전통적인 I/O 방식과 GPU 다이렉트 스토리지의 성능 비교 분석 - PC 하드웨어 백과2

📋 목차

• 전통적인 I/O 방식의 이해와 한계
• GPU 다이렉트 스토리지(GDS)의 등장 배경과 원리
• 성능 비교: 데이터 처리 속도와 효율성
• 주요 활용 분야 및 실제 적용 사례
• 미래 전망 및 해결 과제
• 자주 묻는 질문 (FAQ)

인공지능, 빅데이터, 고성능 컴퓨팅 시대가 도래하면서 데이터 처리 속도는 시스템 전체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 되었어요. 특히 대규모 데이터를 빠르게 학습하고 분석해야 하는 GPU 기반 환경에서, 기존의 I/O 방식은 심각한 병목 현상을 일으키곤 했어요. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 GPU 다이렉트 스토리지(GPU Direct Storage, GDS)이에요. GDS는 데이터가 저장 장치에서 GPU 메모리로 직접 전송될 수 있도록 함으로써, CPU와 시스템 메모리를 거치는 비효율적인 과정을 생략하고 I/O 성능을 획기적으로 개선하는 기술이랍니다. 이 글에서는 전통적인 I/O 방식의 구조와 그 한계를 자세히 살펴보고, GDS가 어떤 원리로 이 문제들을 해결하는지, 그리고 실제 성능 비교와 다양한 활용 사례, 미래 전망까지 심층적으로 분석해볼게요.

전통적인 I/O 방식과 GPU 다이렉트 스토리지의 성능 비교 분석

 

전통적인 I/O 방식의 이해와 한계

전통적인 I/O(Input/Output) 방식은 컴퓨터 시스템에서 데이터를 저장 장치로부터 읽어오거나 저장하는 일반적인 절차를 말해요. 이 방식은 수십 년간 컴퓨팅 환경의 근간을 이루어 왔지만, 현대의 고성능 컴퓨팅 및 데이터 집약적인 워크로드에서는 점차 그 한계를 드러내고 있어요. 일반적으로 전통적인 I/O 경로는 여러 단계를 거치게 된답니다. 먼저, 스토리지 장치(HDD 또는 SSD)에 저장된 데이터는 시스템 버스를 통해 메인 시스템 메모리(RAM)로 로드돼요. 이때, CPU는 데이터 전송 과정을 관리하고 필요한 경우 데이터를 시스템 메모리에서 애플리케이션이나 다른 장치로 복사하는 역할을 수행해요. 이후 GPU와 같은 가속기에 데이터가 필요하면, CPU는 다시 시스템 메모리에 있는 데이터를 GPU 메모리로 복사하는 작업을 지시하게 된답니다.

 

이러한 일련의 과정에서 가장 큰 문제점은 바로 CPU의 개입과 여러 번의 데이터 복사 과정이에요. 데이터가 디스크에서 시스템 메모리로, 그리고 다시 GPU 메모리로 이동하는 동안, CPU는 전송을 조율하고 데이터 무결성을 확인하는 데 상당한 자원을 소모하게 돼요. 이는 특히 대용량 데이터를 처리해야 하는 딥러닝 학습이나 빅데이터 분석과 같은 작업에서 심각한 병목 현상을 유발하게 된답니다. 시스템 메모리와 GPU 메모리 사이의 대역폭 한계도 무시할 수 없는 부분이에요. 최신 GPU는 엄청난 양의 연산 능력을 가지고 있지만, 데이터가 충분히 빠르게 공급되지 못하면 GPU는 유휴 상태로 대기하게 되고, 결국 전체 시스템의 효율성이 저하되는 결과를 초래해요. 2017년 연구 자료(참고 8)에 따르면 전통적인 I/O 시스템 내에서 이더넷과 PCIe의 기능이 분리되어 있어 효율적인 데이터 흐름을 방해한다고 지적하고 있어요.

 

최근 발표된 KISTI의 국가 초고성능컴퓨터 6호기 구축 방안(2023년 1월, 참고 10)에서도 GPU 성능 대비 5호기의 성능 한계로 인해 서비스 품질 하락을 언급하며 I/O 성능의 중요성을 강조하고 있어요. 즉, 아무리 강력한 GPU를 보유하고 있어도 데이터를 효율적으로 공급하지 못하면 그 잠재력을 온전히 발휘하기 어렵다는 것이에요. 특히 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD와 같은 고성능 저장 장치의 등장은 I/O 속도를 비약적으로 향상시켰지만, 전통적인 I/O 경로는 여전히 CPU와 시스템 메모리 복사라는 ‘장애물’을 가지고 있어서, 저장 장치의 잠재력을 GPU가 직접적으로 활용하기 어렵게 만들어요. 이러한 한계는 대규모 AI 모델 학습과 같이 데이터 로딩 및 전처리 속도가 중요한 작업에서 더욱 두드러지게 나타난답니다. 데이터 로딩 및 전처리 속도 향상을 위한 DALI 같은 기술(참고 1)도 이러한 배경에서 필요성이 커졌다고 볼 수 있어요.

