GPU·AI 기반 소프트웨어는 자율주행차, 의료기기, 로봇 등 안전이 중요한 산업에서 핵심 역할을 수행하고 있다. 특히 GPU로 병렬 연산을 처리하는 소프트웨어는 코드 품질·안전성을 정교하게 검증해야 사고나 시스템 오류를 방지할 수 있다.

그러나 기존 검증 방식은 프로젝트 규모가 커질수록 코드 품질 편차, 규정 준수 확인 부담, 구조적 오류 탐지의 어려움이 커지는 문제가 있었다. 엔비디가 쿠다(CUDA) C++ 안전 가이드라인을 발표했지만, 실제 개발 현장에서 이를 빠르게 검증할 수 있는 자동화된 도구는 부족한 상황이었다. 이에 GPU·AI 개발을 위한 정적 검증 기능 확대 요구가 커지며 신뢰성 중심 개발 환경의 필요성이 부각되고 있다.

Qt 그룹(QT Group)이  엔비디아 쿠다 C++ 안전 가이드라인을 자동 검증하는 기능을 액시비온(Axivion) 7.11에 공식 추가했다고 발표했다. 이번 기능은 MISRA, CERT 등 기존 안전·보안 규칙과 더불어 쿠다 기반 소프트웨어의 안전성 검증을 통합 자동화해 GPU·AI 개발 프로젝트의 품질 관리 수준을 강화한다. 자율주행, 헬스케어, 산업용 로보틱스 등 안전 인증이 필수인 분야에서 개발·검증 시간을 단축하고 코드 레벨 위험 요소를 조기에 발견할 수 있는 점이 핵심이다.

쿠다 C++ 안전 가이드라인 자동 검증

액시비온 7.11은 엔비디아가 발표한 CUDA C++ 안전 규정 전체를 정적 분석 방식으로 자동 검증한다. GPU 병렬 처리 특성상 발생하기 쉬운 메모리 접근 오류, 스레드 간 간섭, 비결정적 실행 등의 문제를 규칙 기반으로 식별하며, 안전성이 중요한 산업의 코드 품질을 초기에 확보할 수 있도록 한다. 이를 통해 개발자는 안전성 결함을 사전에 제거하고 신뢰성 높은 GPU 기반 로직을 작성할 수 있다.

또한 새 기능은 엔비디아 쿠다의 최신 권고사항과 연동돼 규정 업데이트 시 액시비온 내 점검 항목도 자동으로 최신화된다. 안전 인증 프로젝트에서 반복적으로 발생하던 규칙 확인·문서화 공정을 자동화해 검증 시간을 크게 줄이는 점도 특징이다. 기업은 기존 개발 파이프라인 변화 없이 쿠다 코드에 대한 안전 검증을 바로 적용할 수 있다.

쿠다 기반 AI·딥러닝 모델뿐 아니라 차량용 제어 소프트웨어, 의료 영상 분석 엔진 등 고신뢰성 애플리케이션 전반에서 활용 가능하며, GPU 가속화 코드 품질을 표준화된 방식으로 관리할 수 있는 환경을 제공한다.

MISRA·CERT·내부 규칙까지 통합 분석

액시비온 7.11은 MISRA, CERT, AUTOSAR 등 국제적으로 검증된 안전·보안 규칙을 모두 지원한다. 이번 CUDA 규정 추가를 통해 GPU 코드와 CPU 코드 전체를 단일 분석기로 검증할 수 있는 구조가 완성됐다. 기업은 프로젝트별로 분산돼 있던 규정 관리 방식을 통합하고, 내부 코딩 규칙까지 포함해 일관된 코드 품질 리포트를 생성할 수 있다.

