기사 요약
- 지난 반세기 지배한 폰 노이만/하버드 모델을 넘어, 사이클 정밀 스케줄링으로 추측 없이 실행하는 결정적 실행이 제안된다.
- 이 접근법은 스칼라·벡터·매트릭스 연산을 단일 프로세서에서 통합해 가속기 없이도 예측 가능한 성능과 낮은 전력을 제공한다.
- 시간-자원 매트릭스, 팬텀 레지스터, 듀얼 뱅크 레지스터 파일 등 혁신으로 LLM 추론부터 실시간 제어까지 일관된 처리량을 달성한다.
개요: 폰 노이만을 넘어서는 통합 결정적 아키텍처
수십 년간 컴퓨팅은 폰 노이만 혹은 하버드 구조를 토대로 발전해 왔지만, 가변 지연과 복잡한 추측 실행은 전력·보안·성능 예측성에서 한계를 드러냈습니다. 새로운 접근법인 결정적 실행은 모든 연산을 사이클 정밀(cycle-accurate)하게 스케줄링해 예측 가능한 타임라인을 만들고, 단일 프로세서에서 스칼라·벡터·매트릭스 연산을 통합해 범용 처리와 AI 가속을 동시에 수행합니다.
결정적 실행의 핵심: 시간-자원 매트릭스
결정적 실행의 기반은 시간-자원 매트릭스입니다. 이는 시간 축 전반에 걸쳐 연산, 메모리, 제어 자원을 기차 시간표처럼 조율해 파이프라인 스톨과 경합을 제거합니다. 각 명령은 고정된 시간 슬롯과 자원 할당을 갖고 정확한 사이클에 발행되어, 분기 예측과 롤백 같은 동적 추측이 불필요합니다.
왜 엔터프라이즈 AI에 중요한가
엔터프라이즈 AI는 기존 구조의 한계를 밀어붙이고 있습니다. GPU는 높은 처리량을 제공하지만 전력 소모와 메모리 병목에 시달리고, CPU는 유연하지만 대규모 병렬성이 부족합니다. 대용량 데이터셋은 캐시에 담기 어려워 DRAM/HBM에서 직접 가져와야 하며, 수백 사이클의 접근 지연 동안 연산 유닛이 유휴 상태가 됩니다. 전통적 파이프라인은 의존성마다 멈추어 이론 성능과 실제 성능 사이의 격차를 키웁니다.
결정적 실행이 제공하는 세 가지 이점
첫째, 단일 칩에서 범용 처리와 AI 가속이 공존하는 통합 아키텍처로 전환/동기화 오버헤드를 없앱니다. 둘째, 사이클 정밀 실행으로 지연 민감형 워크로드(LLM 추론, 이상 탐지, 산업 자동화 등)에 예측 가능한 성능을 보장합니다. 셋째, 단순화된 제어 로직으로 전력과 면적을 줄여 더 작은 다이와 낮은 에너지 소모를 실현합니다.
지연을 스케줄 가능한 이벤트로 바꾸기
데이터가 10사이클 뒤 도착하든 200사이클 뒤 도착하든 정확히 예측해, 결정적 실행은 종속 명령을 해당 미래 사이클에 끼워 넣습니다. 이렇게 지연을 위험이 아닌 스케줄 항목으로 다루면 실행 유닛 활용도를 높이고, GPU나 맞춤형 VLIW가 사용하는 방대한 스레드·버퍼 오버헤드를 피할 수 있습니다. 모델링된 워크로드에서 이 통합 설계는 범용 코드를 실행하면서도 가속기급 지속 처리량을 제공합니다.
핵심 아키텍처 혁신
시간-자원 매트릭스와 팬텀 레지스터
시간-자원 매트릭스는 고정 슬롯에서 연산·메모리를 오케스트레이션하고, 팬텀 레지스터는 물리 레지스터 파일의 한계를 넘어 파이프라이닝을 확장합니다. 확장된 벡터 레지스터 집합과 벡터 데이터 버퍼는 AI 연산의 병렬 확장을 돕고, 명령 재생(리플레이) 버퍼는 추측 없이 가변 지연 이벤트를 예측 가능하게 처리합니다.
듀얼 뱅크 레지스터 파일과 직접 큐잉
듀얼 뱅크 레지스터 파일은 포트 수 증가 없이 읽기/쓰기 용량을 두 배로 늘립니다. DRAM에서 벡터 로드/스토어 버퍼로의 직접 큐잉은 메모리 접근을 절반으로 줄이고, 수MB급 SRAM 버퍼 필요성을 낮춰 실리콘 면적·비용·전력을 절감합니다.
병렬 파이프라이닝으로 지속 처리량 달성
전통 설계가 로드를 발행한 뒤 대기하고 다음 단계로 진행하는 동안 파이프라인이 유휴화되는 문제를, 결정적 실행은 로드와 종속 연산을 병렬 파이프라인으로 구성해 동일 루프를 끊김 없이 실행합니다. 그 결과 실행 시간과 연산당 소모 에너지(J/op)가 모두 감소합니다.
AI를 넘어: 실시간성과 신뢰성
자동차·항공우주·의료기기 등 안전 필수 시스템은 결정적 타이밍 보장을 통해 검증이 쉬워지고, 금융·운영의 실시간 분석 시스템은 지터 없는 동작을 확보합니다. 전력이 중요한 엣지 환경에서도 더 높은 효율을 달성합니다.
엔터프라이즈 영향과 TCO 절감
대규모 AI에서 예측 가능한, 지연 없는 실행은 LLM 추론 클러스터의 용량 계획을 단순화하고, 피크 부하에서도 일관된 응답 시간을 보장합니다. 전력 소모와 실리콘 면적 축소는 데이터센터의 냉각·에너지 비용을 낮추며, 단일 칩으로 다양한 워크로드를 처리해 하드웨어 SKU를 줄이고 배포·유지보수 복잡성을 완화합니다.
실제 적용 예시
LLM 추론 서버의 지연 예측과 SLA 보장
결정적 실행을 통해 토큰당 지연과 처리량을 사이클 수준으로 산정해, 서비스 레벨 목표를 정확히 맞춘 인퍼런스 서버 튜닝이 가능합니다. CPU와 GPU 역할을 하나의 프로세서가 통합 수행해 리소스 전환 오버헤드도 제거됩니다.
에지-클라우드 단일 컴퓨트 타깃 구축
동일 아키텍처가 에지 디바이스부터 클라우드 랙까지 확장되어, 대규모 소프트웨어 재작성 없이 배포가 가능하며, 운영 표준화로 비용과 리스크를 줄입니다.
산업용 실시간 제어의 검증 및 보안 강화
사이클 정밀 타이밍으로 검증 가능한 스케줄을 제공해 인증 절차를 단순화하고, 추측 제거로 인한 부채널 취약성 감소로 보안 탄력성을 높입니다.
미래 전망
결정적 실행은 단순히 성능 향상을 넘어 아키텍처의 단순성으로 회귀해, 하나의 칩이 역할 타협 없이 다중 워크로드를 처리하도록 합니다. 향후 5~10년 인프라 평가에서 하드웨어 복잡도와 전력 비용을 낮추고 소프트웨어 배포를 단순화하는 유력한 대안으로 주목할 가치가 있습니다.