 

전통적인 I/O 방식은 설계 당시에는 효율적이었지만, GPU 연산 성능이 폭발적으로 발전한 현재에는 더 이상 충분하지 않아요. 데이터가 더 이상 CPU의 전유물이 아니라 GPU에서 직접 처리되어야 하는 시대에, 기존의 I/O 경로는 데이터를 GPU에게 전달하는 데 걸림돌이 되는 것이죠. 이는 대규모 데이터셋을 활용하는 모든 애플리케이션에 광범위한 영향을 미치며, 결국 컴퓨팅 시스템의 전반적인 성능과 효율성을 저해하는 주요 원인이 되고 있답니다. 그래서 새로운 I/O 패러다임이 절실히 요구되고 있는 상황이에요.

 

🍏 전통 I/O 방식의 주요 구성 요소 및 한계

구성 요소	전통 I/O에서의 역할	주요 한계
저장 장치 (HDD/SSD)	데이터 원본 저장	느린 접근 속도 (HDD), PCIe를 통한 간접 접근 (NVMe)
시스템 메모리 (RAM)	CPU와 GPU 사이의 데이터 임시 저장	데이터 복사로 인한 지연 및 대역폭 소모
CPU	I/O 작업 관리, 데이터 전송 조율 및 복사	과도한 오버헤드 발생, 병목 현상 유발
PCIe 버스	컴포넌트 간 데이터 통신 경로	다단계 전송 시 대역폭 한계 및 지연 발생
GPU 메모리 (VRAM)	GPU 연산을 위한 데이터 저장	시스템 메모리로부터의 느린 데이터 공급

 

GPU 다이렉트 스토리지(GDS)의 등장 배경과 원리

전통적인 I/O 방식의 한계를 극복하고 GPU의 폭발적인 연산 능력을 최대한 활용하기 위해 GPU 다이렉트 스토리지(GDS) 기술이 등장했어요. GDS는 이름 그대로 저장 장치에서 GPU 메모리로 데이터를 '직접' 전송하는 메커니즘을 제공해요. 이 혁신적인 접근 방식은 기존 I/O 경로의 여러 병목 지점을 우회함으로써, 데이터 전송 효율을 극대화하고 전반적인 시스템 성능을 향상시키는 것을 목표로 한답니다. GDS의 등장은 대규모 AI 모델 학습, 고성능 컴퓨팅(HPC) 시뮬레이션, 빅데이터 분석 등 데이터 집약적인 워크로드의 요구 사항이 기하급수적으로 증가하면서 더욱 절실해졌어요. 2022년 효성인포메이션시스템의 AI 플랫폼 도입 전략 발표 자료(참고 4)에서도 대형 AI 모델 학습 성능을 위해서는 GPU 연산 및 저장 자원 성능과 함께 I/O 성능 최적화가 중요하다고 강조하며 GPU Direct Storage를 언급하고 있답니다.

 

GDS의 핵심 원리는 데이터 이동 경로의 단순화에 있어요. 전통적인 방식에서는 저장 장치 → 시스템 메모리 → CPU → GPU 메모리라는 복잡한 경로를 거쳤지만, GDS는 저장 장치(주로 NVMe SSD)에서 GPU 메모리로 바로 데이터를 보낼 수 있도록 설계되었어요. 이 과정에서 데이터 복사가 크게 줄어들고 CPU의 개입이 최소화된답니다. 이는 DMA(Direct Memory Access) 기술을 확장하여 GPU가 스토리지 컨트롤러와 직접 통신할 수 있게 함으로써 가능해진 것이에요. 즉, CPU가 데이터를 중개하는 대신, GPU가 스토리지에서 필요한 데이터를 요청하고 스토리지 컨트롤러가 이를 GPU 메모리로 직접 전송하는 방식이에요. 이를 통해 불필요한 시스템 메모리 대역폭 사용을 줄이고, CPU 오버헤드를 대폭 감소시킬 수 있답니다.

 

특히 NVMe 기반의 고속 저장 장치(참고 6)는 GDS 기술의 잠재력을 극대화하는 데 필수적인 요소에요. NVMe는 기존 SATA 방식의 SSD보다 훨씬 빠른 속도와 낮은 지연 시간을 제공하며, 다중 큐와 병렬 처리를 지원하여 대규모 데이터 블록 전송에 매우 유리하답니다. GDS는 이러한 NVMe SSD의 잠재력을 GPU가 직접적으로 활용할 수 있게 연결해주는 다리 역할을 해요. 또한, GDS는 비동기 I/O 처리를 지원하여(참고 3) GPU가 데이터 전송을 기다리는 동안 다른 연산 작업을 수행할 수 있게 함으로써, GPU 활용률을 더욱 높여 시스템 전체의 처리량을 향상시킨답니다. 이러한 비동기 방식은 특히 LLM 학습의 효율성과 성능 최적화에 기여한다고 해요.

 

GDS는 단순한 데이터 전송 기술을 넘어, 소프트웨어 스택과 하드웨어 스택이 유기적으로 통합된 솔루션이에요. NVIDIA의 CUDA와 같은 GPU 컴퓨팅 플랫폼은 GDS 기능을 지원하며, 운영 체제 드라이버와 파일 시스템 레벨에서의 최적화가 함께 이루어져야 해요. 이를 통해 애플리케이션 개발자들은 GDS의 이점을 쉽게 활용할 수 있게 된답니다. 2023년 11월에 발표된 연구(참고 2)에서는 I/O 패턴에 따라 고속 저장 매체를 정책적으로 사용할 수 있는 계층형 스토리지(Tiering Storage) 구축을 언급하며, 이는 GDS와 같은 고속 I/O 기술과 시너지를 낼 수 있는 방향성을 제시하고 있어요. GDS는 궁극적으로 GPU 중심 컴퓨팅 환경에서 I/O 병목을 완화하고, 데이터 처리 효율성을 혁신적으로 개선하는 데 중요한 역할을 한답니다.

