엔비디아 GPU 아키텍처

엔비디아 GPU 아키텍처는 엔비디아(NVIDIA)가 개발해 온 주요 GPU 마이크로아키텍처의 발전 과정을 다룬 문서이다.

개요

엔비디아는 그래픽 처리, 병렬 연산, 인공지능 가속 등 다양한 목적을 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 아키텍처를 지속적으로 발전시켜 왔다. 각 세대의 아키텍처는 그래픽 파이프라인, 메모리 기술, 전력 효율, 연산 단위(CUDA Core, Tensor Core, RT Core) 등에서 차별화된다. 본 문서에서는 2010년대 이후 주요 아키텍처의 기술적 특징과 변화 과정을 상세히 다룬다.

주요 아키텍처 연표

아키텍처	발표 시기	주요 특징	대표 모델
Kepler	2012년경	CUDA Compute Capability 3.x, 에너지 효율 강화	GeForce GTX 680 등
Maxwell	2014년경	전력 효율 향상, 다중 디스플레이 지원 강화	GeForce GTX 750 Ti, GTX 900 시리즈
Pascal	2016년경	16 nm 공정, HBM2 메모리 지원, VR 및 고해상도 그래픽 강화	GeForce GTX 10 시리즈 (예: GTX 1080 Ti)
Volta	2017년경	Tensor Core 최초 탑재, AI 연산 가속화	Tesla V100
Turing	2018 ~ 2019년	실시간 레이 트레이싱(RT Core)과 AI 가속(Tensor Core) 통합	GeForce RTX 20 시리즈
Ampere	2020년경	2세대 RT Core, 3세대 Tensor Core, 높은 연산 효율	GeForce RTX 30 시리즈
Ada Lovelace	2022년경	고성능·고효율, 실시간 렌더링 및 AI 처리 강화	GeForce RTX 40 시리즈
Hopper	2022년경	데이터센터·AI 학습 특화, NVLink/NVSwitch 확장성 강화	NVIDIA H100
Blackwell	2024년경	차세대 AI 슈퍼칩, 2000억 트랜지스터, 초고속 인터커넥트 지원	NVIDIA GB200 등

아키텍처별 주요 특징

Kepler (2012)

• CUDA Compute Capability 3.x 기반으로 GPU 병렬 처리 효율을 개선하였다.
• SMX(Streaming Multiprocessor eXtended) 구조로 전력 효율 향상.
• 동적 병렬 처리(Dynamic Parallelism) 기능 도입으로 GPU 내에서 커널 호출이 가능해졌다.
• NVENC 하드웨어 인코더 탑재로 영상 처리 가속 지원.
• 대표 모델: GeForce GTX 680, Tesla K20, Quadro K6000.

Maxwell (2014)

• SM(Streaming Multiprocessor) 구조를 단순화하여 효율 향상.
• GPU Boost 2.0 기술을 통한 전력·클럭 최적화.
• 새로운 캐시 아키텍처로 렌더링 성능 향상.
• 전력 대비 성능비가 이전 세대 대비 약 2배 향상.
• 대표 모델: GeForce GTX 980, GTX 750 Ti, Tesla M40.

Pascal (2016)

• 16 nm FinFET 공정으로 제조되어 클럭 속도와 전력 효율을 동시에 개선.
• HBM2 및 GDDR5X 메모리 지원으로 메모리 대역폭이 향상되었다.
• NVLink 기술 최초 적용으로 GPU 간 통신 성능 강화.
• FP16(하프 정밀도) 연산 및 HPC 최적화.
• 대표 모델: GeForce GTX 1080 Ti, Tesla P100, Quadro P6000.

Volta (2017)

• 엔비디아 최초로 Tensor Core를 탑재하여 AI 연산 성능이 대폭 향상되었다.
• CUDA Core와 Tensor Core의 병렬 구조로 AI + 그래픽 연산 병행 가능.
• NVLink 2.0 지원, 메모리 대역폭 최대 900 GB/s.
• FP16 연산 성능 강화로 딥러닝 가속기 시장을 선도.
• 대표 모델: Tesla V100, Quadro GV100.

Turing (2018~2019)

• RT Core(Ray Tracing)와 Tensor Core를 통합하여 실시간 레이 트레이싱 구현.
• DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술 지원으로 AI 기반 업스케일링 가능.
• GDDR6 메모리 도입, 렌더링 효율을 높이는 Variable Rate Shading(VRS) 지원.
• 실시간 그래픽 + AI 가속의 융합 세대.
• 대표 모델: GeForce RTX 2080 Ti, Quadro RTX 8000, Tesla T4.

Ampere (2020)

• 2세대 RT Core, 3세대 Tensor Core 탑재.
• FP16, BFLOAT16, Tensor Float32(TF32) 등 다양한 연산 정밀도 지원.
• PCIe 4.0, NVLink 3.0 지원으로 데이터 전송 속도 향상.
• 전력 효율 및 성능 모두 개선되어 데이터센터, AI, 게이밍 분야에 폭넓게 활용.
• 대표 모델: GeForce RTX 3080, RTX 3090, NVIDIA A100.

Ada Lovelace (2022)

• 4세대 Tensor Core, 3세대 RT Core 탑재.
• DLSS 3 기술 도입으로 프레임 생성(Frame Generation) 기능 제공.
• 5nm 공정 기반으로 전력당 성능비가 Ampere 대비 크게 향상.
• 실시간 렌더링, 생성형 AI 처리, 고해상도 그래픽에 최적화됨.
• 대표 모델: GeForce RTX 4090, NVIDIA L4, L40.

Hopper (2022)

• 데이터센터 및 HPC용 아키텍처.
• Transformer Engine 탑재로 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 최적화.
• NVLink 4.0 및 NVSwitch 지원, GPU 간 초고속 연결 가능.
• FP8 연산 지원으로 AI 연산 효율 극대화.
• 대표 모델: NVIDIA H100.

Blackwell (2024)

• 차세대 데이터센터·AI 슈퍼컴퓨팅용 아키텍처.
• 약 2000억 트랜지스터, 3D 패키징 기술 적용.
• 칩-투-칩 대역폭 최대 10TB/s의 초고속 인터커넥트 제공.
• FP8 및 FP4 연산 지원으로 AI 학습·추론 모두 고효율화.
• Grace CPU와 통합된 GB200 슈퍼칩 형태로 출시.
• 대표 모델: NVIDIA GB200, GB100.

아키텍처 발전의 방향

• GPU 아키텍처는 단순 그래픽 렌더링을 넘어 범용 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하였다.
• Tensor Core, RT Core 등 전용 연산 유닛의 추가로 AI, 시뮬레이션, 영상 처리 등 다양한 응용이 가능해졌다.
• 전력 효율, 연산 밀도, 메모리 대역폭 향상이 아키텍처 세대 진화의 핵심 목표로 이어지고 있다.

같이 보기

• NVIDIA T4
• NVIDIA A100
• NVIDIA L4 (GPU)
• NVIDIA H100
• GPU 마이크로아키텍처

참고 문헌

• NVIDIA Technologies and GPU Architectures
• NVIDIA, Turing Graphics Architecture Overview
• Wikipedia, Pascal (microarchitecture)
• Wikipedia, Volta (microarchitecture)
• Wikipedia, Ampere (microarchitecture)
• NVIDIA, Blackwell GPU Architecture
• Wolf Advanced Technology, NVIDIA GPU Architecture Overview