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PIM 반도체 기술의 발전과 적용

일일 보고서 2024년 09월 06일
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목차

  1. 요약
  2. PIM 반도체 기술 개요
  3. 최근 PIM 기술 개발 동향
  4. AI 활용을 위한 PIM 기술
  5. 아날로그 PIM과 디지털 PIM의 비교
  6. 디지털 PIM의 세부 분석
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 PIM(Processing In Memory) 반도체 기술의 정의와 필요성, 최근 개발 동향, 아날로그 PIM과 디지털 PIM의 차이점, 디지털 PIM의 장단점 등을 다루고 있습니다. 카이스트와 삼성전자의 최신 연구성과를 바탕으로 PIM 기술이 어떻게 빅데이터와 AI 시대에 최적화된 솔루션을 제공하는지 분석합니다. 리포트는 PIM 반도체 기술의 주요 발전 사항과 현재의 기술적 한계를 명확히 설명하고, 실질적인 사례들을 통해 그 중요성을 조명합니다.

2. PIM 반도체 기술 개요

  • 2-1. PIM 기술의 정의

  • PIM(Processing In Memory) 기술은 데이터 저장소와 계산을 통합하여 메모리 내에서 주요 연산을 수행하는 기술입니다. 이는 기존의 폰노이만 아키텍처에서 발생하는 데이터 전송의 비효율성을 줄이고, 메모리 성능의 한계를 극복하기 위해 고안되었습니다. PIM 기술은 메모리 내에서 직접적으로 데이터 연산을 수행함으로써 연산과 메모리 간의 데이터 이동을 최소화하고 에너지 소모를 크게 감소시킵니다.

  • 2-2. 폰노이만 아키텍처의 한계

  • 폰노이만 아키텍처는 연산과 메모리가 분리된 구조로, 데이터 전송 과정에서 발생하는 병목 현상으로 인해 성능 저하와 높은 에너지 소모 문제를 안고 있습니다. 이러한 한계로 인해 대량의 데이터 이동이 필요한 현대 AI 및 빅데이터 애플리케이션에서는 비효율적인 처리 방식이 되어버렸습니다. 따라서, 메모리 성능의 벽에 부딪히게 되어 기존 기술로는 요구되는 성능을 충족하기 어려운 상황에 놓이게 됩니다.

  • 2-3. PIM의 필요성

  • AI 기술과 빅데이터의 발전으로 반도체에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 특히, 인공지능 반도체는 저전력 및 병렬처리가 중요한 요구사항으로, PIM 기술이 이 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. PIM 기술은 메모리 중심의 접근법을 통해 CPU와 GPU 중심의 기존 반도체 시장의 패러다임을 바꿀 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 자율주행차, 드론, 고속 데이터 처리와 같은 다양한 영역에서 필요성과 활용 가능성이 점차 커지고 있습니다.

3. 최근 PIM 기술 개발 동향

  • 3-1. 국내 개발 동향

  • 카이스트 PIM 반도체설계연구센터는 국내 최초의 아날로그 PIM인 ‘다이나플라지아’를 지난해 3월 개발하였습니다. 각 메모리 셀마다 연산기가 결합된 형태로, 이는 디지털 PIM보다 한 단계 진화한 기술입니다. 아날로그 PIM은 데이터 처리량이 디지털 PIM 대비 15배 높습니다. 현재 카이스트 연구팀은 삼성전자와 협력하여 ‘다이아몬드(Dyamond)’ PIM을 개발하였으며, 이는 메모리 밀도가 8배, 용량이 3배 개선된 기술입니다.

  • 3-2. 국외 개발 동향

  • 해외에서는 특별한 개발 동향에 대한 언급이 없으나, PIM 기술에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으며 글로벌 AI 반도체 인재 양성을 위한 다양한 노력이 이어지고 있습니다.

  • 3-3. 새로운 소재와 구조 탐색

  • PIM 센터에서는 차세대 반도체 기술로 CPU 없이도 동작하는 메모리 구조를 탐색하고 있습니다. 이 연구는 메모리, 연산기 및 데이터 변환기를 하나의 셀에 통합한 방식으로 진행되고 있으며, 이에 따라 전력 소모가 약 625배 개선된 다이나플라지아와 같은 혁신적인 기술이 개발되고 있습니다.