 

🍏 GPU 다이렉트 스토리지(GDS) 핵심 원리

원리	설명	주요 이점
CPU 우회 (Bypass CPU)	저장 장치에서 GPU 메모리로 직접 데이터 전송	CPU 오버헤드 감소, 지연 시간 단축
시스템 메모리 우회	시스템 RAM을 거치지 않고 데이터 이동	메모리 복사 감소, 대역폭 효율성 증가
NVMe 직접 접근	GPU가 고성능 NVMe SSD에 직접 접근	저장 장치 성능의 최대한 활용
비동기 I/O 지원	데이터 전송과 GPU 연산의 동시 진행 가능	GPU 활용률 극대화, 전체 처리량 향상
직접 메모리 접근 (DMA)	저장 장치 컨트롤러에서 GPU 메모리로 직접 전송	데이터 전송 경로 단축, 지연 시간 최소화

 

성능 비교: 데이터 처리 속도와 효율성

GPU 다이렉트 스토리지(GDS)가 전통적인 I/O 방식 대비 제공하는 가장 큰 이점은 바로 데이터 처리 속도와 전반적인 시스템 효율성의 획기적인 향상이에요. 이 두 기술 간의 성능 차이는 특히 대규모 데이터셋을 다루는 고성능 컴퓨팅 환경에서 극명하게 나타난답니다. 전통적인 I/O는 CPU와 시스템 메모리, PCIe 버스를 거치면서 여러 단계의 데이터 복사 및 전송 과정을 거쳐요. 이 과정에서 각 단계마다 지연 시간이 발생하고, CPU의 리소스가 I/O 처리에 소모되어 실제 연산에 사용될 CPU 자원이 줄어드는 문제가 생긴답니다. 이러한 병목 현상은 GPU의 연산 능력이 아무리 뛰어나도, 데이터가 충분히 빠르게 공급되지 않으면 GPU가 대기 상태에 머무르게 만들어, 전체 시스템의 유휴 시간을 늘리고 처리량을 감소시키는 주범이 되어요.

 

반면, GDS는 저장 장치에서 GPU 메모리로 데이터를 직접 전송함으로써 이러한 비효율적인 경로를 완전히 우회해요. 이로 인해 데이터 전송 과정이 단순화되고, CPU 오버헤드가 최소화된답니다. 결과적으로 GDS는 전통적인 I/O 방식보다 훨씬 높은 데이터 처리량(throughput)과 낮은 지연 시간(latency)을 제공하게 돼요. 예를 들어, NVIDIA의 자체 테스트 결과에 따르면, GDS를 사용하면 전통적인 방식 대비 최대 몇 배에 달하는 I/O 성능 향상을 기대할 수 있다고 해요. 이는 초당 기가바이트(GB/s) 단위로 측정되는 데이터 처리량이 비약적으로 증가한다는 의미이며, 대용량 파일이나 스트리밍 데이터를 다루는 애플리케이션에 매우 유리하답니다. 특히 GPU, ASIC, NPU 등 연산 장치의 성능 향상 속도가 메모리의 속도를 앞지르는 현상(참고 8)을 고려할 때, GDS와 같은 I/O 최적화 기술은 필수적이에요.

 

이러한 성능 차이는 딥러닝 학습에서 특히 중요한 의미를 가져요. 방대한 양의 학습 데이터를 스토리지에서 읽어와 GPU 메모리에 로딩하는 과정은 전체 학습 시간의 상당 부분을 차지할 수 있어요. GDS는 이 데이터 로딩 시간을 대폭 단축시켜, 모델 학습의 반복 주기를 가속화하고 개발자들이 더 많은 실험을 시도하며 최적의 모델을 빠르게 찾을 수 있도록 도와준답니다. DALI(Data Loading Library)와 같은 데이터 로딩 및 전처리 기술(참고 1)은 GDS와 함께 사용될 때 더욱 큰 시너지를 발휘하여, 데이터 파이프라인의 효율성을 극대화할 수 있어요. 또한, LLM(대규모 언어 모델) 학습의 효율성과 성능 최적화를 위한 분산 저장 기반 비동기 I/O 고속 액세스 방법(참고 3)은 GDS의 핵심 원리와도 일맥상통하며, 이러한 기술들이 미래 AI 시대의 핵심 인프라가 될 것임을 시사해요.

 

실제 적용 사례에서도 그 성능의 이점은 명확하게 드러나요. 예를 들어, 대규모 지진 시뮬레이션이나 기후 모델링 같은 HPC 작업에서는 초당 수백 기가바이트의 데이터를 처리해야 하는 경우가 많아요. GDS는 이러한 워크로드에서 데이터 병목을 해소하여 시뮬레이션 시간을 단축하고 연구자들이 더 복잡하고 정교한 모델을 실행할 수 있도록 지원한답니다. 게임 분야에서도 GDS의 잠재력은 커요. 2024년 1월에 사이버펑크 2077 패치 관련 토론(참고 9)에서 다이렉트 스토리지와 게임의 성능 개선 가능성이 언급되었듯이, GDS는 게임 로딩 시간을 단축하고, 넓은 오픈 월드 환경에서 스트리밍 데이터를 더욱 부드럽게 처리하여 몰입감 있는 게임 경험을 제공할 수 있어요. 결론적으로 GDS는 현대 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리 속도와 효율성을 혁신적으로 끌어올리는 핵심 기술이며, 앞으로도 그 중요성은 계속해서 커질 것이에요.

