발표 소개와 개요
20년 넘게 HPC 워크로드 최적화를 해온 인텔 코리아 소프트웨어 툴 팀의 발표자가, oneAPI 툴 소개와 VTune 프로파일러, 플랫폼 프로파일러, 그리고 고객 협업 성능 개선 사례 두 가지를 다루겠다고 안내한다.
CPU에서 GPU·FPGA로 넘어갈 때마다 개발 환경을 새로 배워야 하는 부담을 줄이기 위해 만든 oneAPI를 소개한다. 다양한 아키텍처를 하나의 환경에서 수행하는 개방형 툴킷으로 베이스·애드온·AI 툴킷 구성과 오픈소스 협업 철학을 설명한다.
워크로드의 병목(바틀넥)을 찾아 빠르게 해결하는 VTune Profiler의 역할을 정리한다. 핫스팟과 알고리즘, CPU 캐시·메모리, 가속기 오프로드, 멀티코어 수행, 스케일아웃 인밸런스 등 6가지 분석 기능을 소개한다.
프로파일링 데이터를 모으는 두 방식을 비교한다. 모든 아키텍처·OS를 지원하지만 오버헤드가 있는 소프트웨어 방식과, 인텔 CPU 내부 PMU 칩을 이용해 OS를 건드리지 않고 운영 중 시스템에서도 부담 없이 뽑는 하드웨어 방식을 설명한다.
수집한 데이터를 함수·스택 단위 플레임 그래프로 시각화해 핫스팟을 짚고, 아이들·러닝·웨이팅 상태와 스레드 프로세싱을 표시한다. 소스 코드를 연결하면 라인별 수행 시간과 어셈블리 레벨까지 딥다이브할 수 있음을 보여준다.
개발자용을 넘어 인프라 관리자·운영자·설계자를 위한 Platform Profiler를 소개한다. PMU 기반 저오버헤드로 소켓·메모리·디스크·네트워크 IO 구성을 분석하고, 소켓 간 IO 불균형 같은 문제를 찾아 증설·구성 변경을 판단하게 돕는다.
실제 고객 협업 사례 두 가지를 공유한다. 멘토그래픽스의 시리얼 유체역학 솔루션을 병렬화해 싱글코어 2배·멀티코어 약 11배 성능을 얻고, 통신사 비디오 인코딩에서 SIMD 벡터화 누락 구간을 찾아 40프레임을 100프레임으로 2.5배 향상시킨다.
소스 코드에서 성능을 빨리 올리는 두 지점을 질의응답으로 설명한다. CPU 레지스터를 활용해 여러 변수를 한 사이클에 처리하는 SIMD 벡터 연산과, 프리패치·캐시 히트를 높이도록 루프 인덱스를 안쪽에 배치하는 배열 최적화를 다룬다.