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기존 GPU 메모리 시스템은 다수 연산 장치로 구성돼 연산 속도가 빠르지만, DRAM만 사용해 메모리 용량이 낮고, 데이터 전송 대역폭이 좁아 연산 성능을 충분히 발휘하지 못했다. 용량을 높이기 위해 다양한 기술이 시도되었지만 읽기·쓰기 성능이 낮아지거나 높은 대역폭을 만족하기 어려웠다.
연구팀은 두 개의 메모리를 합친 메모리 시스템을 이용해 기존 메모리 시스템과 같은 성능을 가지면서도 메모리 용량을 늘렸다. 단일 광섬유로 서로 다른 파장의 다중 광신호를 전달할 광 네트워크의 장점을 이용해 메모리 대역폭을 넓혔다.
개발한 기술은 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 대용량·고대역폭의 데이터 전송을 해야 하는 고성능 가속기의 메모리 시스템을 대체할 수 있다고 연구팀은 설명했다.
정명수 교수는 “GPU 메모리 시스템 기술은 일부 해외 기업이 주도하지만, 이번 성과를 기반으로 GPU나 GPU와 비슷한 고성능 가속기 메모리 시스템 시장에서 우위를 점할 가능성을 열었다”고 말했다.
연구 결과는 오는 10월 열리는 컴퓨터 구조 분야 국제 학술대회인 ‘마이크로 2021’에서 논문으로 발표될 예정이다.





