생성형 AI 혁명이 가속화됨에 따라 업계는 심각한 "메모리 병목 현상"에 직면하고 있습니다. 기존 GPU가 컴퓨팅 코어에 데이터를 아주 빠르게 공급하지 못해 막대한 비효율성과 운영 비용 급증을 초래하는 현상입니다. SK하이닉스는 GDDR6-AiM 기술을 기반으로 구축된 특수 하드웨어 솔루션인 혁신적인 AiMX(Accelerator-in-Memory based Accelerator) 카드를 통해 이러한 장벽을 허물고 있습니다. AiMX는 연산 로직을 메모리 다이에 직접 통합(Processing-In-Memory)함으로써 데이터 집약적인 계산을 로컬에서 수행하여 페타바이트 규모의 데이터를 프로세서로 주고받을 필요성을 없애줍니다. 이 혁신적인 아키텍처는 GPT-3과 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 GPU에 필적하는 추론 속도를 제공하면서도 전력 소비는 5분의 1 수준으로 줄입니다. AI 서비스의 총 소유 비용(TCO) 급증에 직면한 데이터 센터에게 AiMX는 단순한 연산 방식에서 지능적이고 에너지 효율적인 가속으로의 실질적인 전환을 의미하며, AI의 미래는 단순히 더 빠른 칩이 아니라 더 스마트한 메모리에 달려 있음을 입증합니다.
GDDR6 AiM 가속기 카드 성능
SK하이닉스의 AiMX 가속기 카드가 기존 GPU의 대규모 언어 모델(LLM) 추론 시 발생하는 "메모리 병목 현상"을 해결함으로써 탁월한 성능을 발휘합니다. 일반적인 GPU 아키텍처에서는 단어(토큰) 하나를 생성하기 위해 수백 기가바이트에 달하는 전체 모델을 메모리에서 프로세서로 이동해야 하므로 엄청난 지연 시간이 발생합니다. GDDR6-AiM 칩을 탑재한 AiMX 카드는 핵심적인 GEMV(일반 행렬-벡터 곱셈) 연산을 메모리 다이 내부에서 직접 수행함으로써 이러한 워크플로를 뒤집습니다. 수천 개의 병렬 메모리 뱅크에 연산 부하를 분산함으로써 AiMX는 ChatGPT와 같은 서비스에서 고성능 GPU보다 최대 10배 빠른 데이터 생성 속도를 달성합니다. 이는 내부 처리 장치의 "유효 대역폭"이 외부 PCIe 레인의 물리적 한계를 훨씬 뛰어넘기 때문에, 표준 하드웨어에서 흔히 발생하는 "메모리 지연" 없이 토큰을 즉시 생성할 수 있기 때문입니다. 에너지 효율성 측면에서 AiMX 카드는 유사한 GPU 솔루션 대비 5분의 1(1/5) 수준의 전력 소비로 작동하여 데이터 센터의 열 경제성을 근본적으로 재정의합니다. 이러한 획기적인 전력 소비 감소는 데이터 이동의 물리적 원리에서 비롯됩니다. 64비트 데이터를 DRAM에서 CPU로 이동하는 데는 해당 데이터에 대한 부동 소수점 연산을 수행하는 것보다 약 1,000배 더 많은 에너지가 소모됩니다. AiMX는 "근접 데이터 처리" 아키텍처를 채택하여 인쇄 회로 기판(PCB)을 통해 모델 가중치를 전송하는 데 드는 높은 에너지 비용을 제거했습니다. 결과적으로 시스템은 전송이 아닌 계산 자체에만 전력을 소비합니다. 이러한 효율성 덕분에 데이터 센터는 기존 전력 제한 내에서 고밀도 AI 서버를 배포할 수 있으며, 현재 생성형 AI 서비스 확장을 제한하는 "열 장벽"을 효과적으로 극복하고 수조 개의 매개변수를 가진 모델을 실행할 수 있는 지속 가능한 경로를 제공합니다. 배포 관점에서 AiMX 카드는 AI 서비스 제공업체의 총 소유 비용(TCO)을 최적화하도록 설계되었습니다. 학습에 지나치게 특화되어 값비싼 FP64 기능을 요구하는 범용 GPU와 달리, AiMX는 최적화된 INT8 및 BF16 정밀도 형식을 활용하여 추론에 특화되어 있습니다. 이러한 특수화 덕분에 AiMX 카드가 장착된 일반 서버는 동일 가격대의 GPU 서버보다 훨씬 더 높은 "배치 크기"(동시 사용자 수)를 처리할 수 있습니다. 대역폭 소모가 많은 행렬 연산을 AiMX로 오프로드함으로써 호스트 CPU는 제어 로직 관리에 집중할 수 있게 되어 이기종 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체에 이는 "토큰당 비용"을 획기적으로 절감하는 효과를 가져오며, NVIDIA의 플래그십 H100 클러스터와 관련된 막대한 자본 지출 없이도 대규모 시장에 실시간 고품질 AI 서비스를 제공하는 것이 경제적으로 가능해집니다.
