GPU Compute Shader를 활용한 대규모 파티클 시스템 구현

GPU Compute Shader란

기존 GPU 파이프라인의 한계

그래픽 셰이더의 연산 범위

그래픽카드에서 이루어지는 대부분의 연산은 전통적으로 렌더링 파이프라인에 맞춰져 있어요. 예를 들어, 정점(Vertex)을 처리하는 Vertex Shader, 픽셀의 색을 결정하는 Fragment Shader는 화면에 그림을 그리기 위한 용도로 최적화되어 있죠. 그런데 문제는 이 구조가 너무 ‘정해진 틀’ 안에서만 작동한다는 거예요. 뭔가 더 일반적인 계산, 예를 들어 물리 시뮬레이션이나 AI 연산처럼 픽셀이 아닌 데이터를 다루려 하면, 기존 파이프라인만으로는 너무 불편하고 비효율적이에요. GPU는 분명 수천 개의 연산 유닛을 가지고 있는데, 왜 그걸 그림 그리는 데에만 써야 하죠?

비그래픽 연산의 병목 문제

이처럼 기존 셰이더는 그래픽 처리에 한정되다 보니, 파티클 시스템처럼 개별 객체를 독립적으로 연산해야 하는 경우엔 CPU가 중심이 될 수밖에 없었어요. CPU는 연산 하나하나는 정밀하지만, 병렬성이 약하거든요. 10만 개의 파티클이 동시에 중력, 바람, 충돌을 계산해야 한다고 상상해보세요. CPU로는 도저히 감당이 안 됩니다. 특히나 매 프레임마다 연산해야 한다면, 그 병목은 고스란히 프레임 드롭으로 이어지죠. 이건 단순한 효율 문제가 아니라, 시스템 전체의 실시간성 유지 여부에 직결돼요.

Compute Shader의 정의와 구조

Thread, Group, Dispatch 이해

Compute Shader는 기존 렌더링 셰이더와 다르게 완전히 일반적인 연산을 처리할 수 있게 설계된 프로그램이에요. 화면 출력 없이, 메모리에 있는 데이터를 읽고 계산해서 다시 쓸 수 있는 구조죠. 핵심은 ‘스레드(Thread)’ 단위의 병렬 처리예요. 수천 개, 심지어 수백만 개의 연산을 각각의 GPU 코어에 나눠서 동시에 실행하는 겁니다.

여기서 중요한 개념이 바로 Dispatch, Workgroup, Thread의 삼단계 계층이에요. 간단히 말하면, Dispatch는 전체 작업을 쪼개고, Workgroup은 그걸 GPU 내부에서 처리 단위로 묶고, Thread는 각각의 작업 유닛이에요. 이 구조 덕분에 수많은 파티클이 실시간으로 위치, 속도, 힘 등을 동시에 계산할 수 있죠.

Shared Memory와 병렬 연산 방식

GPU Compute Shader는 ‘Shared Memory’를 통해 같은 Workgroup 내에서 데이터를 공유할 수 있어요. 예를 들어, 파티클 간 충돌을 계산할 때, 인접 파티클들의 정보를 빠르게 조회하고, 상호작용을 연산하는 데 큰 도움이 되죠. CPU 메모리보다 수십 배 빠른 속도로 접근 가능해서 연산 병목을 획기적으로 줄일 수 있어요.

그리고 이 구조는 연산 순서가 일정하지 않은 ‘비동기’ 환경에도 강해요. GPU 내부의 Memory Barrier 같은 동기화 기능을 잘 활용하면, 연산 충돌 없이 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있어요. 이건 진짜 마법 같아요. 나도 처음 Shared Memory 써봤을 때, 10배 가까운 성능 향상을 체감했거든요.

