NVIDIA Warp, Python으로 GPU 커널을 작성하는 새로운 방법

최근 AI, 로보틱스, 디지털 트윈 분야에서는 GPU 컴퓨팅을 활용한 대규모 시뮬레이션과 물리 기반 모델링의 중요성이 커지고 있다. 하지만 GPU 프로그래밍은 CUDA C/C++ 기반 개발 경험을 요구하기 때문에 많은 Python 개발자에게 높은 진입 장벽이 있었다. NVIDIA Warp는 이러한 문제를 해결하기 위해 만들어진 Python 기반 GPU 가속 프레임워크다.

Warp는 일반적인 Python 함수를 작성하면 JIT(Just-In-Time) 컴파일을 통해 CPU 또는 GPU에서 실행 가능한 고성능 커널 코드로 변환한다. 즉, 개발자는 CUDA 커널을 직접 작성하지 않고도 Python 문법으로 GPU 병렬 컴퓨팅을 활용할 수 있다.

Warp는 물리 기반 시뮬레이션(Physics Simulation), 로보틱스, 디지털 트윈, 컴퓨터 그래픽스, 기하 처리(Geometry Processing), 머신러닝 기반 시뮬레이션 등과 같은 분야에서 활용된다.

또한 Warp 커널은 미분 가능한(differentiable) 구조를 지원하기 때문에 PyTorch, JAX 같은 머신러닝 프레임워크와 연결하여 AI 기반 최적화 파이프라인을 구성할 수 있다.

1. Warp 설치

Python 환경에서 간단하게 설치할 수 있다.

pip install warp-lang

Warp는 Python 3.10 이상 환경을 지원하며 Windows, Linux, Apple Silicon macOS 환경에서 실행할 수 있다. CUDA GPU 환경에서는 NVIDIA GPU 가속을 사용할 수 있다.

2. Warp Python 예제: GPU에서 100만 개 입자 중력 시뮬레이션

아래 예제는 Warp Kernel을 이용해 100만 개 입자의 중력 계산을 GPU에서 병렬 실행하는 간단한 예제다.

import warp as wp
import numpy as np

# Warp 초기화
wp.init()

# #입자 개수
num_particles = 1_000_000
dt = 0.01

# GPU Kernel 정의
@wp.kernel
def gravity_step(
    pos: wp.array(dtype=wp.vec3),
    vel: wp.array(dtype=wp.vec3)
):
    tid = wp.tid()

    position = pos[tid]

    # 중심 방향 중력 계산
    distance = wp.length_sq(position) + 0.01

    acceleration = (
        -1000.0 /
        distance *
        wp.normalize(position)
    )

    vel[tid] = vel[tid] + acceleration * dt
    pos[tid] = pos[tid] + vel[tid] * dt

# 초기 위치 생성
rng = np.random.default_rng(42)

positions = wp.array(
    rng.normal(size=(num_particles, 3)),
    dtype=wp.vec3
)

velocities = wp.array(
    rng.normal(size=(num_particles, 3)),
    dtype=wp.vec3
)

# GPU Kernel 실행
for step in range(100):

    wp.launch(
        kernel=gravity_step,
        dim=num_particles,
        inputs=[
            positions,
            velocities
        ]
    )

# 결과 확인
print(
    positions.numpy()[:10]
)

3. 개발자가 Warp를 주목해야 하는 이유

기존 GPU 개발은 CUDA 프로그래밍 지식이 필수였다. 하지만 AI 시대에는 물리 시뮬레이션, 로보틱스, 생성형 AI, 디지털 트윈이 결합하면서 더 많은 개발자가 GPU 컴퓨팅을 활용해야 한다.

Warp는 Python이라는 친숙한 개발 환경에서 GPU 병렬 처리의 장점을 활용할 수 있게 해준다. 특히, NVIDIA Isaac, Omniverse, 로봇 학습 환경, AI 기반 시뮬레이션 연구 분야에서는 Warp와 같은 GPU 가속 프레임워크의 중요성이 더욱 커지고 있다.

앞으로 AI 개발자는 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, AI 모델이 실제 세계와 상호작용하는 시뮬레이션 환경까지 이해해야 한다. NVIDIA Warp는 Python 개발자가 GPU 컴퓨팅과 물리 기반 AI 시대에 진입하기 위한 중요한 도구 중 하나다.