1. PIM이란 무엇인가?
최근 AI, 데이터베이스, 그래프 처리 같은 데이터 중심 컴퓨팅이 폭발적으로 증가하면서, 기존 컴퓨팅 아키텍처의 한계가 드러나고 있습니다. 특히 CPU와 GPU는 강력한 연산 성능을 제공하지만, **메모리와 연산 장치 간의 데이터 이동(Data Movement)**이 병목 현상을 일으키며 성능과 에너지 효율을 떨어뜨리고 있습니다.
이를 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식이 바로 **PIM(Processing-In-Memory)**입니다. PIM은 연산 기능을 메모리 내부로 이동시키는 개념으로, 데이터를 옮겨서 처리하는 기존 방식과 달리 메모리 자체에서 연산을 수행하는 방식입니다. 이를 통해 데이터 이동을 최소화하고, 전력 소모를 줄이며, 연산 속도를 극대화할 수 있습니다.
2. PIM과 GPU의 차이
PIM은 종종 GPU와 비교되지만, 그 개념과 역할이 다릅니다. GPU는 수천 개의 연산 코어를 통해 병렬 처리를 수행하는 연산 중심의 하드웨어지만, PIM은 메모리 안에서 직접 연산을 수행하는 데이터 중심의 하드웨어입니다.
| 특징 | GPU | PIM |
|---|---|---|
| 주요 역할 | 대규모 병렬 연산 (AI, 그래픽, HPC) | 데이터 이동 없이 메모리 내 연산 |
| 병렬 처리 방식 | SIMD 스타일 병렬 처리 | 데이터와 연산을 동일한 공간에서 수행 |
| 데이터 이동 | CPU ↔ GPU ↔ 메모리 간 데이터 이동 필수 | 데이터 이동 최소화, 메모리 내 연산 |
| 전력 소모 | 고성능이지만 전력 소모 높음 | 데이터 이동이 줄어 전력 효율적 |
| 적용 분야 | 이미지 처리, 딥러닝, 시뮬레이션 | 그래프 분석, 데이터베이스 쿼리, AI inference |
3. PIM과 DDR/HBM의 차이
PIM은 단순한 메모리 기술이 아닙니다. 기존의 DDR, HBM과 같은 메모리는 데이터 저장을 주 목적으로 하지만, PIM은 데이터 저장 + 연산 기능을 동시에 제공합니다.
| 특징 | DDR (DDR4/DDR5) | HBM (High-Bandwidth Memory) | PIM |
|---|---|---|---|
| 주요 역할 | CPU/GPU 데이터 저장 | GPU의 연산 속도를 높이기 위한 고대역폭 메모리 | 데이터 저장 및 연산 수행 |
| 연산 기능 | 없음 | 없음 | 연산 기능 포함 |
| 데이터 이동 | CPU/GPU로 이동 필요 | GPU와 밀접하게 연결 | 데이터 이동 거의 없음 |
| 대역폭 | 중간 (수십 GB/s) | 매우 높음 (수백 GB/s) | 데이터 이동 없이 연산 수행 |
4. PIM 컴파일러의 필요성
기존의 컴퓨터 시스템에서 CPU나 GPU는 고유한 명령어 집합과 소프트웨어 환경을 가지고 있습니다. 예를 들어, NVIDIA GPU는 CUDA라는 전용 개발 환경을 사용합니다. 그러나 PIM은 기존 CPU/GPU와 완전히 다른 아키텍처이기 때문에, PIM 전용 컴파일러가 필요합니다.
PIM 컴파일러가 필요한 이유
- 기존 CPU/GPU의 소프트웨어 스택을 그대로 사용할 수 없음
- PIM의 연산 방식에 맞는 최적화된 코드 변환 필요
- 연산과 데이터 배치를 최적화해 성능 극대화
- CUDA, OpenCL 등 기존 환경과의 호환성 문제 해결
이처럼 PIM 컴파일러는 단순한 개발 도구가 아니라, PIM 기술을 실용화하고 산업 표준으로 자리 잡게 만드는 핵심 요소입니다.
5. PIM이 해결할 수 있는 문제
1) 데이터 이동 비용 절감
기존 컴퓨팅 모델에서는 데이터를 CPU/GPU로 이동해야 연산이 가능하기 때문에, 메모리 대역폭 제한과 전력 소모가 성능 병목이 됩니다. 하지만 PIM을 활용하면, 데이터를 이동할 필요 없이 메모리 내에서 직접 연산을 수행할 수 있어 성능과 효율이 획기적으로 향상됩니다.
2) AI 및 그래프 연산 최적화
PIM은 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 같은 AI 워크로드에 매우 적합합니다. GNN은 데이터 이동이 많아 GPU에서도 성능 병목이 발생하는데, PIM을 활용하면 데이터 이동 없이 연산 속도를 높이고 전력 소모를 줄일 수 있습니다.
3) 데이터베이스 쿼리 가속
데이터베이스에서 대량의 데이터를 검색하고 처리하는 작업은 CPU/GPU에서 병목이 될 수 있습니다. PIM을 사용하면 데이터가 저장된 메모리에서 바로 연산이 가능하여, 검색 및 필터링 속도를 극대화할 수 있습니다.
6. PIM과 CUDA 호환성
현재 PIM은 CUDA와 같은 기존 GPU 생태계와 완전한 호환성은 없습니다. 하지만, 호환성을 높이기 위해 다음과 같은 접근 방식이 논의되고 있습니다.
- 추상화 계층 제공: CUDA와 PIM을 연결하는 소프트웨어 계층 개발
- PIM 컴파일러와 CUDA 통합: 기존 CUDA 코드 일부를 PIM에서 실행하도록 변환
- 이기종 연산 스케줄러: GPU와 PIM이 협력하여 연산 분배 수행
7. PIM의 미래와 가능성
PIM은 단순한 기술이 아니라, 데이터 중심 컴퓨팅의 패러다임을 바꾸는 핵심 요소가 될 가능성이 큽니다. 특히 AI, 빅데이터, 데이터베이스와 같은 분야에서 GPU를 보완하는 중요한 기술로 자리 잡을 것입니다.
그러나 아직은 상용화 단계에서 해결해야 할 문제들이 남아 있습니다. PIM 전용 프로그래밍 모델과 컴파일러 개발, 기존 소프트웨어 생태계와의 통합, 하드웨어 제조 비용 등이 주요 도전 과제입니다. 하지만 연구개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 향후 5~10년 내에 본격적인 상용화가 기대됩니다.
마무리: 우리는 왜 PIM을 주목해야 하는가?
PIM은 CPU, GPU, 메모리 중심의 기존 컴퓨팅 모델이 가진 데이터 이동 병목 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션입니다. 특히 AI, 데이터베이스, 그래프 연산 등의 데이터 중심 워크로드에서 성능과 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있습니다.
이제 PIM은 단순한 연구 개념을 넘어, 미래 컴퓨팅 패러다임의 중심으로 떠오르고 있습니다. 앞으로 PIM 기술이 어떻게 발전할지 계속해서 주목할 필요가 있습니다!
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