GPU 연산용 API 비교

OpenGL vs DirectX Compute

OpenGL의 Compute Shader는 4.3 버전부터 도입됐고, glDispatchCompute 명령어로 작업을 분배해요. GLSL 기반으로 작성되며, 범용 연산에는 적합하지만 디버깅 도구나 성능 최적화 도구는 부족한 편이에요. 반면 DirectX에서는 HLSL로 Compute Shader를 작성하고, Dispatch()로 실행합니다. 개발 도구나 디버깅 환경은 확실히 DirectX가 더 강력하죠. 특히 Visual Studio와 연동되는 GPU 디버깅 기능은 실전에서 엄청 유용합니다.

Vulkan Compute Pipeline 특성

Vulkan은 완전히 로우레벨 접근을 허용하는 API로, Compute Pipeline을 매우 정교하게 설계할 수 있어요. Pipeline Barrier, Descriptor Set, Synchronization까지 모두 명시적으로 설정해야 해서 복잡하지만, 그만큼 제어권이 커요. 특히 파티클 데이터 구조를 효율적으로 배치할 수 있다는 점에서 대규모 시스템 구현에 적합합니다. 단점은 진입 장벽이 높다는 것. 하지만 러닝커브만 넘기면, 정말 미친듯한 퍼포먼스를 뽑아낼 수 있어요.

WebGPU와 현대 브라우저 지원

최근엔 WebGPU도 Compute Shader를 지원하기 시작했어요. 아직 크로스브라우저 호환성은 완전하진 않지만, Chromium 기반 브라우저에선 상당히 안정적인 상태예요. WGSL이라는 새로운 셰이더 언어를 사용하고, GPUBuffer, ComputePassEncoder 등의 API를 통해 GPU 연산을 브라우저 내에서 처리할 수 있죠. 덕분에 웹에서도 대규모 파티클 시뮬레이션이 가능해졌습니다. 진짜 세상이 많이 변했어요.

실제 적용 사례와 성능 도약

CUDA vs Compute Shader 비교

GPU 연산하면 가장 먼저 떠오르는 게 NVIDIA의 CUDA일 거예요. 물론 CUDA는 강력하죠. 하지만 게임이나 실시간 애플리케이션에서는 Compute Shader가 훨씬 더 유리한 선택일 수 있어요. 이유는 간단해요. Compute Shader는 그래픽스 파이프라인과 긴밀하게 연결되어 있어서, 연산 결과를 바로 렌더링으로 넘길 수 있거든요. 반면 CUDA는 GPGPU 전용이라서 그래픽 처리와는 따로 노는 구조예요.

실시간 시뮬레이션에서의 채택

Unity나 Unreal Engine에서도 Compute Shader는 대규모 파티클 처리에 자주 사용돼요. 예를 들어, Unity의 VFX Graph는 내부적으로 Compute Shader를 활용해 수만 개 파티클의 위치, 방향, 색상 등을 GPU에서 직접 연산해요. 이 덕분에 복잡한 효과를 60fps 이상으로도 거뜬히 구현할 수 있죠. Epic Games의 ‘Niagara’ 시스템도 마찬가지예요. 연산을 GPU로 넘기는 순간, 프레임 드롭 걱정이 사라지죠.

게임 이외 분야에서의 활용

이 기술은 게임에서만 쓰이는 게 아니에요. 과학 시뮬레이션, 천체 물리 계산, 유체 역학, AI 연산, 심지어 영상처리 분야까지 Compute Shader가 활용되고 있어요. NASA의 연구에서도 Compute Shader 기반 GPU 연산이 활용되고 있다는 보고가 있어요 (NASA Technical Report Server, 2020). GPU가 이제는 그림만 그리는 도구가 아니라, 본격적인 연산 장비로 자리잡았다는 증거죠.

파티클 시스템의 동작 원리와 진화

전통적 파티클 시스템의 구조

Emit, Update, Render 단계 설명

파티클 시스템을 처음 접하면 ‘그게 뭐 대단하다고?’ 싶은 생각이 들 수도 있어요. 하지만 내부 구조를 들여다보면, 단순히 눈뽕 효과에 그치지 않는 깊은 메커니즘이 숨어 있습니다. 전통적인 파티클 시스템은 기본적으로 세 단계로 이루어져 있어요: 생성(Emit), 갱신(Update), 그리고 렌더(Render)입니다.

