DeepSeek가 AI 분야에서 거둔 성과는 단순히 GPU 수량이나 클러스터 규모의 문제가 아니라, 저수준에서의 세밀한 최적화를 통해 가능해진 혁신적 결과입니다. 본 글에서는 DeepSeek가 Nvidia의 PTX(Parallel Thread Execution)를 활용하여 기존 CUDA 프로그래밍의 한계를 어떻게 극복했는지, 그리고 이를 통해 구현된 시스템 구조와 최적화 기법에 대해 자세히 살펴봅니다.
1. 기존 CUDA vs. Nvidia PTX: 기술적 차이와 이점
CUDA의 한계
- 고수준 추상화: CUDA C/C++와 같은 고수준 API 덕분에 개발자는 복잡한 GPU 하드웨어를 직접 다루지 않아도 되지만, 동시에 레지스터나 스레드 할당 등 세밀한 하드웨어 자원 관리에는 한계가 있습니다.
- 자동 최적화: CUDA 컴파일러는 일반적인 최적화를 제공하지만, 특정 하드웨어에 맞춘 미세 조정(예: 워프 단위 스케줄링, 데이터 압축 및 통신 최적화)에는 제한적입니다.
Nvidia PTX의 특징
- 중간 수준 명령어 집합(ISA): PTX는 고수준 언어와 기계어(SASS) 사이에 위치하여, 개발자가 GPU의 세부 동작(레지스터 할당, 스레드 및 워프 수준 조정)을 직접 제어할 수 있게 합니다.
- 플랫폼 특화 최적화: PTX 코드가 SASS(Streaming Assembler)로 변환되는 과정에서, 특정 Nvidia GPU 세대에 맞춘 추가 하드웨어 최적화가 적용됩니다.
- 세밀한 제어: 데이터 병렬 처리, 파이프라인 최적화, 하드웨어 자원 재분배 등을 매우 세밀하게 다룰 수 있어, 성능 극대화에 기여합니다.
2. DeepSeek의 기술적 접근 방식
DeepSeek는 단순히 대규모 GPU 클러스터를 운용하는 것에 머무르지 않고, 아래와 같은 기술적 접근을 통해 AI 모델 학습의 효율성을 극대화했습니다.
2.1 PTX 기반 최적화
- 세밀한 스레드/워프 조정: PTX 레벨에서 워프(32 스레드 단위)의 스케줄링과 실행 순서를 직접 조정하여 병목 현상을 최소화합니다.
- 레지스터 할당 최적화: 제한된 GPU 레지스터 자원을 효율적으로 분배해 스레드 간 충돌 없이 병렬 연산을 최대한 활용합니다.
- 파이프라인 최적화: 데이터 압축/해제, 통신 처리 등 각 단계의 대기 시간을 최소화하도록 맞춤형 파이프라인을 설계했습니다.
2.2 GPU 하드웨어 재구성
- 스트리밍 멀티프로세서(SM) 재할당: Nvidia H800 GPU의 132개 SM 중 20개를 서버 간 통신 전용으로 할당하여, 데이터 이동 시 지연을 최소화합니다.
- 데이터 압축/해제 전용 채널: CPU와 GPU, 또는 GPU 간의 대규모 데이터 전송 시 병목을 줄이도록 전용 채널을 구축했습니다.
- 연산 리소스 분리: 연산과 통신 작업의 자원을 분리하여 상호 간섭을 최소화하고 전체 처리량을 극대화합니다.
2.3 고급 파이프라인 알고리즘 구현
- 데이터 흐름 최적화: GPU 내부 데이터 흐름 분석을 통해 병렬 처리 가능한 작업들을 최적의 순서로 배치합니다.
- 동기화 최소화: 필수적인 동기화만을 수행해 스레드 간 동기화 비용을 줄이고 효율적인 병렬 처리를 구현합니다.
3. 시스템 구성도 (개념도)
아래는 DeepSeek 시스템의 개념적 구성도를 보다 시각적으로 이해할 수 있도록 SVG 다이어그램으로 표현한 것입니다.
4. 기술적 총평
- 세밀한 자원 관리: PTX를 활용한 미세한 최적화는 기존 CUDA 개발 방식보다 훨씬 정교한 자원 조정과 병렬 처리 효율을 가능하게 합니다.
- 하드웨어 재구성: GPU 내부 SM 재할당 등 하드웨어 커스터마이징은 AI 모델 학습 시 데이터 이동과 연산을 병렬로 수행하는 데 결정적인 역할을 합니다.
- 시스템적 접근: 관리 및 스케줄링 계층과 개별 노드의 최적화가 유기적으로 결합되어 전체 클러스터의 효율을 극대화합니다.
이러한 기술적 접근은 향후 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 분야에서 맞춤형 하드웨어-소프트웨어 통합 설계의 새로운 기준을 제시할 것으로 기대되며, 대규모 AI 모델 학습 및 실시간 데이터 처리에 혁신적인 변화를 불러올 것입니다.
