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CXL(Compute Express Link)은 2019년 Intel, Google, Microsoft, Alibaba 등 주요 IT 기업들이 공동으로 개발한 기존의 PCIe인터페이스 한계극복과 다양한 컴퓨팅 구성요소 간의 고속 상호 연결한 차세대 개방형 표준 인터페이스입니다.
인공지능이 활성화되며 PCIe는 메모리 확장이나 가속기 연결 등에 한계가 있습니다. 이러한 극복을 위하여 CXL은 CPU와 메모리, 가속기 등을 유연하게 연결할 수 있는 인터페이스 기술로 개발되었으며, 이에 CXL 메모리가 필요성과 주요 특징, 인공지능에 미치는 영향등을 보겠습니다.
1. CXL(Compute Express Link) 의 주목성
- AI 기술은 자동차, 금융, 헬스케어, 교육 등 주요 산업과 접목해 자율주행차, 챗봇 등의 서비스 등 다양한 영역에서 AI 기술이 적용되고 있습니다. AI 데이터 처리량은 1년에 10배가량 증가하며 기존의 컴퓨팅 성능은 한계에 봉착하게 되었습니다. 특히, 현재 서버 시스템에서 CPU 당 꽂을 수 있는 D램 모듈은 16개, 최대 8TB 용량입니다. 이것은 급증하는 데이터를 처리하기엔 역부족입니다.
- 이에 따라 AI 시대에 맞는 고속 인터페이스를 사용하고 용량 확장이 가능한 메모리 개발이 화두가 되었습니다. 그중, 메모리에 AI 프로세서 기능을 탑재한 PIM(Processing-in-Memory), Computing Storage 등과 함께 CXL(Compute Express Link) 기반 D램 모듈이 차세대 메모리 솔루션으로 주목받고 있습니다.
2. CXL 메모리가 필요한 이유
- 기존 메모리 기술의 한계 극복
- 기존 DDR 메모리는 메모리 대역폭 및 용량 확장에 한계가 있었습니다.
- CXL 메모리는 PCIe 인터페이스를 활용하여 이러한 한계를 극복할 수 있습니다.
- AI 및 데이터 집약적 애플리케이션 지원
- AI, 빅데이터 등 데이터 집약적 애플리케이션은 높은 메모리 대역폭이 필요합니다.
- CXL 메모리는 이러한 요구사항을 충족시킬 수 있어 AI 시대에 적합한 기술로 주목받고 있습니다.
- 메모리 병목 현상 해결
- 기존 메모리 기술의 한계로 인해 CPU와 메모리 간 병목 현상이 발생했습니다.
- CXL 메모리는 CPU와 직접 통신하여 이러한 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
- 데이터 센터 및 서버 단위 메모리 공유
- CXL 메모리는 서버 내부뿐만 아니라 데이터 센터 단위로 메모리 풀을 공유할 수 있습니다.
- 이를 통해 메모리 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
3. CXL 메모리의 주요 특징
- 메모리 확장 및 공유
- CXL은 CPU와 메모리를 직접 연결할 수 있어 메모리 용량을 손쉽게 확장할 수 있습니다.
- 또한 여러 CPU가 동일한 메모리를 공유할 수 있어 메모리 활용도를 높일 수 있습니다.
- 가속기 연결 및 공유
- CXL을 통해 GPU, FPGA, AI 가속기 등 다양한 가속기를 CPU에 연결할 수 있습니다.
- 이를 통해 가속기의 활용도를 높이고 시스템 성능을 향상할 수 있습니다.
- 저지연 및 고대역폭
- CXL은 PCIe 대비 최대 4배 빠른 데이터 전송 속도와 낮은 지연 시간을 제공합니다.
- 실시간 데이터 처리가 필요한 AI, 머신러닝 등의 분야에서 활용도가 높습니다.
- 유연성 및 확장성
- CXL은 CPU, 메모리, 가속기 등 다양한 구성 요소를 유연하게 연결할 수 있어 시스템 구성의 유연성이 높습니다.
- CXL 규격이 지속해서 업데이트되면서 기술 발전에 따른 확장성도 확보하고 있습니다.
4. CXL 메모리가 인공지능에 미치는 영향
- 메모리 대역폭 및 대용량 처리능력 확장
- CXL 메모리는 PCIe 인터페이스를 활용하여 기존 DDR 메모리의 한계를 극복할 수 있습니다.
- AI 및 데이터 집약적 애플리케이션에 필요한 높은 메모리 대역폭과 용량을 제공할 수 있습니다.
- 대용량 데이터 처리가 필요한 AI 및 머신러닝 분야의 성능을 크게 향상할 수 있습니다.
- 메모리 병목 현상 해결
- CXL 메모리는 CPU와 직접 통신하여 기존 메모리 기술의 병목 현상을 해결할 수 있습니다.
- AI 애플리케이션의 데이터 처리 속도를 향상할 수 있습니다.
- 이는 대규모 AI 모델 학습 및 추론에 필요한 메모리 요구사항을 충족시킬 수 있습니다.
- 데이터 센터 단위 메모리 공유
- CXL 메모리는 서버 내부뿐만 아니라 데이터 센터 단위로 메모리 풀을 공유할 수 있습니다.
- AI 애플리케이션이 필요로 하는 대규모 메모리 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 데이터 센터 단위의 메모리 공유를 가능하게 하여 메모리 자원 활용도를 높일 수 있습니다.
- CXL 메모리는 PCIe 5.0 인터페이스를 활용하여 최대 32GT/s의 전송 속도를 제공할 수 있습니다.
- 메모리 대역폭을 초당 수 테라바이트 수준으로 크게 향상할 수 있습니다.
- AI 연산 가속화
- CXL 메모리는 고용량 메모리 확장 기능과 더불어 빅데이터 분석, 머신러닝 등 AI 연산을 가속할 수 있습니다.
- 시스템 구성의 유연성 향상
- AI 시스템의 구축 및 확장이 용이해져 개발 및 운영 효율성이 향상할 것으로 기대됩니다.
- 실시간 AI 서비스 지원
- CXL의 저지연 특성은 실시간 AI 서비스 구현에 유리합니다.
- 자율주행, 실시간 영상 분석, 산업 자동화 등 저지연이 중요한 AI 응용 분야에서 CXL 기술의 활용도가 높을 것으로 예상됩니다.
▶ 결론
CXL(Compute Express Link)은 차세대 메모리 및 가속기 연결 표준으로, 기존 PCIe 대비 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 제공합니다. 또한 CXL 기술은 메모리, 가속기, 스토리지 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 특히 AI, 데이터센터, 고성능 컴퓨팅 등 성능 향상이 중요한 분야에서 CXL의 역할이 더욱 커질 것으로 보입니다. 앞으로 CXL 기술이 지속해서 발전하고 생태계가 확장되면서, 관련 제품과 서비스의 혁신이 이어질 것으로 전망됩니다.
감사합니다.
출처 : semiconductor.samsung, news.skhynix
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