Emit 단계에서는 파티클이 생성돼요. 무작위 속도, 수명, 방향 등의 초기값이 주어지죠. Update 단계에선 이 파티클들이 물리 법칙에 따라 위치나 속도를 갱신해요. 예컨대 중력, 바람, 저항력 같은 요소들이 여기에 작용하죠. 마지막으로 Render 단계에선 위치 데이터 기반으로 스프라이트나 메시가 화면에 그려지는 구조예요. 이 세 단계를 매 프레임마다 반복하는 게 바로 전통적인 파티클 시스템입니다.

CPU 중심 파티클의 병목 지점

하지만 여기엔 심각한 병목이 있어요. 바로 모든 연산이 CPU에서 이루어진다는 점이죠. 위치 계산, 충돌 감지, 수명 갱신 등을 CPU가 다 떠안다 보니, 파티클 개수가 수천 개만 넘어가도 프레임 드롭이 생기기 시작해요. 게다가 연산 결과를 GPU로 넘기는 데도 시간이 걸려요. 이건 구조적인 한계입니다. 제가 Unity로 파티클 시스템을 처음 만들었을 때, 3,000개 넘기자마자 성능이 무너지는 걸 보고 진짜 멘붕했거든요.

GPU 기반 파티클 시스템의 등장

GPGPU의 개념과 도입 계기

이런 상황에서 등장한 개념이 바로 GPGPU, 즉 범용 GPU 연산이에요. 본래 GPU는 그래픽만 그리는 장치였지만, 병렬 연산 능력이 뛰어나기 때문에 일반 연산에도 쓸 수 있다는 아이디어가 나온 거죠. 2006년쯤부터 본격적으로 CUDA나 OpenCL이 등장하면서 GPGPU 흐름이 시작됐어요. 그리고 마침내, 그래픽스 셰이더가 아닌 전용 연산 셰이더인 Compute Shader가 API 수준에서 정식으로 도입됩니다. 이게 게임 체인저였어요.

Transform Feedback과 Compute Shader 전환

Compute Shader 도입 이전에도 GPU 기반 파티클 연산이 시도되긴 했어요. 대표적인 방식이 OpenGL의 Transform Feedback이었죠. 이 기능은 Vertex Shader의 출력을 바로 Vertex Buffer에 저장하는 구조인데, 파티클 위치나 속도 정보를 GPU 내부에 유지하는 데는 쓸만했어요. 하지만 연산 복잡도나 메모리 접근 자유도가 떨어져서, 대규모 시뮬레이션엔 한계가 있었죠. 결국 Compute Shader가 등장하면서 완전히 다른 세상이 열리게 됩니다.

데이터 구조 최적화 방식

Structure of Arrays vs Array of Structures

GPU 메모리 접근에서 중요한 것은 데이터 구조예요. 파티클 데이터를 어떤 방식으로 배치하느냐에 따라 성능이 천지차이거든요. 대표적으로 SoA(Structure of Arrays)와 AoS(Array of Structures) 방식이 있는데, GPU에서는 SoA가 일반적으로 더 유리합니다. 이유는 간단해요. 메모리 접근이 연속적이기 때문이죠. 연산 유닛이 동일 필드를 한 번에 접근할 수 있어서 캐시 효율이 훨씬 좋습니다 (Nvidia CUDA Programming Guide, 2022).

SSBO(Shader Storage Buffer Object)의 역할

OpenGL이나 Vulkan 기반의 Compute Shader에서 자주 사용하는 데이터 구조가 바로 SSBO예요. 이건 Shader Storage Buffer Object의 약자죠. SSBO는 대용량 데이터를 GPU 메모리에 자유롭게 읽고 쓸 수 있는 버퍼로, 파티클의 위치, 속도, 수명 등 다양한 정보를 담는 데 사용됩니다. 특히 SSBO는 std430 레이아웃을 활용하면 데이터 정렬까지 최적화할 수 있어요. 덕분에 성능이 훨씬 안정적으로 나와요. 실전에서 SSBO 구조를 깔끔히 짜는 게 성능 절반 먹고 들어가는 느낌이에요.