 

🍏 전통 I/O와 GDS 성능 지표 비교

지표	전통적인 I/O	GPU 다이렉트 스토리지 (GDS)	주요 차이점
데이터 처리량 (Throughput)	중간 (CPU 및 메모리 복사로 제한)	매우 높음 (수 GB/s 이상 가능)	CPU/메모리 우회로 인한 대폭 향상
지연 시간 (Latency)	상대적으로 높음 (다단계 전송)	매우 낮음 (밀리초 단위 감소)	데이터 경로 단축으로 인한 지연 감소
CPU 활용률	I/O 작업에 많은 자원 소모	I/O 작업에 적은 자원 소모	CPU가 다른 연산에 집중 가능, 효율성 증대
GPU 유휴 시간	데이터 대기로 인한 유휴 시간 발생	최소화 (데이터 지속적 공급)	GPU 활용률 극대화, 연산 효율 증대
시스템 복잡성	상대적으로 단순 (오래된 방식)	초기 설정 및 최적화 필요 (새로운 기술)	기술 도입 시 고려해야 할 사항

 

주요 활용 분야 및 실제 적용 사례

GPU 다이렉트 스토리지(GDS)는 그 혁신적인 성능 개선 덕분에 다양한 고성능 컴퓨팅 및 데이터 집약적인 분야에서 핵심 기술로 자리매김하고 있어요. 특히 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 분석해야 하는 환경에서 GDS의 역할은 더욱 중요해지고 있답니다. 가장 대표적인 활용 분야는 역시 인공지능(AI)과 딥러닝이에요. 대형 AI 모델, 특히 LLM(대규모 언어 모델)의 학습은 수백 기가바이트에서 테라바이트에 이르는 방대한 데이터셋을 필요로 해요. 전통적인 I/O 방식으로는 이러한 데이터를 GPU 메모리에 충분히 빠르게 공급하기 어려워 학습 시간이 크게 지연되는 문제가 발생한답니다. GDS는 저장 장치에서 GPU로 데이터를 직접 전송하여 데이터 로딩 시간을 단축하고, GPU가 끊임없이 연산할 수 있도록 도와 학습 효율성을 극대화해요. 2022년 6월 효성인포메이션시스템 자료(참고 4)에서도 AI 플랫폼 도입 전략에서 GDS를 통한 I/O 성능 최적화의 중요성을 강조하고 있어요. 또한, 2025년 4월에 언급된 딥시크(DeepSeek)의 특허 분석(참고 3)에서도 LLM 학습의 효율성과 성능 최적화를 위한 분산 저장 기반 비동기 I/O 고속 액세스 방법이 중요하다고 밝히고 있는데, 이는 GDS와 같은 직접 전송 기술의 필요성을 뒷받침한답니다.

 

두 번째 중요한 활용 분야는 고성능 컴퓨팅(HPC)이에요. 기후 모델링, 지진 시뮬레이션, 유체 역학 시뮬레이션, 물질 과학 연구 등 복잡한 과학 연산은 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 해요. 이러한 시뮬레이션은 보통 대규모의 중간 결과물을 생성하고, 이를 다시 읽어와 다음 단계의 연산에 사용해야 하는데, 이때 I/O 병목이 발생하면 전체 시뮬레이션 진행 속도가 크게 저하된답니다. GDS는 이러한 HPC 워크로드에서 데이터 접근 속도를 높여 시뮬레이션 시간을 단축하고, 연구자들이 더 정교하고 복잡한 모델을 실행할 수 있도록 지원해요. 2023년 1월 KISTI의 국가 초고성능컴퓨터 6호기 구축 방안(참고 10)에서도 GPU Direct Storage(GDS)가 초고성능컴퓨터의 서비스 품질 향상에 기여할 수 있는 핵심 기술로 언급되고 있어요. 이는 국가 단위의 중요한 연구 시설에서도 GDS의 도입이 필수적임을 보여주는 사례이랍니다.

 

세 번째는 빅데이터 분석 및 데이터베이스에요. 실시간으로 대규모 데이터를 수집, 처리, 분석하여 인사이트를 도출해야 하는 애플리케이션에서 GDS는 핵심적인 역할을 수행할 수 있어요. 예를 들어, 금융 거래 분석, 로그 데이터 처리, 센서 데이터 분석 등에서는 데이터 로딩 속도가 분석 결과의 적시성을 결정한답니다. GDS는 이러한 환경에서 데이터 로딩 및 전처리 시간을 단축하여, 더 빠르게 분석 결과를 얻고 의사 결정을 지원해요. HPE 데이터 서비스 포트폴리오(참고 5)에서도 빅데이터 분석 솔루션과 객체 스토리지 솔루션 시스템에 고성능 스토리지가 필수적이라고 언급하고 있는데, GDS는 이러한 고성능 스토리지의 잠재력을 최대한 활용하는 기술이 된답니다. 또한, 2023년 11월 한국디지털콘텐츠학회지 연구(참고 2)에서 언급된 계층형 스토리지(Tiering Storage)와 결합하면, GDS는 고속 저장 매체의 활용도를 더욱 높여 전체 데이터 관리 시스템의 성능을 최적화할 수 있어요.

