GPU 버스 대역폭 관리, 메모리 인터리빙 구조, 데이터 전송 최적화
GPU 버스 대역폭의 구조와 관리 원리
GPU의 성능은 단순히 연산 능력에만 의존하지 않는다.
그래픽 코어가 데이터를 얼마나 빠르게 주고받을 수 있는지가
전체 성능의 60% 이상을 좌우한다.
이때 핵심은 GPU 내부 버스(Bus)와 메모리 컨트롤러(Memory Controller)의 구조다.
버스는 코어와 VRAM 간의 데이터 통로이며,
이를 병렬로 구성한 것이 GPU의 대역폭 구조다.
예를 들어, 256-bit 버스를 가진 GPU는
한 번에 256bit(32byte)의 데이터를 이동시킬 수 있다.
이를 클록 주파수와 결합하면 총 전송량(GB/s)이 계산된다.
예: 256bit × 18GHz ÷ 8 = 576GB/s.
하지만 실제 처리 속도는 이론치보다 낮다.
이는 버스 병목과 충돌(Arbitration) 때문이다.
GPU는 이를 해결하기 위해 내부적으로
버스 대역폭 관리 스케줄러를 운영한다.
이 스케줄러는 각 데이터 스트림의 우선순위를 계산해
전송 순서를 조정하며, 유휴 버스를 즉시 재할당한다.
대역폭 관리는 단순한 속도 제어가 아니다. GPU는 각 작업(그래픽, 컴퓨트, 텍스처 스트리밍 등)의 메모리 요구량을 실시간으로 예측하여 전송 우선순위를 바꾼다. 이 방식은 CPU의 QoS(Quality of Service)와 유사하지만, GPU에서는 훨씬 세밀하게 작동한다. 예를 들어 텍스처 로드가 많은 프레임에서는 그래픽 큐의 버스 점유율이 증가하고, 컴퓨트 워크로드가 많은 프레임에서는 데이터 전송이 L2 캐시 중심으로 재배치된다.
메모리 인터리빙 구조와 동작 메커니즘
GPU의 또 다른 핵심은 **메모리 인터리빙(Memory Interleaving)**이다.
이는 대용량 메모리를 여러 뱅크(bank)로 나누어
병렬로 접근할 수 있도록 하는 기술이다.
예를 들어 8개의 메모리 채널이 존재한다면,
GPU는 데이터를 8등분하여 동시에 읽고 쓴다.
이 구조 덕분에 실제 대역폭은 단일 채널 대비 8배까지 증가할 수 있다.
인터리빙은 단순한 분할이 아니다.
각 채널이 독립적으로 동작하므로,
하나의 채널이 지연 상태일 때 다른 채널이 그 자리를 즉시 보완한다.
이 덕분에 메모리 접근이 비균일하더라도
GPU는 일정한 데이터 공급 속도를 유지한다.
또한 GPU는 인터리빙 단계에서 **주소 매핑 알고리즘(Address Mapping Algorithm)**을 적용한다.
이는 물리 주소를 여러 채널로 균등하게 분산시켜
특정 영역으로 접근이 몰리는 현상을 방지한다.
이 기술 덕분에 텍스처 샘플링이나 행렬 연산처럼
공간적 지역성이 낮은 연산에서도
대역폭 손실이 거의 발생하지 않는다.
| 채널 번호 | 버스 폭(bit) | 동작 주파수(GHz) | 대역폭(GB/s) |
|---|---|---|---|
| CH0 | 32 | 18 | 72 |
| CH1 | 32 | 18 | 72 |
| CH2 | 32 | 18 | 72 |
| CH3 | 32 | 18 | 72 |
| 총 대역폭 | 288GB/s | ||
이 구조의 장점은 GPU의 워크로드 특성에 최적화된 대역폭 분배다. 텍스처, 버텍스, 쉐이더 출력이 동시에 발생하더라도 각 데이터 스트림이 서로 다른 채널을 점유하기 때문에 병목이 거의 없다. 특히 최신 GDDR6X 메모리는 1.5배 높은 신호 전송 속도와 PAM4(4-Level Signaling) 방식을 통해 인터리빙 효율을 극대화한다.
데이터 전송 최적화와 지연 제어 기술
GPU는 실시간으로 수천 개의 데이터 스트림을 처리한다.
이 과정에서 가장 큰 문제는 전송 지연(latency)이다.
지연을 최소화하기 위해 GPU는 **프리패칭(Prefetching)**과
**지능형 전송 스케줄링(Intelligent Transfer Scheduling)**을 사용한다.
프리패칭은 다음 프레임에 필요한 데이터를 미리 캐시에 로드하는 기술이다.
렌더링 엔진은 GPU 명령 버퍼(Command Buffer)를 분석해
다음에 접근할 가능성이 높은 메모리 영역을 예측하고
L2 캐시에 선로드(preload)한다.
지능형 스케줄링은 프레임의 중요도, 데이터 크기, 접근 패턴을 종합해
전송 우선순위를 조정한다.
예를 들어, 그림자 맵과 같은 고빈도 데이터는
항상 고우선순위 버스를 사용하고,
단발성 데이터는 비동기 큐로 배치된다.
이러한 계층화된 전송 정책 덕분에
GPU는 대규모 데이터를 안정적으로 주고받을 수 있다.
최신 엔진에서는 이 과정을 “Dynamic Bandwidth Allocation”으로 통합한다. GPU 드라이버는 실시간으로 대역폭 사용률을 모니터링하고, 필요에 따라 채널 우선순위를 재조정한다. 이를 통해 프레임 간 대역폭 편차가 30% 이상 감소하며, 결과적으로 그래픽 품질과 안정성이 모두 향상된다.