KAIST, 용량·대역폭 대폭 늘어난 GPU 메모리 시스템 개발

(대전=뉴스1) 심영석 기자 = KAIST 전기·전자공학부 정명수 교수 연구팀이 GPU의 메모리 시스템을 이종메모리와 광 네트워크를 활용해 용량·대역폭 모두를 대폭 향상하는 데 성공했다.

그간 소수의 글로벌 기업 주도하에 개발·생산되던 GPU의 메모리 시스템 관련 시장에서 우위를 선점할 가능성을 열었다는 점에서 매우 의미있는 연구성과로 평가된다.

2일 KAIST에 따르면 기존 GPU는 다수의 연산 장치로 구성돼 있어 연산 속도가 매우 빠르다는 장점이 있다.

하지만, DRAM을 단독으로 사용하는 메모리 시스템의 낮은 메모리 용량과 좁은 데이터 전송 대역폭으로 인해 연산 성능을 충분히 활용하지 못한다는 문제가 있다.

정 교수팀이 개발한 Ohm-GPU 기술은 대용량 XPoint와 고성능의 DRAM을 통합한 이종 메모리 시스템을 채택함으로써, 기존 메모리 시스템과 동일한 성능을 가지면서도 메모리의 용량을 증가시켰다.

또, 단일 광섬유(Optic fiber, 광 신호가 전달되는 통로)로 서로 다른 파장의 다중 광신호를 전달할 수 있는 광 네트워크의 장점을 활용해 메모리 대역폭을 대폭 넓힘으로써 기존 GPU 메모리 시스템의 한계점들을 전면 개선했다.

Ohm-GPU 기술은 GPU 내부에 있는 메모리 컨트롤러 및 인터페이스를 수정해 이종 메모리의 모든 메모리 요청을 광신호로 처리한다.

메모리 요청은 일반적으로 DRAM 캐시 메모리에서 처리되지만, DRAM에 없는 데이터는 XPoint로부터 읽어와야 한다.

이때, 발생하는 이종 메모리 간 데이터 이동의 오버헤드(대기 시간)는 Δ연산을 위한 메모리 접근과 데이터 이동을 위한 메모리 접근의 광 파장을 다르게 설정 Δ메모리 컨트롤러 개입을 최소화하고 XPoint 컨트롤러가 이종 메모리 간 데이터 이동을 수행함으로써 완화했다.

실제, 개발된 Ohm-GPU 기술은 기존 DRAM을 단독으로 사용하는 전기 네트워크 기반의 GPU 메모리 시스템 대비 다양한 그래 프처리, 과학응용 실행 등에서 181%의 성능 향상을 달성했다.

이는 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 대용량, 고대역폭의 데이터 전송을 요구하는 고성능 가속기의 메모리 시스템을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.

한편, 이번 연구성과는 오는 10월 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 ‘마이크로2021’에서 관련 논문으로 발표될 예정이다.

km5030@news1.kr

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