GeekNews에 올라온 'Rust를 모든 GPU에서 실행하기 성공'이라는 글은 Rust 커뮤니티의 인상적인 기술적 성취를 보여주는 좋은 사례입니다. 단일 코드베이스로 다양한 GPU 아키텍처를 지원하려는 시도는 분명 매력적이며, Rust 언어의 장점을 GPU 프로그래밍에 접목하려는 노력 또한 높이 평가할 만합니다.

하지만 이러한 접근 방식이 당장 C/C++/Ada를 대체하고 GPU 프로그래밍의 주류가 될 수 있다고 보기에는 명백한 한계와 현실적인 장벽이 존재합니다. 제시된 글과 댓글의 논의를 바탕으로, 왜 여전히 고성능 GPU 프로그래밍이 C/C++와 같은 네이티브 언어에 의존할 수밖에 없는지 반박하고자 합니다.

1. '추상화의 대가'는 공짜가 아니다: 성능과 제어권의 상실

가장 근본적인 문제입니다. 제시된 Rust 프로젝트의 아키텍처는 여러 단계의 추상화 계층 위에 세워져 있습니다.

• Rust 코드 → rust-gpu/rust-cuda → SPIR-V/PTX (중간 표현) → Naga (변환 계층)→ HLSL/MSL (네이티브 셰이더 언어) → GPU 드라이버 → 하드웨어

댓글에서도 지적되었듯, 이는 복잡한 '루브 골드버그 장치'와 같습니다. 모든 추상화 계층은 잠재적인 성능 저하, 예측 불가능성, 그리고 디버깅의 어려움을 추가합니다.

• 성능 저하: 각 변환 단계(예: SPIR-V를 MSL로 변환)는 최적의 네이티브 코드를 생성한다고 보장할 수 없습니다. Apple이나 NVIDIA가 자사의 컴파일러(Clang, NVCC)를 통해 하드웨어의 미세한 부분까지 직접 최적화하는 것과, 여러 단계를 거친 범용 솔루션이 생성하는 코드는 질적으로 다를 수밖에 없습니다. 댓글의 한 개발자가 지적했듯, 너무 여러 단계의 변환이 들어가서 약하고 예측 불가해 보입니다.
• 제어권 상실: 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 그래픽스 분야에서 개발자는 메모리 레이아웃, 스레드 스케줄링(Warp 동작 등), 벤더 종속적인 특수 기능(NVIDIA의 Tensor Core, RT Core, Apple의 Unified Memory 등)을 직접 제어하길 원합니다. 추상화는 이러한 '저수준 세부사항'을 숨겨버리며, 이를 귀찮다고 여기는 접근은 버그와 성능 저하로 이어진다는 해커뉴스 댓글의 지적은 매우 정확합니다.

C++/CUDA는 하드웨어에 가장 가까운 경로를 제공합니다. 개발자는 어셈블리(SASS) 수준까지 코드를 분석하고 하드웨어의 모든 잠재력을 끌어낼 수 있습니다. Rust의 접근 방식은 이러한 제어권을 포기하는 대가로 편의성을 얻는 것에 가깝습니다.

2. '한 번 작성으로 어디서든 실행(WORA)'이라는 허상

GPU 세계에서 'Write Once, Run Anywhere'는 종종 'Write Once, Debug Everywhere'로 끝납니다. NVIDIA, AMD, Apple, Intel의 GPU는 아키텍처, 메모리 모델, 성능 특성이 모두 다릅니다.

본문에서도 cfg와 feature 플래그를 통한 조건부 컴파일을 해결책으로 제시하지만, 이는 '단일 코드베이스'라는 이상을 스스로 약화시키는 증거입니다. 만약 코드 곳곳에 #[cfg(target_feature = "cuda")]와 같은 분기문이 늘어난다면, 이는 사실상 플랫폼별로 코드를 따로 관리하는 것과 다를 바 없습니다.