 

마지막으로, 게임 산업에서도 GDS는 중요한 역할을 하고 있어요. 2024년 1월에 사이버펑크 2077 패치 관련 토론(참고 9)에서 '다이렉트 스토리지'와 게임 성능 개선의 연관성이 언급되었듯이, GDS는 차세대 게임에서 더 빠른 로딩 시간, 넓은 오픈 월드의 끊김 없는 스트리밍, 그리고 고해상도 텍스처와 복잡한 환경을 실시간으로 로드하는 능력을 제공한답니다. 이는 플레이어에게 훨씬 더 몰입감 있고 부드러운 게임 경험을 선사할 수 있어요. Xbox Velocity Architecture와 PlayStation 5의 I/O 기술도 유사한 원리를 기반으로 하며, 게임 개발자들이 기존에는 상상하기 어려웠던 스케일과 디테일의 게임을 만들 수 있게 해준답니다. 이처럼 GDS는 단순히 기술적인 개선을 넘어, 다양한 산업 분야에서 새로운 가능성을 열어주는 핵심 인프라 기술로 발전하고 있어요.

 

🍏 GDS 주요 활용 분야 및 기대 효과

활용 분야	주요 적용 내용	기대 효과
인공지능(AI) 및 딥러닝	대규모 데이터셋 학습 및 추론, LLM 모델 훈련	학습 시간 대폭 단축, 모델 개발 가속화, 추론 성능 향상
고성능 컴퓨팅 (HPC)	과학 시뮬레이션 (기후, 지진, 유체), 복잡한 데이터 분석	시뮬레이션 시간 단축, 대규모 데이터 처리 효율 증대
빅데이터 분석	실시간 데이터 수집, 처리, 분석 (금융, 로그, IoT)	분석 결과 적시성 확보, 의사 결정 속도 향상
게임 및 인터랙티브 콘텐츠	오픈월드 스트리밍, 빠른 로딩, 고해상도 자산 처리	몰입감 있는 게임 경험, 로딩 시간 제거, 그래픽 품질 향상
미디어 및 엔터테인먼트	고해상도 비디오 편집, 렌더링, 특수 효과 제작	작업 시간 단축, 워크플로우 효율 증대

 

미래 전망 및 해결 과제

GPU 다이렉트 스토리지(GDS) 기술은 현대 컴퓨팅 환경에서 데이터 I/O 병목을 해소하는 혁신적인 솔루션으로 자리 잡고 있지만, 여전히 넓은 확산과 발전을 위해 해결해야 할 과제들도 존재해요. 하지만 그 잠재력은 매우 커서, 미래 데이터 센터와 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 발전할 것이라는 전망이 지배적이랍니다. 먼저, GDS의 미래는 더욱 통합된 하드웨어 및 소프트웨어 생태계 구축에 달려 있어요. 현재 GDS는 특정 GPU 아키텍처와 NVMe 저장 장치에 최적화되어 있지만, 앞으로는 더 다양한 벤더의 하드웨어와 호환성을 확보하고, 리눅스, 윈도우 등의 운영 체제에서 네이티브 지원을 강화해야 할 것이에요. 2025년 차세대 통합 메모리 GPU 환경에서 I/O 병목 완화를 위한 연구(참고 1)처럼, DALI와 같은 데이터 로딩 및 전처리 기술과 GDS의 유기적인 결합은 데이터 파이프라인 전반의 효율성을 극대화하는 방향으로 나아갈 것이에요.

 

기술적인 측면에서는 CXL(Compute Express Link)과 같은 차세대 인터커넥트 기술과의 융합이 기대돼요. CXL은 CPU와 가속기, 메모리 간의 고속, 저지연 연결을 제공하여, GDS의 데이터 전송 효율을 더욱 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있답니다. 또한, 통일된 메모리 공간(Unified Memory) 개념이 더욱 발전하면서, GPU 메모리와 시스템 메모리의 경계가 모호해지고, GDS는 이러한 통합 메모리 환경에서 데이터 이동을 더욱 유연하고 효율적으로 관리하는 역할을 할 것이에요. 이는 개발자들이 I/O 최적화에 대한 복잡성을 덜고, 애플리케이션 개발에 집중할 수 있도록 도와줄 거에요. 2025년 5월 유안타증권 리서치 자료(참고 8)에서도 GPU, ASIC, NPU 등 연산 장치의 성능 향상 속도에 메모리의 속도가 미치지 못하는 점을 지적하며, 이는 GDS와 같은 메모리/I/O 기술의 지속적인 발전이 필요하다는 것을 보여주고 있답니다.

 

하지만 GDS 확산을 위한 몇 가지 과제도 분명히 존재해요. 첫째, 비용 문제가 있어요. 고성능 NVMe SSD와 GDS를 지원하는 GPU 및 관련 하드웨어는 전통적인 시스템보다 초기 구축 비용이 더 높을 수 있답니다. 특히 대규모 시스템에서는 이러한 비용이 상당한 부담으로 작용할 수 있어요. 둘째, 복잡한 구현 및 관리 문제에요. GDS는 운영 체제, 파일 시스템, 스토리지 드라이버, GPU 드라이버 등 여러 계층의 소프트웨어 스택이 유기적으로 연동되어야 하므로, 시스템 구축 및 최적화가 상대적으로 복잡할 수 있답니다. 따라서 쉬운 설정 및 관리 도구의 개발이 필요해요. 셋째, 기존 애플리케이션의 호환성 문제에요. 많은 기존 애플리케이션은 전통적인 I/O 모델을 기반으로 개발되었기 때문에, GDS의 이점을 온전히 활용하려면 코드 수정이나 재구성이 필요할 수 있어요. GDS 라이브러리의 추상화 수준을 높여 개발 편의성을 제공하는 것이 중요하답니다.

