과의 융합 가능

• 물리학, 생물학, 경제학 등 다양한 학문과의 융합
• AI 기반 시뮬레이션과 분석 확대

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결론

NVIDIA의 CUDA 네이티브 Python 지원은 단순한 기능 추가가 아닙니다. 이는 수많은 개발자들에게 GPU의 문을 열어주는 결정적인 변화이며, 앞으로 AI와 고성능 컴퓨팅 분야에서 Python이 더욱 중심 언어가 될 것임을 예고합니다.

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출처

https://thenewstack.io/nvidia-finally-adds-native-python-support-to-cuda

NVIDIA Finally Adds Native Python Support to CUDA