앞서 말했듯 CUDA는 GPU에 집적된 다수의 스트림 프로세서에 의한 병렬 연산 성능을 활용할 수 있는 GPGPU 기술의 하나이다.

이러한 특성은 기존 CPU에서 한계를 보였던 다양한 연산 작업을 보조해 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있는데, 이번 기사에서는 Badaboom과 TMPGenc 4.0 Express 라는 두 개의 프로그램을 사용해 바로 이 CUDA 기능의 활용시의 동영상 인코딩/편집 성능 향상을 살펴보았다.

전반적으로 볼 때 CUDA를 사용할 경우 인코딩 속도의 향상은 뚜렷하다. 기존 CPU도 점차 발전하며 싱글에서 듀얼로, 다시 듀얼에서 쿼드 코어로의 확장이 이루어졌지만 수십~수백개의 프로세서가 병렬로 연결된 GPU의 그것에는 미치지 못하기 때문이다.

인코딩과 같이 대량의 연산 데이터를 처리하는 경우 이러한 CUDA의 활용 능력은 뚜렷한 강점을 보이는데, 최근 PMP나 포터블 미디어 재생기기, 스마트폰 등이 널리 보급된 상황에서 이를 활용하기 위한 트랜스코딩 작업시 CPU에만 의존했던 기존과는 달리 GPU의 프로세싱 능력을 활용하는 CUDA는 보다 짧은 시간에 보다 많은 변환 작업이 가능하기에 작업시간 단축이라는 이점을 가져올 수 있는 셈이다.

최근 보급형 PC들이 널리 보급되고 있는데, 이들 PC에 사용된 CPU들은 일반 작업시에는 충분히 만족할 만 하지만 인코딩과 같은 다량의 연산을 처리하는 데는 다소 아쉬움이 있는 것이 사실이다. 이럴 때 CUDA와 같은 GPGPU 기술은 이러한 CPU의 성능을 보조하는데 있어 큰 도움이 되는데, CUDA의 경우 고성능 그래픽카드 뿐 아니라 NVIDIA의 GeForce 8 시리즈 이상은 모두 지원하니 보다 적은 비용으로 시스템을 보다 능률적으로 활용하기 원하는 사용자라면 솔깃한 이야기가 아닐 수 없을 것이다.