 

이러한 과제들을 해결하기 위해 산업계와 학계에서는 지속적인 연구 개발이 이루어지고 있어요. 표준화된 인터페이스와 API를 통해 개발자들이 GDS를 더 쉽게 통합할 수 있도록 지원하고, 클라우드 환경에서 GDS를 서비스형으로 제공하여 접근성을 높이는 방안도 모색되고 있답니다. 2023년 7월 HPE 데이터 서비스 포트폴리오(참고 5)와 2021년 9월 Dell Technologies 스토리지 가이드북(참고 6)에서 제시된 최신 스토리지 솔루션들은 GDS와 같은 고성능 I/O 기술을 지원하며, 클라우드 환경의 편의성과 민첩성을 동시에 제공하려는 방향으로 발전하고 있어요. 결론적으로 GDS는 컴퓨팅 성능의 새로운 지평을 여는 핵심 기술이며, 앞으로의 연구와 개발을 통해 그 활용 범위와 효율성은 더욱 확대될 것이에요.

 

🍏 GPU 다이렉트 스토리지(GDS)의 미래 전망 및 해결 과제

구분	세부 내용	영향 또는 대응 방안
기술 발전	CXL 통합, 통합 메모리 아키텍처 발전	더욱 향상된 데이터 이동 효율성, 개발 편의성 증대
생태계 확장	다양한 하드웨어 및 OS 벤더 지원 확대	시장 확산 가속화, 광범위한 산업 적용 가능성
비용 문제	초기 구축 비용이 전통 시스템보다 높음	양산 및 경쟁 심화로 인한 가격 하락 기대, 클라우드 서비스 활용
구현 복잡성	다계층 소프트웨어 스택 연동 및 최적화 필요	쉬운 설정/관리 도구, 표준화된 API 제공으로 해결
애플리케이션 호환성	기존 애플리케이션의 코드 수정 필요성	GDS 라이브러리 추상화, 개발자 교육 및 가이드 제공

 

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. GPU 다이렉트 스토리지(GDS)는 왜 필요한가요?

 

A1. GDS는 AI 학습, 고성능 컴퓨팅 등에서 발생하는 I/O 병목 현상을 해결하기 위해 필요해요. GPU의 연산 속도가 아무리 빨라도 데이터가 충분히 빠르게 공급되지 않으면 GPU가 유휴 상태에 머물게 되어 전체 시스템 성능이 저하된답니다.

 

Q2. 전통적인 I/O 방식과 GDS의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

 

A2. 가장 큰 차이점은 데이터 전송 경로에요. 전통 I/O는 스토리지 → 시스템 메모리 → CPU → GPU 메모리 경로를 거치지만, GDS는 스토리지에서 GPU 메모리로 데이터를 직접 전송하여 CPU 개입과 시스템 메모리 복사를 줄여준답니다.

 

Q3. GDS는 어떤 종류의 저장 장치와 함께 작동하나요?

 

A3. 주로 NVMe(Non-Volatile Memory express) 기반의 SSD(Solid State Drive)와 함께 작동해요. NVMe SSD의 고속, 저지연 특성이 GDS의 성능을 극대화하는 데 필수적이에요.

 

Q4. GDS를 사용하면 CPU 활용률이 어떻게 바뀌나요?

 

A4. GDS는 데이터 전송 과정에서 CPU의 개입을 최소화하여 CPU 오버헤드를 대폭 줄여줘요. 덕분에 CPU는 I/O 작업 대신 다른 중요한 연산 작업에 집중할 수 있답니다.

 

Q5. GDS는 어떤 산업 분야에서 주로 활용되나요?

 

A5. 주로 인공지능(AI) 및 딥러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC), 빅데이터 분석, 게임 및 미디어/엔터테인먼트 등 데이터 집약적인 분야에서 활용돼요.

 

Q6. GDS가 게임 성능에 어떤 영향을 주나요?

 

A6. 게임 로딩 시간을 단축하고, 넓은 오픈 월드 환경에서 끊김 없는 데이터 스트리밍을 가능하게 하며, 고해상도 텍스처를 빠르게 로드하여 전반적인 게임 경험을 향상시켜줘요.

 

Q7. GDS는 소프트웨어적인 기술인가요, 하드웨어적인 기술인가요?

 

A7. GDS는 하드웨어(NVMe SSD, GPU)와 소프트웨어(드라이버, 파일 시스템, API)가 유기적으로 통합된 솔루션이에요. 양쪽 모두의 지원이 필수적이랍니다.

 

Q8. GDS를 구현하기 위한 특별한 GPU가 필요한가요?

 

A8. 네, GDS를 지원하는 GPU 아키텍처(주로 NVIDIA의 최신 GPU)와 드라이버가 필요해요. 예를 들어, NVIDIA의 경우 최신 데이터센터 GPU와 CUDA 소프트웨어 스택이 GDS를 지원하고 있답니다.