또한, 이러한 범용 접근은 결국 '최소 공통 분모(Least Common Denominator)'의 함정에 빠지게 됩니다. 모든 플랫폼에서 공통으로 지원하는 기능만을 사용하게 되므로, 특정 하드웨어가 제공하는 최신 고급 기능을 활용할 수 없게 됩니다. 이는 기능 제한을 통해서만 안정성을 얻으며 결과적으로 성능 손실이 있다는 지적과 일맥상통합니다.

3. 생태계의 장벽: CUDA는 단순한 언어가 아니다

NVIDIA가 AI와 HPC 시장을 장악한 이유는 단순히 CUDA C++라는 언어 때문이 아닙니다. 지난 15년간 막대한 투자를 통해 구축한 생태계가 핵심입니다.

• 라이브러리: cuDNN, cuBLAS, TensorRT, Thrust 등은 해당 분야의 산업 표준이며, NVIDIA 엔지니어들이 하드웨어에 맞춰 극단적으로 최적화해 놓은 결과물입니다. Rust 프로젝트가 이 라이브러리들을 래핑(wrapping)할 수는 있겠지만, 동일한 수준의 성능과 안정성을 갖춘 대안을 자체적으로 제공하기는 거의 불가능합니다.
• 도구: NSight와 같은 강력한 프로파일링 및 디버깅 도구는 GPU 내부의 병목 현상을 마이크로초 단위로 분석하게 해줍니다. 이제 막 시작하는 Rust 기반 도구들이 수십 년간 발전해 온 네이티브 도구의 성숙도를 따라잡기까지는 많은 시간이 필요합니다.
• 현실의 관성: 댓글에서 지적된 바와 같이, 현실적으로 jax와 torch 등 전체 생태계가 Python 기반이며, 그 백엔드는 압도적으로 CUDA입니다. 수백만 명의 개발자와 수십 년간 쌓인 코드를 Rust로 전환시키는 것은 상상하기 어려운 일입니다.

4. 상업적 리스크와 기술 성숙도

Rust-GPU 프로젝트 스스로도 여러 과제를 인정하고 있습니다.

• Nightly 버전에 대한 의존성
• 특정 CUDA 타겟을 위한 구버전 LLVM 필요
• 미성숙한 디버깅 경험과 부족한 에러 트레이싱

이는 학술적 실험이나 개인 프로젝트에는 흥미로울 수 있으나, 수백만 달러가 걸린 상업용 소프트웨어나 미션 크리티컬한 과학 계산에 도입하기에는 매우 큰 리스크입니다. 충분한 지원을 받을 수 있을지 모르는 추상화 계층, 어댑터, 변환 레이어 위에 상업적인 무언가를 구축하는 데 항상 조심스럽다는 의견은 모든 실무 개발자가 공감할 만한 현실적인 우려입니다.

결론: 올바른 도구를 올바른 문제에

Rust의 GPU 통합 시도는 그 자체로 매우 가치 있는 연구이며, Rust 생태계의 저력을 보여줍니다. 특히, GPU 프로그래밍의 높은 진입 장벽 때문에 이를 시도조차 못했던 CPU 개발자들에게 새로운 가능성을 열어준다는 점에서 의의가 있습니다. 성능 손해를 어느 정도 감수하더라도 GPU 개발자로 만들어주는 것이 이 프로젝트의 진정한 용도일 수 있습니다.

하지만 최고 수준의 성능, 완벽한 하드웨어 제어, 검증된 안정성, 그리고 강력한 생태계가 필수적인 전문 GPU 프로그래밍 영역에서는 이야기가 다릅니다. 이러한 요구사항이 있는 한, C/C++/Ada와 같은 언어가 제공하는 직접적이고 예측 가능한 접근 방식은 대체될 수 없습니다.

Rust의 시도는 '모두를 위한 만능 열쇠'가 아니라, '특정 목적을 위한 새로운 도구'로 보는 것이 타당합니다. GPU 프로그래밍의 세계는 여전히, 그리고 앞으로도 상당 기간 최적의 성능을 위해 기꺼이 복잡성을 감수하는 전문가들을 위한 C/C++/Ada의 영역으로 남을 것입니다.