  • 3-4. 주요 연구기관의 연구 사례

  • 카이스트 PIM 반도체설계연구센터는 국내 반도체 기술의 미래 비전을 제시하며, 다양한 실험과 전시를 통해 PIM 기술의 실제 적용 가능성을 보여주고 있습니다. CES 2024에서 선보일 예정인 기술이 있으며, 이는 인간의 눈을 추적하거나 AI 기반의 전력 소모 감소 기술 등이 포함되어 있습니다. 이러한 연구는 PIM 기술이 실제 산업에 응용될 수 있는 가능성을 높이고 있습니다.

4. AI 활용을 위한 PIM 기술

  • 4-1. AI 반도체 시장에서의 PIM 기술의 필요성

  • AI 기술 발전이 가속되면서 모델의 매개변수와 데이터양이 급증하고 있습니다. 기존 폰노이만 구조로는 메모리 성능의 한계인 메모리벽(Memory Wall)과 데이터 전달량 급증으로 인해 발생하는 막대한 에너지 소모의 병목 현상을 겪게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PIM(Processing In Memory) 반도체는 메모리 내에서 AI의 주요 연산을 수행하며, 데이터 전달을 현저히 줄이고 에너지 소모를 감소시키는 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. PIM 반도체는 AI와 빅데이터를 처리하는 데 있어 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.

  • 4-2. 고성능 컴퓨팅과의 연관성

  • PIM 기술은 고성능 컴퓨팅(HPC)과 밀접한 연관이 있습니다. NPU와 PIM의 통합 시스템처럼, PIM이 메인 메모리로 활용됨으로써 거대 언어 모델(LLM)의 가속이 가능합니다. PIM이 메모리 내부 대역폭을 활용함으로써 대역폭 요구량을 충족시키는 것이 가능하지만, 공정 한계로 인해 많은 연산기를 삽입하는 것이 어렵다는 점도 존재합니다. 특히, 메모리 대역폭이 요구되는 Summarization 및 Generation 작업에서 이러한 한계를 극복하기 위해 NPU와 PIM의 장점을 통합한 솔루션이 필요합니다.

  • 4-3. AI 및 빅데이터 처리에서의 PIM 효율성

  • PIM 반도체는 AI와 빅데이터 처리에서 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대됩니다. 삼성전자는 DRAM 메모리와 AI 연산기를 하나로 결합한 HBM-PIM을 발표하였으며, 이는 온디바이스 AI와 관련하여 음성 인식, 번역, 챗봇 등에서 2배 이상의 성능 향상을 보여주고 있습니다. SK 하이닉스는 HBM2E 구조의 GPU 같은 이종 컴퓨팅 장치용 메모리인 GDDR6-AiM 칩을 발표하여 Non-PIM 기반 시스템과 GPU보다 각각 약 10배, 54배의 성능 향상을 달성하였습니다. 이러한 기술들은 PIM의 적용이 실제로 상용화 단계에 이르는 데 기여하고 있으며, AI 및 빅데이터 처리 시 발견되는 병목 현상을 해결하는 데 중대한 역할을 할 것으로 보입니다.

5. 아날로그 PIM과 디지털 PIM의 비교

  • 5-1. 아날로그 PIM의 특징과 장단점

  • 아날로그 PIM은 각각의 메모리 셀마다 연산기가 붙어 있는 형태로, 연산기가 메모리 근처에 집적되는 디지털 PIM보다 한 단계 더 진화한 기술입니다. 데이터 처리량이 디지털 PIM 대비 15배 높다는 장점이 있으며, 이는 복잡한 데이터 처리를 보다 신속하게 수행할 수 있게 합니다. 카이스트의 다이나플라지아는 국내 최초의 아날로그 PIM으로, 이런 혁신적인 구조를 채택하고 있습니다.

  • 5-2. 디지털 PIM의 특징과 장단점

  • 디지털 PIM은 데이터 전송 방식이 더 체계적이며, 기존의 디지털 기술을 기반으로 합니다. 이 기술은 소프트웨어와의 호환성이 뛰어나고, 안정성을 제공하지만, 연산과 저장을 별도로 수행하여 전반적인 성능에서는 아날로그 PIM에 비해 떨어질 수 있습니다. 일반적으로 디지털 PIM의 성능은 아날로그 PIM에 비해 낮고, 데이터 처리 속도에서 제한적인 경우가 많습니다.

  • 5-3. 두 기술의 실제 성능 비교

  • 두 기술 간의 성능 비교에서 아날로그 PIM은 메모리 밀도와 용량을 각각 8배 및 3배 개선한 '다이아몬드(Dyamond)' PIM 개발의 예로 드러났습니다. 이는 최근 국제 반도체 학술대회인 'VLSI 2024'에 등재된 내용을 통해 확인할 수 있습니다. 아날로그 PIM은 더 높은 처리량을 제공하며, 데이터 처리 속도를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 디지털 PIM은 사용자 친화적이며 시스템 통합에 우수한 장점이 있습니다.