 

Q9. GDS를 사용하면 데이터 보안은 어떻게 되나요?

 

A9. GDS는 데이터 전송 경로의 효율성을 높이는 기술이며, 데이터 보안은 별도의 암호화, 접근 제어 등 기존의 보안 메커니즘을 통해 관리돼요. GDS 자체가 보안 취약점을 만들지는 않아요.

 

Q10. GDS의 비동기 I/O는 무엇을 의미하나요?

 

성능 비교: 데이터 처리 속도와 효율성

A10. 비동기 I/O는 데이터 전송 작업이 시작된 후, GPU가 해당 전송이 완료될 때까지 기다리지 않고 다른 연산 작업을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방식이에요. 이를 통해 GPU 활용률을 극대화해요.

 

Q11. GDS는 모든 파일 시스템에서 작동하나요?

 

A11. 현재는 GDS를 지원하는 특정 파일 시스템(예: NVIDIA DGX 시스템의 GPFS, ext4 등)과 운영 체제 환경에서 작동해요. 점차 지원 범위가 확대될 예정이랍니다.

 

Q12. GDS는 어떤 종류의 데이터를 처리하는 데 가장 효과적인가요?

 

A12. 대용량의 순차적 데이터(예: 비디오 스트림, 대규모 이미지 데이터셋, 시뮬레이션 결과 파일)를 처리하는 데 특히 효과적이에요. 하지만 무작위 접근 성능도 전통 I/O보다 우수하답니다.

 

Q13. GDS를 사용하지 않으면 어떤 문제가 생기나요?

 

A13. 대용량 데이터 처리 시 I/O 병목으로 인해 GPU의 성능을 100% 활용하지 못하고, 전체 작업 시간이 길어지며, CPU 자원이 불필요하게 소모되는 문제가 생겨요.

 

Q14. GDS 도입 시 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?

 

A14. GDS 지원 하드웨어(GPU, NVMe 스토리지), 호환되는 소프트웨어 스택(OS, 드라이버), 초기 구축 비용, 그리고 기존 애플리케이션의 GDS 적용 여부 등을 고려해야 해요.

 

Q15. GDS는 클라우드 환경에서도 사용할 수 있나요?

 

A15. 네, 주요 클라우드 서비스 제공업체들이 GDS를 지원하는 고성능 GPU 인스턴스를 제공하기 시작했어요. 클라우드 환경에서도 GDS의 이점을 누릴 수 있답니다.

 

Q16. GDS가 앞으로 더 발전할 가능성이 있나요?

 

A16. 네, CXL(Compute Express Link)과 같은 차세대 인터커넥트 기술과의 융합, 통합 메모리 아키텍처의 발전 등을 통해 더욱 효율적인 데이터 전송 기술로 발전할 가능성이 커요.

 

Q17. GDS는 CPU의 역할이 완전히 없어지는 건가요?

 

A17. 완전히 없어지는 것은 아니에요. CPU는 여전히 시스템의 전반적인 관리, I/O 작업의 초기 설정, 그리고 GDS가 처리하지 않는 다른 일반적인 컴퓨팅 작업에 중요한 역할을 해요. 단지 데이터 복사와 관련된 부담이 줄어드는 것이랍니다.

 

Q18. GDS와 DALI(Data Loading Library)는 어떤 관계인가요?

 

A18. DALI는 데이터 로딩 및 전처리 파이프라인을 GPU에서 효율적으로 실행하게 해주는 라이브러리이고, GDS는 스토리지에서 GPU로 데이터를 빠르게 가져오는 하단 기술이에요. 이 둘은 상호 보완적으로 작동하여 전체 데이터 파이프라인의 효율성을 극대화한답니다.

 

Q19. GDS가 데이터를 버퍼링하는 방식은 무엇인가요?

 

A19. GDS는 GPU 메모리 내에 직접 버퍼를 할당하여 데이터를 저장해요. 이 버퍼는 시스템 메모리를 거치지 않고 NVMe 스토리지에서 직접 채워지기 때문에 효율성이 높답니다.

 

Q20. GDS가 일반 데스크톱 사용자에게도 이점이 있나요?

 

A20. 네, 게임 로딩 시간 단축이나 고해상도 미디어 작업 시 처리 속도 향상 등 데스크톱 사용자에게도 이점이 있지만, 현재로서는 주로 고성능 워크스테이션이나 서버 환경에서 그 이점이 더욱 크게 나타나요.

 

Q21. GDS는 네트워크 스토리지와도 호환되나요?

 

A21. 네, GDS는 네트워크 파일 시스템(예: Lustre, GPFS)을 통한 원격 스토리지 접근도 지원하도록 설계되었어요. 이 경우 네트워크 인터페이스를 거쳐 GPU 메모리로 직접 데이터를 전송한답니다.

 

Q22. GDS가 모든 종류의 데이터(텍스트, 이미지, 비디오 등)에 적용될 수 있나요?

 

A22. 네, GDS는 데이터의 형식과 관계없이 물리적인 데이터 블록 전송을 최적화하는 기술이에요. 따라서 어떤 종류의 데이터라도 스토리지에서 GPU로 빠르게 전송하는 데 기여할 수 있어요.

 

Q23. GDS가 도입되면 기존 스토리지 인프라를 전면 교체해야 하나요?

