1. 서론
PIM(Processing-In-Memory) 기술은 인공지능 분야와 반도체 기술 간의 혁신적인 관계를 논의할 때 핵심 주제 중 하나입니다. 인공지능의 급격한 발전은 대량의 데이터 처리와 복잡한 계산 능력을 요구하며, 이에 따라 반도체 기술도 그 발전에 부응해 왔습니다. 그러나 현재의 반도체 기술은 미세화 한계와 성능 한계에 직면하고 있습니다.
이에 대응하여 PIM 기술은 혁신적인 개념으로 떠오르며, 메모리와 연산 반도체 사이의 데이터 이동을 최소화하고 연산을 메모리에서 직접 수행함으로써 성능을 향상시키는 방안으로 주목받고 있습니다. 이 서론에서는 PIM 기술이 어떻게 인공지능의 혁신을 주도하고 있는지, 그 중요성을 강조하고자 합니다.
2023.08.13 - [AI/이것저것] - 1. AI 시대에 HBM(고대역폭 메모리)가 필수인 이유
1. AI 시대에 HBM(고대역폭 메모리)가 필수인 이유
1. 데이터 폭증과 병렬 처리 AI 애플리케이션은 대량의 데이터를 처리해야 하며, 딥 러닝 모델과 같은 복잡한 작업은 많은 연산을 병렬적으로 수행합니다. HBM 메모리는 뛰어난 대역폭과 저지연
informyun.com
2. PIM 방식의 등장 (HBM-PIM)
인공지능 기술은 대량의 데이터 처리와 복잡한 계산을 필요로 합니다. 그런데, 기존의 중앙 처리 장치(CPU)만으로는 이를 수행하는 데 한계가 있었습니다. 이 때 등장한 것이 그래픽 처리 장치(GPU)입니다. GPU는 대규모 부동소수점 연산을 가능하게 하고, 고대역폭 메모리(HBM)는 대량의 데이터를 처리하기 위해 사용되었습니다.
이러한 반도체 기술의 발전으로, 인공지능은 더욱 빠르고 효율적으로 작동할 수 있게 되었습니다. 하지만, 반도체 미세화와 관련된 어려움으로 인해 GPU 및 메모리 반도체의 성능 향상 속도가 둔화되고 있습니다.
기존의 메모리 및 연산 반도체 기술은 한계에 도달하고 있습니다. 그래서 우리는 인공지능 및 컴퓨팅 시스템을 다시 설계해야 할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 새로운 형태의 반도체 기술이 필요합니다.
3. PIM방식이란?
메모리와 연산용 반도체 사이의 데이터 처리 과정은 공장과 창고의 유사한 모습을 가지고 있습니다. 그러나 중요한 차이점은 연산용 반도체가 중간 결과물을 메모리에 저장해야 한다는 점입니다. 이는 데이터를 처리하기 위해 중간 단계로 데이터를 옮기는 번거로운 작업으로 비유될 수 있습니다.
PIM(Processing-In-Memory)은 이러한 문제를 해결하기 위한 개념입니다. PIM은 연산용 반도체와 메모리 간의 데이터 이동을 최소화하고 연산을 메모리에서 직접 수행함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. PIM 방식의 장점
인공지능 시장이 거대한 신경망을 더 자주 학습시켜야 할 필요가 있다면, PIM 기술은 매우 유망한 대안이 될 것입니다. 이 기술은 인공지능 서비스 제공 업체들에게 운용 비용 절감 이점을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 더 적은 수의 GPU를 사용한 서버로도 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있어 공간 및 임대료 절감 효과를 얻을 수 있을 것입니다.
삼성전자가 AMD의 그래픽처리장치(GPU) 'MI-100' 가속기 카드에 HBM-PIM 메모리를 부착했습니다. 이 결정은 HBM-PIM 클러스터를 구현하여 대규모 AI 및 HPC 응용 프로그램에서 성능을 두 배 향상하고 에너지 소모를 50% 줄였습니다.
또한, AMD의 CEO 리사 수는 세계 최대 반도체 설계 기업으로서 PIM 기술을 강조했습니다. 리사 수는 PIM 기술을 활용하면 기존 메모리 처리 과정에서 85% 이상의 전력 절감 효과를 얻을 수 있다고 강조하며, 삼성전자와 밀접한 협력을 추진 중이라고 언급했습니다.
2023.08.13 - [AI/이것저것] - 2. HBM(고대역폭 메모리)의 등장배경 (feat. GDDR)
2. HBM(고대역폭 메모리)의 등장배경 (feat. GDDR)
1. AI 시대에 HBM(고대역폭 메모리)가 필수인 이유 이전 포스팅(1장)에서는 왜 AI 시대에 HBM이 각광받을 수밖에 없는 이유에 대해서 확인했습니다. 이번 포스팅에서는 HBM(고대역폭 메모리)의 등장배
informyun.com
2023.08.14 - [AI/이것저것] - 5. HBM의 현재시장 및 향후 시장전망
5. HBM의 현재시장 및 향후 시장전망
4. GDDR과 비교한 HBM의 우수성(용량, 속도) 이전 포스팅(4장)에서는 GDDR6와 비교한 HBM3의 용량, 속도에 대해 비교해 봤습니다. https://informyun.com/76 4. GDDR 과 비교한 HBM의 우수성(용량, 속도) 3. 드디어 H
informyun.com
'AI > 이것저것' 카테고리의 다른 글
| 5. HBM의 현재시장 및 향후 시장전망 (0) | 2023.08.14 |
|---|---|
| 4. GDDR 과 비교한 HBM의 우수성(용량, 속도) (0) | 2023.08.14 |
| 3. 드디어 HBM(고대역폭메모리)의 등장, TSV기술이란? (feat. GDDR) (0) | 2023.08.14 |
| 2. HBM(고대역폭 메모리)의 등장배경 (feat. GDDR) (0) | 2023.08.13 |
| 1. AI 시대에 HBM(고대역폭 메모리)가 필수인 이유 (0) | 2023.08.13 |