GPU보다 10배 빠른 속도와 1/5의 전력 소모
SK 하이닉스의 AiMX 카드가 자랑하는 획기적인 성능 지표, 즉 최상위 GPU 대비 10배 빠른 추론 속도와 1/5 수준의 전력 소비는 마법이 아닙니다. 이는 생성형 AI에 내재된 "메모리 병목 현상"을 해결한 결과입니다. 일반적인 GPU 아키텍처에서 응답 생성 과정(디코딩 단계)은 "메모리 제약적"입니다. 생성되는 모든 토큰(단어)마다 GPU는 VRAM에서 프로세서 코어로 전체 모델(수백 기가바이트에 달하는 가중치)을 가져와야 합니다. 이에 따라 강력한 연산 코어가 데이터 도착을 기다리며 90%의 시간 동안 유휴 상태로 있는 심각한 트래픽 정체가 발생합니다. AiMX 카드는 메모리 뱅크 내부에서 GEMV(일반 행렬-벡터 곱셈) 연산을 수행하는 GDDR6-AiM 칩을 사용하여 이러한 문제를 해결합니다. 데이터가 PCIe 버스를 통과하거나 칩을 벗어날 필요가 없으므로 실질적인 대역폭이 크게 향상됩니다. Meta의 OPT-13B 모델을 사용한 벤치마크에서 AiMX는 토큰을 즉시 생성할 수 있었으며, 자체 메모리 대역폭 제한으로 인해 성능이 저하된 GPU에 비해 지연 시간을 10배 단축했습니다. "1/5 전력 소비"라는 지표는 전자 전송의 기본 물리학 원리에서 파생되었습니다. 현대 컴퓨팅에서 데이터를 이동하는 데 드는 비용은 처리하는 데 드는 비용보다 훨씬 큽니다. 오프칩 DRAM에서 64비트 데이터를 검색하는 데는 동일한 데이터에 대해 부동 소수점 연산을 수행하는 것보다 약 1,000~2,000배 더 많은 에너지가 소모됩니다. 기존 GPU는 HBM과 텐서 코어 사이에서 파라미터 가중치를 주고받는 데 대부분의 전력을 소모합니다. AiMX 아키텍처는 이러한 "데이터 이동 비용"을 제거합니다. GDDR6-AiM 다이 내에서 벡터 곱셈을 로컬로 처리함으로써 시스템은 계산 자체에만 에너지를 소비하고 전송에는 에너지를 소비하지 않습니다. 이러한 구조적 효율성 덕분에 GPU 랙은 액체 냉각과 전용 전원 공급 장치가 필요할 수 있지만, AiMX가 탑재된 서버는 표준 공랭식 냉각 환경에서도 뛰어난 추론 처리량을 제공하여 AI 데이터 센터의 전력 사용 효율(PUE)을 획기적으로 낮출 수 있습니다. 이 "10배 속도/1/5 전력 소비" 기능의 실제 적용은 데이터 센터를 위한 혁신적인 "하이브리드 AI 아키텍처"로 이어집니다. SK 하이닉스는 워크로드 분할 모델을 제안합니다. 연산 집약적이고 병렬 처리가 가능한 "프롬프트 처리"(인코딩) 단계에는 표준 GPU를 사용하고, 직렬 처리 및 메모리 집약적인 "응답 생성"(디코딩) 단계에서는 AiMX 카드로 전환하는 것입니다. 일반적인 ChatGPT 상호작용에서 사용자의 질문을 처리하는 데는 몇 밀리초밖에 걸리지 않지만, 답변을 생성하는 데는 몇 초가 걸립니다. 이처럼 느리고 메모리를 많이 사용하는 "디코딩" 단계를 AiMX로 오프로드함으로써 시스템은 작업에 적합한 도구를 활용하게 됩니다. 이러한 이기종 접근 방식은 고가의 GPU가 비효율적인 작업에 낭비되지 않도록 보장하는 동시에 AiMX가 토큰 생성과 같은 핵심 작업을 처리하도록 합니다. 결과적으로 동일한 전기 요금으로 5배에서 10배 더 많은 동시 사용자(배치 크기)를 지원할 수 있는 서버 클러스터가 구축되어 상용 LLM 서비스 운영의 경제적 확장성 위기를 근본적으로 해결합니다.