또한 데드코드, 중복 코드, 구조적 복잡도, 의존성 오류 등 품질 저하 요인을 다각적으로 진단한다. 특히 병렬 처리 환경에서 나타나는 간섭 자유(FFI) 여부를 세밀하게 점검하며, CUDA 특유의 실행 경로 복잡성을 고려해 위험 지점을 자동 표시한다. 이로써 개발자가 놓치기 쉬운 잠재 오류까지 조기에 발견하는 것이 가능하다.

국제 표준 인증을 준비하는 기업에게도 강점이 있다. ISO 26262(자동차), IEC 62304(의료기기), IEC 61508(산업용) 등을 위한 문서화·검증 리포트를 자동 생성해 내부 및 외부 심사 대응 시간을 단축한다. GPU·AI 기반 시스템 검증을 위해 별도 도구를 추가할 필요 없이 단일 제품에서 모든 절차를 처리할 수 있다는 점이 경쟁력이다.

아키텍처 검증 기반 소프트웨어 무결성 강화

액시비온 7.11은 코드 분석뿐 아니라 아키텍처 검증을 제공해 시스템 구조와 실제 구현 간의 불일치를 자동 탐지한다. GPU 가속화 코드가 기존 소프트웨어 구조와 충돌하거나 잘못된 계층에서 호출되는 문제를 조기에 발견해 소프트웨어 침식(Erosion) 방지를 지원한다.

이 기능은 장기 프로젝트에서 구조적 품질 저하를 예방하고, 코드베이스 전체의 무결성을 지속적으로 관리할 수 있게 한다. 개발자는 설계 의도와 실행 로직을 일치시켜 시스템 안정성을 확보할 수 있으며, 대규모 프로젝트에서도 구조적 일관성을 유지할 수 있다. Qt 그룹은 향후 메모리 안전성 검사, 데이터 흐름 분석, 병렬 처리 오류 분석 강화 등 추가 업데이트를 지속할 계획임을 밝혔다.

쿠다 정적 검증 기능 강화는 GPU·AI를 기반으로 하는 모든 안전 산업에서 직접적인 영향을 미친다. 자율주행차 제조사는 ISO 26262 대응 시간을 단축할 수 있으며, 의료기기 제조사는 GPU 기반 영상 분석 소프트웨어의 오류 가능성을 감소시켜 규제 심사 효율을 높일 수 있다. 또한 산업 자동화·로보틱스 분야에서는 AI 모델과 제어 코드의 병렬 처리 오류를 신속히 잡아내 생산 안정성을 높일 수 있다. GPU·AI의 산업적 활용이 확대되는 상황에서, 코드 품질·안전성·규정 준수를 자동화하는 도구의 필요성은 더욱 커질 것으로 전망된다.

Qt 그룹은 액시비온을 통해 GPU·AI 개발 생태계에서 안전성 자동 검증 역량을 지속 확대할 계획이다. 메모리 안전성 검사, 고급 데이터 흐름 분석, 병렬 실행 최적화 오류 탐지 등 차세대 기능을 향후 버전에 포함할 예정이다.

Qt 그룹의 주하펙카 니엠미(Juhapekka Niemi) 수석 부사장은 “지금은 단순 오류 수정이 아니라 프로젝트 전체의 소프트웨어 무결성을 입증해야 하는 시대”라며 “액시비온의 쿠다가이드라인 자동 검증 기능은 개발자가 안정성과 규정 준수 부담 없이 고신뢰성 소프트웨어를 개발할 수 있도록 돕는 혁신적 도구”라고 말했다.

Qt 그룹의 CUDA 안전 규정 검증 기능 추가는 GPU·AI 기반 고신뢰성 소프트웨어 개발 분야에서 중요한 전환점이다. 안전 규정 자동 검증, 아키텍처 일관성 관리, 국제 표준 문서화 자동화 등 기능들은 안전 산업의 속도·품질·규정 준수 요구를 동시에 만족시킨다. GPU·AI 기술이 안전 중심 산업으로 확산되는 상황에서 Axivion 7.11은 필수적 개발 플랫폼으로 자리잡을 가능성이 크다.