- 전기및전자공학부 정명수 교수, 차세대 인터페이스 기술인 ‘CXL’이 활성화된 고용량 CXL-GPU의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화, 기존의 GPU 메모리 확장 기술보다 2.36배 빠른 속도로 대규모 AI 서비스 실행 가능

- 반도체 팹리스 스타트업 파네시아, AI 가속기의 국산화를 위해 자사 초고속 CXL 컨트롤러를 활용한 CXL-GPU 프로토타입 제작 및 지원

- 대규모 AI 학습/추론 시스템 구축 비용을 획기적으로 감소시킬 수 있을 것으로 예상

▲(왼쪽 위부터 시계방향으로) 전기및전자공학부 김동평 석사과정, 유어진 석사과정, 이상원 박사, 국동현 박사과정, 정명수 교수, 강승관 박사과정, 장준혁 박사과정, 배한여름 박사과정

최근 대규모 AI 서비스 제공 최전선에 있는 빅테크들은 더 좋은 성능을 사용자들에게 제공하기 위해 경쟁적으로 모델 및 데이터의 크기를 증가시키는 추세이며, 최신 대규모 언어모델은 학습을 위해 수에서 수십 테라바이트(TB, 10^12 바이트)의 메모리를 요구한다. 국내 연구진이 현재 AI 가속기 시장을 독점하고 있는 엔비디아(NVIDIA)에 맞설 수 있는 차세대 인터페이스 기술이 활성화된 고용량·고성능 AI 가속기를 개발했다.

KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 차세대 인터페이스 기술인 CXL(Compute Express Link)이 활성화된 고용량 GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

▲CXL-GPU 대표 그림

최신 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB, 10^9 바이트)에 불과해 단일 GPU만으로는 모델을 추론·학습하는 것이 불가능하다. 대규모 AI 모델이 요구하는 메모리 용량을 제공하기 위해 업계에서는 일반적으로 GPU 여러 대를 연결하는 방식을 채택하지만, 이 방법은 최신 GPU의 높은 가격으로 인해 총소유비용(TCO·Total Cost of Ownership)을 과도하게 높이는 문제를 일으킨다. 

이에 차세대 연결 기술인 CXL(Compute Express Link)을 활용해 대용량 메모리를 GPU 장치에 직접 연결하는‘CXL-GPU*’구조 기술이 다양한 산업계에서 활발히 검토되고 있다. 하지만 CXL-GPU의 고용량 특징만으로는 실제 AI 서비스에 활용되기 어렵다. 대규모 AI 서비스는 빠른 추론·학습 성능을 요구하기 때문에, GPU에 직접적으로 연결된 메모리 확장 장치로의 메모리 읽기/성능이 기존 GPU의 로컬 메모리에 준하는 성능이 보장될 때 비로소 실제 서비스에 활용될 수 있다.

*CXL-GPU: CXL을 통해 연결된 메모리 확장 장치들의 메모리 공간을 GPU 메모리 공간에 통합시킴으로써 고용량을 지원한다. 통합된 메모리 공간 관리에 필요한 동작들은 CXL 컨트롤러가 자동으로 처리해주므로, GPU는 기존에 로컬 메모리에 접근하던 방식과 동일한 방식으로 확장된 메모리 공간에 접근할 수 있다. 기존 메모리 용량을 늘리기 위해 고가의 GPU를 추가 구매하던 방식과 달리, CXL-GPU는 GPU에 메모리 자원만 선택적으로 추가할 수 있어 시스템 구축 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. 

KAIST 연구진은 CXL-GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능이 저하되는 원인을 분석해 이를 개선하는 기술을 개발했다. 메모리 확장 장치가 메모리 쓰기 타이밍을 스스로 결정할 수 있는 기술을 개발하여 GPU 장치가 메모리 확장 장치에 메모리 쓰기를 요청하면서 동시에 GPU 로컬 메모리에도 쓰기를 수행하도록 설계했다. 즉, 메모리 확장 장치가 내부 작업을 수행 상태에 따라 작업을 하도록 하여, GPU는 메모리 쓰기 작업의 완료 여부가 확인될 때까지 기다릴 필요가 없어 쓰기 성능 저하 문제를 해결할 수 있도록 했다.

또한 연구진은 메모리 확장 장치가 사전에 메모리 읽기를 수행할 수 있도록 GPU 장치 측에서 미리 힌트를 주는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 메모리 확장 장치가 메모리 읽기를 더 빨리 시작하게 되어, GPU 장치가 실제 데이터를 필요로 할 때는 캐시(작지만 빠른 임시 데이터 저장공간)에서 데이터를 읽어 더욱 빠른 메모리 읽기 성능을 달성할 수 있다.

이번 연구는 반도체 팹리스 스타트업인 파네시아(Panmnesia)*의 초고속 CXL 컨트롤러와 CXL-GPU 프로토타입을 활용해 진행됐다. 연구팀은 파네시아의 CXL-GPU 프로토타입을 활용한 기술 실효성 검증을 통해 기존 GPU 메모리 확장 기술보다 2.36배 빠르게 AI 서비스를 실행할 수 있음을 확인했다. 해당 연구는 오는 7월 산타클라라 USENIX 연합 학회와 핫스토리지의 연구 발표장에서 결과를 선보인다. 

*파네시아는 업계 최초로 CXL 메모리 관리 동작에 소요되는 왕복 지연시간을 두 자리 나노초(nanosecond, 10^9분의 1초) 이하로 줄인 순수 국내기술의 자체 CXL 컨트롤러를 보유하고 있다. 이는 전세계 최신 CXL 컨트롤러등 대비 3배 이상 빠른 속도다. 파네시아는 고속 CXL 컨트롤러를 활용해 여러 개의 메모리 확장 장치를 GPU에 바로 연결함으로써 단일 GPU가 테라바이트 수준의 대규모 메모리 공간을 형성할 수 있도록 했다. 

KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수는 “CXL-GPU의 시장 개화 시기를 가속해 대규모 AI 서비스를 운영하는 빅테크 기업의 메모리 확장 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여할 수 있을 것”이라 말했다.