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인공지능(AI) 가속기 시장을 독점한 엔비디아에 맞설 수 있을만한 고용량·고성능 AI 가속기 기술이 국내 개발됐다.
한국과학기술원(KAIST)은 정명수 전기 및 전자공학부 교수팀이 차세대 인터페이스 기술인 '컴퓨터 익스프레스 링크(CXL)'로 고용량 그래픽처리장치(GPU) 메모리 읽기·쓰기 성능을 최적화한 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.
최신 거대언어모델(LLM) 학습에 수십 테라바이트 메모리가 요구되는 현 상황에서 유의미한 성과다.
최신 GPU 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB)에 불과해 단일 GPU로는 모델 추론·학습이 어렵다.결국 GPU 여러 대를 연결하는 방식을 쓰는데 비용이 문제다. KAIST가 제안한 CXL-GPU 구조. 
이에 대용량 메모리를 GPU에 연결해 고용량을 확보하는 'CXL-GPU' 구조 기술 활용이 각광받는다.다만 GPU에 연결한 메모리 확장 장치 읽기·쓰기 성능을 기존 GPU 내부 메모리 수준으로 높이는 문제가 남는다.
연구진이 CXL-GPU 메모리 읽기·쓰기 성능 저하를 개선했다.메모리 확장 장치가 메모리 쓰기 타이밍을 스스로 결정할 수 있게 했고,복권형통확장 장치에 메모리 쓰기를 요청하는 동시에 GPU 내부 메모리에도 쓰기를 수행하도록 설계했다.
메모리 확장 장치가 내부 작업을 수행 상태에 따라 작업하도록 해,복권형통GPU가 메모리 쓰기 작업 완료 여부를 확인하는 데 드는 시간을 없앤 것이다. CXL-GPU 실행시간 평가 결과. 
또 연구진은 메모리 확장 장치가 사전에 메모리 읽기를 수행하도록 GPU 장치에 미리 '힌트'를 주는 기술도 개발했다.GPU가 캐시(작지만 빠른 임시 데이터 저장공간)에서 데이터를 읽어 더욱 빠른 읽기 성능을 달성할 수 있다.
이번 연구는 반도체 팹리스 스타트업 '파네시아'의 초고속 CXL 컨트롤러,복권형통CXL-GPU 프로토타입을 활용해 진행됐다.연구팀은 기존 GPU 메모리 확장 기술보다 2.36배 빠르게 AI 서비스를 실행할 수 있음을 확인했다.이달 산타클라라 유즈닉스(USENIX) 연합 학회와 핫스토리지 연구 발표장에서 결과를 선보인다.
정명수 교수는 “CXL-GPU 시장 개화 시기를 가속해 대규모 AI 서비스 운영 빅테크 기업의 메모리 확장 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
