수정하기 - GPU의 역사: 6가지 혁신적인 발전!

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1. 최초의 그래픽 가속기(2D 전용 시대)    1980년대 후반부터 1990년대 초반까지 PC 그래픽은 CPU가 기본적으로 처리했다. 그러나 해상도가 높아지고 윈도우 기반 GUI가 대중화되면서 CPU 부담이 커지자, IBM의 8514/A(1987)나 후속 표준인 VESA 등이 등장해 2D 드로잉, 블리팅(BitBLT) 같은 작업을 전담했다. 이들 카드는 폰트 렌더링, 라인·사각형 그리기, 모드 전환 등 기본 그래픽 기능을 하드웨어화함으로써 화면 전환 속도를 크게 높였다. 아직 3D 기능은 없었지만, “오피스용”에서 “멀티미디어용”으로 PC 활용 범위를 넓혔다는 점이 GPU 발전의 출발선이라 할 수 있다.    2. 3D 전용 가속기의 출현(3dfx Voodoo 시리즈, 1996)    기본 2D 가속을 넘어 진정한 3D 그래픽을 보여준 최초의 제품이 1996년 3dfx의 Voodoo Graphics다. 당시에는 CPU에 의존하던 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/버텍스/ko'>버텍스</a> 변환과 조명 처리를 모두 소화했고, Z-버퍼링, 텍스처 매핑, 필터링 기능을 지원했다. 게임 ‘퀘이크 II’ 등에 적용되며 3D 게임 몰입감을 폭발적으로 끌어올렸고, 소비자용 그래픽카드 시장이 폭발적으로 성장하는 계기를 만들었다.    3. 하드웨어 T&L(Transform & Lighting)의 내장 – NVIDIA GeForce 256(1999)    1999년 NVIDIA가 발표한 GeForce 256은 “세계 최초의 GPU”라는 표어를 내세웠다. 이는 GPU 정의에 ‘하드웨어 T&L 유닛’을 포함시킨 첫 사례로, 복잡한 행렬 변환과 조명 계산을 CPU로부터 떼어내 그래픽 카드 안에서 처리했다. 덕분에 씬(scene)에서 처리 가능한 폴리곤 수가 급증했고, 보다 방대한 3D 월드를 부드럽게 렌더링할 수 있게 됐다. 이 혁신은 DirectX 7·OpenGL 1.2와 호환되며 GPU라는 개념을 확립했다.    4. 프로그래머블 셰이더의 도입 – NVIDIA GeForce 3(2001)    GeForce 3 시리즈에서는 픽셀 셰이더와 버텍스 셰이더라는 프로그래머블 파이프라인이 적용됐다. 개발자는 기존의 고정 기능(fixed-function) 렌더링 대신 GPU 위에서 자신만의 셰이더 코드를 작성해 특수 효과(입자, 버텍스 디포메이션, 복잡한 조명 모델 등)를 자유롭게 구현할 수 있었다. 이로써 포스트 프로세싱, 스킨 쉐이딩, 고해상도 쉐도잉 같은 기술이 상용 게임에 빠르게 확산되었으며, GPU가 단순 가속기를 넘어 프로그래머블 연산 장치로 진화하기 시작했다.    5. 유니파이드 셰이더 아키텍처와 GPGPU(2006–2007)    2006년 NVIDIA G80(Geforce 8800)와 거의 동시에 등장한 AMD의 R600(Radeon HD 2000) 시리즈는 CPU처럼 유연하게 쓰이는 ‘유니파이드 셰이더’ 구조를 채택했다. 버텍스, 픽셀, 지오메트리 셰이더가 동일한 연산 유닛을 공유해 워크로드 균형이 자동으로 조정되었다. 또 이들 칩은 그래픽 연산 이외의 일반 수치 연산(비디오 인코딩, 물리 시뮬레이션, 과학 계산 등)에도 활용할 수 있어 GPGPU(General-Purpose computing on GPUs) 시대를 여는 계기가 되었다. <a href='https://sangseek.com/sangseeks/CUDA/ko'>CUDA</a>나 OpenCL 같은 플랫폼이 이때부터 본격 확산되었다.    6. 실시간 레이 트레이싱과 AI 가속의 결합 – NVIDIA Turing(2018) 이후    2018년 TSMC 12nm 공정으로 나온 NVIDIA Turing 아키텍처는 RT 코어(ray tracing 전용 하드웨어)와 Tensor 코어(AI 연산 전용 유닛)를 탑재했다. 이를 통해 전통적인 래스터라이제이션과 실시간 레이 트레이싱을 하이브리드 방식으로 결합, 자연스러운 반사와 섀도잉, 전역 조명 효과를 퍼포먼스 손실을 최소화하면서 구현했다. 또한 딥러닝 기반 이미지 ‘슈퍼 샘플링’(DLSS)이 가능해 해상도를 올리면서도 프레임 레이트를 유지했다. 이후 Ampere, Ada Lovelace 세대에 이르러 GPU는 그래픽뿐 아니라 머신러닝·클라우드·자율주행·메타버스 등 다방면의 계산 가속기로 자리매김했다.