 

A23. 반드시 전면 교체해야 하는 것은 아니에요. NVMe 기반의 스토리지 시스템을 갖추고 GDS를 지원하는 GPU와 소프트웨어 스택을 도입한다면 GDS의 이점을 활용할 수 있답니다. 기존 인프라를 점진적으로 업그레이드할 수 있어요.

 

Q24. GDS는 데이터 무결성을 어떻게 보장하나요?

 

A24. GDS는 데이터 전송 경로를 최적화하지만, 데이터 무결성 보장은 스토리지 시스템 자체의 오류 검출 및 수정 메커니즘, 그리고 GPU 드라이버 및 소프트웨어 스택의 검증 절차에 의해 이루어져요. GDS 자체가 무결성 문제를 일으키지는 않는답니다.

 

Q25. GDS가 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치나요?

 

A25. GDS는 CPU의 개입과 데이터 복사 횟수를 줄여 전반적인 시스템 자원 소모를 줄여줘요. 이는 특정 작업을 더 빨리 완료하게 하여, 결과적으로 동일 작업 당 소모되는 에너지 총량을 줄이는 데 기여할 수 있답니다.

 

Q26. GDS와 계층형 스토리지(Tiering Storage)의 관계는 무엇인가요?

 

A26. 계층형 스토리지는 데이터의 접근 빈도에 따라 고속 스토리지와 저속 스토리지를 효율적으로 사용하는 방식이에요. GDS는 고속 스토리지(NVMe SSD)에 있는 데이터를 GPU로 전송할 때 그 효율성을 극대화하여, 계층형 스토리지의 이점을 더욱 부각시켜준답니다.

 

Q27. GDS를 사용하면 어떤 종류의 병목 현상이 여전히 남아있을 수 있나요?

 

A27. GDS는 I/O 병목을 크게 줄여주지만, 여전히 GPU 자체의 연산 한계, GPU 메모리 대역폭 한계, CPU와 GPU 간의 데이터 전송이 필요한 경우의 지연, 그리고 네트워크 대역폭(네트워크 스토리지 사용 시) 등의 다른 병목 현상이 존재할 수 있어요.

 

Q28. GDS는 어떤 표준을 기반으로 개발되었나요?

 

A28. GDS는 NVIDIA에 의해 개발되었으며, NVMe 표준 인터페이스와 PCIe를 기반으로 작동해요. 이는 업계 표준 기술들을 활용하여 개발되었음을 의미한답니다.

 

Q29. GDS가 빅데이터 분석 솔루션에서 중요한 이유는 무엇인가요?

 

A29. 빅데이터 분석은 대용량 데이터를 빠르게 로드하고 전처리하는 과정이 필수적이에요. GDS는 이 과정의 속도를 비약적으로 향상시켜, 분석 결과를 더 신속하게 얻고 실시간에 가까운 의사 결정을 가능하게 하여 빅데이터 솔루션의 가치를 높여준답니다.

 

Q30. GDS의 장점에도 불구하고, 전통적인 I/O 방식이 여전히 사용되는 이유는 무엇인가요?

 

A30. GDS는 특정 고성능 워크로드에 최적화된 기술이에요. 모든 애플리케이션이나 시스템이 GDS와 같은 극단적인 I/O 성능을 필요로 하지는 않으며, 비용, 복잡성, 그리고 기존 시스템과의 호환성 등의 이유로 전통적인 I/O 방식이 여전히 많은 환경에서 충분히 효율적으로 사용되고 있답니다.

 

📌 면책 문구

이 글은 전통적인 I/O 방식과 GPU 다이렉트 스토리지(GDS)의 성능을 비교 분석한 정보 제공을 목적으로 해요. 제시된 정보는 공개된 자료와 일반적인 기술 동향을 기반으로 하며, 특정 제품 또는 환경에서의 실제 성능은 시스템 구성, 워크로드, 소프트웨어 버전 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있답니다. 또한, 언급된 참고 자료의 내용은 작성 시점의 정보이며, 최신 기술 발전 및 업데이트에 따라 변경될 수 있어요. 이 글의 내용을 바탕으로 어떠한 결정이나 투자를 내리기 전에 반드시 충분한 추가 조사를 거치고 전문가와 상담하는 것을 권장해요. 본 정보의 오류나 누락으로 인해 발생할 수 있는 직간접적인 손실에 대해 작성자 및 제공자는 어떠한 책임도 지지 않는답니다.

 

📝 요약

GPU 다이렉트 스토리지(GDS)는 현대의 데이터 집약적인 컴퓨팅 환경에서 전통적인 I/O 방식의 한계를 극복하기 위해 등장한 혁신적인 기술이에요. 전통적인 I/O는 CPU와 시스템 메모리를 거치는 다단계 데이터 복사로 인해 I/O 병목 현상을 유발하지만, GDS는 NVMe SSD에서 GPU 메모리로 데이터를 직접 전송하여 이러한 비효율성을 해소한답니다. GDS는 CPU 오버헤드를 최소화하고 데이터 처리량과 지연 시간을 획기적으로 개선하여, 딥러닝 학습, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 게임 등 다양한 분야에서 GPU의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 도와줘요. 비용, 구현 복잡성, 호환성 등의 과제가 남아있지만, CXL과 같은 차세대 기술과의 융합을 통해 미래 데이터 센터 및 AI 인프라의 핵심 기술로 더욱 발전할 것으로 전망하고 있답니다.