6. 디지털 PIM의 세부 분석

  • 6-1. 디지털 PIM의 장점

  • 디지털 PIM은 메모리와 연산 기능의 통합을 통해 데이터 처리 속도를 높이고 전력 효율성을 개선하는 혁신적인 기술입니다. 예를 들어, 아날로그 PIM에 비해 디지털 PIM은 데이터 처리량이 15배 높은 것으로 알려져 있습니다. 이는 디지털 PIM이 메모리 근처에서 연산이 이루어짐으로써 데이터 전송으로 인한 병목현상을 줄일 수 있는 장점을 가집니다. 이러한 기술은 AI 및 빅데이터 처리에 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 고속 데이터 처리를 요구하는 다양한 응용 프로그램에서 적합하게 활용될 수 있습니다.

  • 6-2. 디지털 PIM의 단점

  • 디지털 PIM은 그 장점에도 불구하고 몇 가지 단점을 가지고 있습니다. 먼저, 초기 개발 비용이 높은 점이 문제입니다. 이는 새로운 기술을 구현하는 데 필요한 자원과 시간이 상당히 소요되기 때문입니다. 또한, 현재까지의 연구에서 PIM 기술의 상용화는 아직 진행 중이며, 기존의 폰노이만 구조와의 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 기술적 장애물들이 해결되어야만 디지털 PIM이 실제 산업에 널리 적용될 수 있습니다.

  • 6-3. 디지털 PIM의 활용 사례

  • 디지털 PIM 기술은 현재 여러 산업 분야에서 적용되고 있습니다. 특히, AI 반도체로서의 활용 가능성이 두드러지며, 의료, 교육, 제조업, 국방 분야 등 다양한 영역에서 사용되고 있습니다. 최근 카이스트 연구팀은 삼성전자와 협력하여 ‘다이아몬드(Dyamond)’라는 새로운 PIM을 개발하여 메모리 밀도를 8배, 용량을 3배 개선하는 성과를 이루었습니다. 이 연구는 VLSI 2024 학술대회에 논문으로 등재되는 등 그 우수성을 인정받았습니다. 이러한 연구와 개발은 디지털 PIM이 현실 세계에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 중요한 사례로, 앞으로의 산업 흐름에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.

7. 결론

  • PIM 반도체 기술은 AI와 빅데이터 시대에 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 폰노이만 구조의 한계를 극복하고, 데이터 전송으로 인한 병목 현상을 줄여주는 PIM 기술은 전력 효율성과 성능에서 큰 이점을 제공합니다. 특히 아날로그 PIM인 다이나플라지아와 디지털 PIM인 다이아몬드(Dyamond)의 비교를 통해 각 기술의 장단점을 명확히 이해할 수 있으며, 카이스트와 삼성전자의 최신 연구 사례는 PIM 기술의 현실적 적용 가능성을 보여줍니다. 하지만, 상용화까지는 여전히 해결해야 할 과제들이 존재합니다. 향후 연구는 이러한 기술적 장벽을 극복하고, 실질적인 상용화를 위한 구체적인 방안을 제시할 필요가 있습니다. PIM 반도체 기술은 고성능 컴퓨팅 및 다양한 AI 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 이는 현대의 데이터 중심 애플리케이션에서 필수적인 기술적 접근 방식으로 확인됩니다.

8. 용어집

  • 8-1. PIM 반도체 [기술]

  • PIM(Processing In Memory) 반도체는 메모리와 연산 기능을 통합하여 데이터 전송 병목을 줄이고 성능 및 전력 효율을 극대화하는 기술입니다. 특히 AI와 빅데이터 처리에 최적화되어 있어 차세대 반도체 기술로 주목받고 있습니다.

  • 8-2. 다이나플라지아 [제품]

  • 카이스트에서 개발한 세계 최초의 아날로그 PIM 반도체로, 메모리, 연산기, 데이터 변환기를 하나의 셀에 모두 집적한 형태입니다. 기존 시스템 대비 전력 소모를 크게 줄이고 성능을 향상시켰습니다.

  • 8-3. 다이아몬드(Dyamond) [제품]

  • 카이스트와 삼성전자가 협력하여 개발한 최신 PIM 반도체로, 메모리 밀도와 용량이 크게 개선된 제품입니다. 다이나플라지아 대비 성능이 크게 향상되었습니다.

9. 출처 문서