NVIDIA, CUDA에 파이썬 네이티브 지원 추가…GPU 프로그래밍의 판이 바뀐다

2025년, NVIDIA는 공식적으로 ‘CUDA Python의 해’를 선언했습니다. 이제까지 GPU 병렬 연산의 대표 플랫폼이었던 CUDA는 C++ 중심의 환경이었지만, 드디어 파이썬을 네이티브로 지원하면서 수많은 개발자들의 삶을 바꿀 변화가 시작됐습니다.

이번 GTC 2025에서 발표된 이 소식은 단순한 기능 추가 이상의 의미를 가집니다. 파이썬 개발자도 별도의 래퍼나 복잡한 중간 라이브러리 없이, GPU의 강력한 연산력을 직접 사용할 수 있는 시대가 열린 것이죠.

 

NVIDIA, CUDA에 파이썬 네이티브 지원 추가…GPU 프로그래밍의 판이 바뀐다

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💡 왜 지금 Python인가?

CUDA는 오랫동안 C/C++ 개발자들의 전유물처럼 여겨졌습니다. 파이썬 사용자들은 PyTorch나 cuPy 같은 래퍼 라이브러리를 사용하거나, OpenAI의 Triton처럼 별도의 DSL을 통해 GPU 연산을 우회적으로 활용해야 했습니다.

 

그러나 지금은 다릅니다. NVIDIA 내부에서도 "핵심 유저가 이제 수백만이 아니라 수천만 명에 달한다"며, 파이썬 생태계로의 전환 필요성을 명확히 인식하고 있습니다. 그 결과, 이제는 파이썬에서도 CUDA의 전체 기능을 직접 활용할 수 있게 되었습니다.

 

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🔧 진짜 네이티브 Python — 단순한 래퍼가 아니다

NVIDIA가 추구하는 것은 단순히 C++ 코드를 파이썬 문법으로 바꾸는 수준이 아닙니다. 진정한 의미의 파이썬 친화적 개발 경험을 제공하는 것이 목표입니다. 이를 위해 CuTile, Python Cutlass, cuPyNumeric, CUDA Core, NVMath Python 등 다양한 계층의 인터페이스가 개발되고 있습니다.

• 상위 계층: PyTorch, cuPy – 빠르게 실험하고 프로토타이핑 가능
• 중간 계층: Python Cutlass, Triton – 고성능 커스텀 연산을 Python으로 작성
• 하위 계층: CUDA Core – JIT 기반 저수준 실행 플로우까지 완전 통합

이러한 구조 덕분에 초보자부터 고급 개발자까지 모두 자신에게 맞는 레벨에서 GPU를 다룰 수 있게 되었습니다.

 

https://github.com/NVIDIA/cuda-python

 

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📈 Python 커뮤니티를 위한 진짜 생태계 확장

NVIDIA는 단순히 파이썬을 지원하는 데 그치지 않고, CUDA 전체 스택을 파이썬 스타일로 재구성하고 있습니다. 예를 들어:

• cuPyNumeric: NumPy와 동일한 문법으로 GPU 연산 가능
• CUDA Core: 파이썬 중심으로 재설계된 CUDA 런타임
• NVMath Python: CPU와 GPU를 넘나드는 연산을 하나의 파이썬 인터페이스로 통합

또한, 성능 손실 없이 고급 C++ 백엔드와의 연결을 유지하는 방식으로 설계되어 있어, 기존의 고성능도 그대로 유지됩니다.

 

CUDA

 

https://developer.nvidia.com/cuda-python

 

 

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🎯 누구에게, 어떤 영향을?

“이제 더 이상 CUDA 전문 인력이 없어도 GPU를 활용할 수 있다”

 

스타트업, 연구자, AI 엔지니어 누구나 이제 친숙한 파이썬으로 GPU를 쓸 수 있는 시대입니다. 이는 AI 연구와 제품화 속도를 단축시키고, GPU 프로그래밍의 진입 장벽을 획기적으로 낮춰주는 결정적 계기가 될 것입니다.

 

NVIDIA는 앞으로 Rust, Julia 같은 다른 언어에 대한 지원도 예고하고 있어, CUDA는 점점 더 개방적인 플랫폼으로 변모하고 있습니다.

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🧠 결론: “Python으로 CUDA를 한다”는 말이 현실이 되다

지금까지 GPU는 ‘고수들의 전유물’처럼 느껴졌지만, 이젠 다릅니다. 파이썬만 알면 누구나 GPU를 활용해 모델을 학습시키고, 고성능 애플리케이션을 만들 수 있는 시대입니다.

 

이번 변화는 단순한 언어 지원 그 이상의 의미를 갖습니다. GPU 프로그래밍을 민주화(democratize)하고, 수많은 개발자와 기업이 더 빠르고 효율적으로 인공지능 기술을 구현하도록 돕는 근본적인 변화이기 때문입니다.