[Nvidia] NumPy의 한계를 넘어, GPU 가속의 힘 CuPy 완벽 가이드

파이썬으로 대규모 과학 계산이나 데이터 처리를 할 때 NumPy는 필수 라이브러리입니다. 하지만 데이터의 크기가 기하급수적으로 늘어날 수록 CPU만으로는 처리 속도의 한계에 부딪히게 됩니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 CuPy입니다. CuPy는 NumPy와 거의 동일한 문법을 사용하면서도 코드를 GPU에서 실행하여 데이터 처리 속도를 극적으로 가속하는 혁신적인 라이브러리입니다.

주제 개념 및 용어 정리

용어	실제 단어 뜻	CuPy에서의 의미
NumPy	Numerical Python의 합성어. 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다루고 행렬 및 벡터 연산을 수행하는 데 사용하는 핵심 라이브러리입니다. 모든 연산은 CPU에서 이루어집니다.	CuPy가 지향하는 문법 및 기능의 표준이자, CuPy가 가속화를 제공하는 대상입니다.
GPU	Graphics Processing Unit(그래픽 처리 장치) 원래는 그래픽 처리를 위해 설계되었으나, 수많은 코어를 이용한 병렬 처리 능력 덕분에 행렬 연산이 많은 딥러닝, 과학 계산 등에서 CPU보다 훨씬 빠른 속도를 낼 수 있습니다.	CuPy가 연산을 수행하는 고성능 하드웨어입니다.
CUDA	Compute Unified Device Architecture. NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. GPU의 자원을 활용하여 일반적인 커뮤팅 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.	CuPy는 NVIDIA GPU에서 CUDA 플랫폼을 백엔드로 사용하여 연산을 가속합니다.
cuPy	Cuda Python의 합성어. NumPy의 문법을 그대로 사용하면서 GPU 가속 기능을 제공하는 파이썬 배열 라이브러리입니다.	NumPy 코드를 CPU에서 실행하여 속도를 높이는 핵심 도구입니다.
배열(Array)	순서가 있는 데이터 집합	CuPy의 cupy.ndarray 는 NumPy의 numpy.ndarray와 유사하지만, 데이터가 GPU 메모리에 할당됩니다.

왜 CuPy를 사용해야 하는가?

왜 사용하는 지 & 왜 필요한지

CuPy를 사용하는 가장 큰 이유는 속도입니다. NumPy는 CPU의 코어 몇 개를 사용하여 순차적으로 연산을 처리하지만, CuPy는 GPU의 수천 개의 작은 코어를 동시에 사용하여 병렬 연산을 수행합니다. 특히 대규모 행렬 곱셈이나 요소별 연산과 같이 병렬화하기 쉬운 작업에서 CuPy는 NumPy 대비 수십 배에서 수백배까지 극적인 성능 향상을 제공할 수 있습니다. 빅데이터, 딥러닝 모델 학습, 복잡한 과학 시뮬레이션 등 많은 계산량을 필요로하는 분야에서 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 

 

언제 사용하는지

CuPy는 다음 조건에서 가장 효과적입니다.

1. 대규모 데이터 처리 : 행렬이나 배열의 크기가 매우 클 때(일반적으로 수만 개 이상의 요소). 데이터가 작을 경우, CPU-GPU 간 데이터 전송 시간이 오히려 이득을 상쇄할 수 있습니다.
2. 반복적이고 복잡한 수치 연산 : 딥러닝 모델 학습, 대규모 푸리에 변환(FFT), 선형 대수 연산 등 계산 집약적인 작업을 수행할 때
3. CUDA 호환 GPU를 사용할 수 있는 환경일 때 (대부분 NVIDIA GPU)

실제 작동 원리 및 사용 예시

실제 작동 원리

CPU와 GPU는 각자 메모리(RAM과 VRAM)를 가지고 있습니다. NumPy 배열은 CPU의 RAM에 저장되지만, CuPy 배열(cupy.ndarray)은 GPU의 VRAM에 저장됩니다.

1. 데이터 전송 : NumPy 배열(CPU)을 CuPy 배열(GPU)로 변환합니다.(cp.asarray(x_cpu))
2. GPU 연산 : 변환된 CuPy 배열에 대해 사용자가 요청한 연산(cp.sin(x_gpu), cp.dot(A, B)이 GPU에서 병렬로 수행됩니다.
3. 결과 회수 : 필요한 경우 GPU에서 계산된 CuPy배열을 다시 NumPy배열(CPU)로 가져옵니다.(x_gpu.get(), 또는 cp.asnumpy(x_gpu))

이해를 위한 실생활 예시

CuPy를 사용하는 것은 혼자서 하는 일을 수백 명의 전문가 팀이 동시에 처리하는 것에 비유할 수 있습니다.