Texture Buffer 활용의 장단점

SSBO 외에도 Texture Buffer를 활용하는 방식도 있어요. 특히 WebGL 같은 환경에서는 SSBO가 지원되지 않기 때문에 텍스처 기반 버퍼링을 활용해야 하죠. 장점은 기존 렌더링 파이프라인과 친화적이라는 점, 단점은 데이터 포맷 제약과 정밀도 손실이 생길 수 있다는 점이에요. 저는 개인적으로 Texture Buffer로 시작했다가 SSBO로 넘어간 뒤에야 파티클 수를 마음껏 늘릴 수 있었어요. 확실히 체감 차이가 큽니다.

동시 처리량 향상을 위한 전략

Culling, Sorting, LOD 적용

파티클 개수가 많아질수록, GPU 연산도 뻑뻑해지기 시작해요. 그래서 쓰는 전략 중 하나가 바로 Culling과 LOD(Level of Detail)입니다. 예를 들어 화면 밖에 있는 파티클은 아예 연산하지 않거나, 멀리 있는 파티클은 업데이트 주기를 줄이는 방식이죠. GPU에서는 Frustum Culling이나 Distance-based Culling을 Compute Shader에서 직접 구현할 수 있어요. Sorting도 중요한데, 투명도 계산 시 거리 기준 정렬이 필요하거든요. 이 부분에서 Bitonic Sort 같은 GPU 기반 정렬 알고리즘이 자주 사용돼요 (Nvidia Bitonic Sort Whitepaper, 2011).

Ping-Pong Buffer 구현 패턴

파티클 업데이트에선 현재 프레임 데이터를 덮어쓰지 않기 위해 Ping-Pong 구조를 자주 사용해요. 쉽게 말하면, 두 개의 버퍼를 번갈아 사용하면서 이전 프레임의 데이터를 읽고, 새로운 데이터를 쓰는 거죠. 이 방식은 특히 위치와 속도를 동시에 업데이트해야 하는 시뮬레이션에서 안전성과 정확도를 높여줘요. 실제로 유체 시뮬레이션이나 파편 충돌 연산에선 이 구조가 필수라고 봐도 무방해요.

Workgroup 간 Memory Barrier 처리

Compute Shader의 병렬성은 강력하지만, 동시에 처리되는 스레드 간 연산 충돌을 막기 위해 동기화 처리가 중요해요. memoryBarrierShared() 같은 함수가 그 역할을 하죠. 특히 Workgroup 간 데이터를 공유하거나, 파티클 간 상호작용을 계산할 때 메모리 경합이 생기지 않도록 하는 게 핵심이에요. 이걸 잘못 설계하면, 화면은 나오는데 안에서 연산이 엉망진창으로 돌아가는 경우도 있어요. 디버깅도 진짜 고통스럽고요.

결론

GPU Compute Shader는 단순한 그래픽 연산 유닛을 넘어, 실시간 시뮬레이션과 대규모 데이터 처리를 가능하게 만드는 핵심 기술로 진화했습니다. 특히 파티클 시스템처럼 수만~수십만 개의 객체가 실시간으로 움직이고 상호작용해야 하는 상황에서, CPU 중심 구조로는 도저히 해결할 수 없었던 병목들을 획기적으로 해소해줍니다.

데이터 병렬 처리, 메모리 접근 최적화, 그리고 그래픽 파이프라인과의 긴밀한 통합이 맞물리면서, 전통적인 파티클 연산 방식에서 느꼈던 한계들을 극복하게 된 거죠. 그리고 Vulkan, DirectX, WebGPU 등 다양한 환경에서도 이 기술이 적용되고 있다는 점은 앞으로의 확장 가능성을 잘 보여줍니다.

실제로 저는 처음 이 구조를 도입했을 때, 프레임 속도가 두 배 이상 개선되는 걸 체감했어요. 그때의 짜릿함은 지금도 생생해요. 어떤 기술이 단순히 빠르기만 한 게 아니라, 구조적으로 설계를 바꾸게 만든다면 그건 진짜 의미 있는 도구라는 생각이 들어요. Compute Shader가 딱 그래요.

기술적으로도, 감성적으로도, 이 흐름은 앞으로도 계속 확장될 거라고 확신합니다. 이 글을 통해 여러분이 Compute Shader를 이해하고, 직접 활용할 수 있는 첫걸음을 내디뎠길 바라요.

FAQ

Compute Shader는 꼭 게임 개발에서만 쓰이나요?

아니에요. Compute Shader는 과학 시뮬레이션, 영상 처리, 머신러닝, 금융 분석 등 병렬 연산이 필요한 거의 모든 분야에서 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 유전자 배열 분석 같은 작업도 Compute Shader로 돌리는 연구도 있어요.

Compute Shader는 CUDA보다 느린가요?

용도에 따라 달라요. 일반적인 GPGPU 연산에선 CUDA가 더 강력할 수 있어요. 하지만 실시간 시뮬레이션이나 그래픽스와 결합된 구조에선 Compute Shader가 훨씬 유리해요. 이유는 그래픽 파이프라인과 바로 연결되기 때문이에요.

WebGPU에서 Compute Shader를 쓸 수 있나요?

네, Chromium 기반 브라우저(예: Chrome, Edge)에선 WebGPU와 함께 WGSL 언어로 Compute Shader를 실행할 수 있어요. 아직 표준화가 진행 중이긴 하지만, 실제 데모 구현도 가능한 수준입니다.

Unity나 Unreal에서 직접 Compute Shader를 작성할 수 있나요?

네, Unity는 .compute 파일로 작성할 수 있고, VFX Graph에서도 내부적으로 활용됩니다. Unreal의 Niagara는 Blueprint 기반으로 되어 있지만, HLSL로 셰이더도 커스터마이징할 수 있어요.

파티클 수가 많아질수록 GPU 연산이 느려지는 이유는 뭔가요?

주로 메모리 대역폭, Workgroup 간 동기화 처리, 정렬 알고리즘의 복잡도 때문이에요. 파티클 개수만 늘리는 게 아니라, 데이터 구조 최적화와 연산 패턴도 함께 조절해야 성능이 유지됩니다.

Compute Shader를 디버깅할 수 있는 도구가 있나요?

있어요. RenderDoc, NVIDIA Nsight, PIX 등에서 GPU 셰이더를 디버깅할 수 있어요. Unity나 Unreal과 연동해서 분석하는 방법도 꽤 많고요. 다만 일반 코드 디버깅보다 난이도는 조금 있어요.

SSBO와 Uniform Buffer의 차이점은 뭔가요?

Uniform Buffer는 작은 크기의 상수 데이터를 여러 셰이더에 전달하는 용도고, SSBO는 대용량 데이터를 자유롭게 읽고 쓸 수 있는 버퍼예요. SSBO는 파티클 위치, 속도 같은 동적 데이터를 처리할 때 훨씬 유용해요.

Compute Shader는 멀티스레딩과 같은 개념인가요?

비슷하지만 더 세밀하고 병렬성이 커요. CPU의 멀티스레딩이 수십 개의 스레드라면, GPU Compute Shader는 수천~수만 개의 쓰레드를 한꺼번에 돌릴 수 있어요. 완전 다른 레벨의 동시성이죠.

모든 GPU가 Compute Shader를 지원하나요?

아니요. OpenGL 4.3 이상, DirectX 11 이상, Vulkan 지원 GPU에서만 사용할 수 있어요. 모바일이나 내장 GPU는 성능이나 지원 API에 따라 제약이 있을 수 있어요.

파티클 연산에 Physics Engine을 병행해도 되나요?

가능은 해요. 하지만 일반적인 피직스 엔진은 CPU 기반이라 연산량이 많을 경우 병목이 생길 수 있어요. 그래서 실시간 연산은 Compute Shader로 처리하고, 복잡한 상호작용만 Physics Engine으로 넘기는 하이브리드 방식이 자주 사용돼요.