• NumPy(CPU) : 한 명의 숙련된 건축가(CPU 코어)가 거대한 도면(데이터)을 보고 모든 계산을 순서대로 처리합니다. 정확하지만 시간이 오래 걸립니다.
• CuPy(GPU) : 수백 명의 건축 실습생(GPU 코어)이 각자 도면의 작은 부분(데이터 조각)을 할당받아 동시에 계산을 처리합니다. 개개인의 속도는 느릴 수 있지만, 압도적인 인원 수 덕분에 최종 결과는 훨씬 빠르게 나옵니다.

예시 코드

CuPy는 NumPy와의 호환성이 매우 높기 때문에, 기존 NumPy 코드를 GPU로 옮기는 것이 매우 간단합니다.

• 설치 (CUDA 버전에 맞게 설치)

pip install cupy-cuda12.4

 

• NumPy 코드를 CuPy로 전환

NumPy(CPU)	CuPy(GPU)
import numpy as np	import cupy as cp
x_cpu = np.array([1,2,3])	x_gpu = cp.array([1,2,3])
y_cpu = np.sqrt(x_cpu)	y_gpu = cp.sqrt(x_gpu)

 

• 실제 대규모 행렬 연산 예시

import numpy as np
import cupy as cp
import time

SIZE = 10000  # 10,000 x 10,000 행렬

# 1. NumPy (CPU) 연산
a_np = np.random.rand(SIZE, SIZE).astype(np.float32)
b_np = np.random.rand(SIZE, SIZE).astype(np.float32)

start_time = time.time()
c_np = np.dot(a_np, b_np) # 행렬 곱셈
cpu_time = time.time() - start_time
print(f"NumPy (CPU) 연산 시간: {cpu_time:.4f} 초")

# 2. CuPy (GPU) 연산
a_cp = cp.asarray(a_np) # CPU 데이터를 GPU로 전송
b_cp = cp.asarray(b_np) # CPU 데이터를 GPU로 전송

# GPU 연산 시간 측정 (비동기 처리 동기화 필수)
cp.cuda.Stream.null.synchronize() 
start_time = time.time()

c_cp = cp.dot(a_cp, b_cp) # GPU 행렬 곱셈

cp.cuda.Stream.null.synchronize() # 연산 완료 대기
gpu_time = time.time() - start_time
print(f"CuPy (GPU) 연산 시간: {gpu_time:.4f} 초")

# 결과 확인을 위해 GPU 결과를 다시 CPU로 가져옴 (선택 사항)
c_result_np = c_cp.get()

 

CuPy의 장단점 및 특징

특징

• NumPy/SciPy 호환성 : 대부분의 NumPy/SciPy API와 높은 호환성을 가지므로, 적은 코드 변경만으로 GPU 가속을 적용할 수 있습니다.
• CUDA 활용 : NVIDIA의 CUDA Toolkit 라이브러리(cuBLAS, cuFFT, cuRAND 등)를 활용하여 연산을 최적화합니다.
• 커널 제작 : 필요하다면 C+++ 스니펫을 사용하여 사용자 정의 CUDA 커널을 쉽게 만들고 사용할 수 있습니다.

장점

• 압도적인 성능 향상 : 특히 대규모 행렬 연산에서 NumPy 대비 수십 배 이상의 가속 효과를 제공합니다.
• 쉬운 적용 : import numpy as np를 import cupy as cp로 바꾸는 것만으로 상당 부분 GPU 가속이 가능합니다.
• 코드 일관성 : 기존 NumPy 사용자에게 익숙한 문법을 제공하여 학습 곡선이 매우 낮습니다.

단점

• GPU 의존성 : NVIDIA CUDA 환경이 필수적입니다. GPU가 없거나 호환되지 않는 GPU에서는 사용할 수 없습니다.
• 데이터 전송 오버헤드 : CPU와 GPU 메모리 간에 데이터를 주고 받는 데 시간이 소요됩니다. 연산량이 적거나 데이터 이동이 잦은 경우 오히려 NumPy보다 느릴 수 있습니다.
• 완벽하지 않은 호환성 : NumPy의 모든 기능이 CuPy에 100% 구현된 것은 아닙니다.(대부분 핵심 기능은 지원합니다.)