생성형 AI 운영 비용 절감의 핵심
생성형 AI의 운영 비용을 줄이는 핵심은 총 소유 비용(TCO) 모델을 재구성하는 데 있으며, 특히 현재 전체 AI 컴퓨팅 주기의 80% 이상을 차지하는 "추론" 단계를 집중적으로 개선해야 합니다. GPT-4와 같은 모델을 학습시키는 것은 막대한 일회성 자본 지출(CapEx) 이벤트이지만, 이를 실행하는 것(추론)은 주로 "메모리 병목 현상"으로 인해 지속적인 운영 비용(OpEx)을 발생시킵니다. SK 하이닉스는 이러한 비용 절감을 위한 핵심 요소로 "어텐션 오프로딩(Attention Offloading)"을 지목했습니다. 기존의 GPU 전용 서버에서는 고가의 H100 코어가 키-값(KV) 캐시를 메모리에서 가져오기 위해 귀중한 몇 밀리초를 대기하는 데 소비하며, 이에 따라 유휴 상태에서 전력이 낭비됩니다. 대역폭 집약적인 어텐션 메커니즘을 처리하기 위해 AiMX 가속기 카드를 배포함으로써 데이터 센터는 GPU에서 발생하는 이러한 특정 병목 현상을 해소할 수 있습니다. 이러한 이기종 아키텍처 접근 방식을 통해 고가의 GPU는 연산 집약적인 "사전 채우기" 단계에만 집중하고, 비용 효율적인 AiMX는 메모리 집약적인 "디코딩" 단계를 처리할 수 있습니다. 이러한 역할 분담은 동종 GPU 클러스터에 비해 "달러당 처리량"을 3~5배 향상해 적자였던 AI 서비스를 수익성 있는 서비스로 전환할 수 있습니다. 비용 절감을 위한 또 다른 구체적인 지표는 "서버 통합", 즉 데이터 센터의 물리적 공간 축소입니다. SK 하이닉스의 GDDR6-AiM 기술은 매우 높은 메모리 밀도를 제공하여 AiMX 카드가 장착된 단일 서버로 여러 대의 표준 추론 서버 랙을 대체할 수 있습니다. AiMX는 데이터를 PCIe 버스를 통해 이동시키지 않고 메모리 뱅크 내부에서 직접 처리하기 때문에 고출력 GPU에 필요한 대규모 냉각 시스템이 필요하지 않습니다. SK 하이닉스의 내부 데이터에 따르면 챗봇 호스팅과 같은 특정 대규모 언어 모델(LLM) 서비스의 경우 AiMX 기반 솔루션이 표준 GPU 구성보다 전력 효율(성능 대비 와트)이 최대 13배 더 높을 수 있습니다. 이러한 "밀도 우위" 덕분에 AI 서비스 제공업체(ASP)는 기존 랙에 PIM 카드를 장착하는 것만으로 수백만 달러 규모의 신규 데이터 센터 건설을 연기할 수 있으며, 운영 예산에서 흔히 AI 수익성을 저해하는 요소인 "부동산" 및 "냉각" 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 마지막으로, 진정한 비용 효율성을 달성하려면 토큰 생성의 "에너지 비례성" 문제를 해결해야 합니다. 현재 아키텍처에서는 첫 번째 토큰을 생성하는 데 드는 에너지 비용(지연 시간)이 많이 들지만, 이후 토큰을 생성하는 데 드는 비용(처리량)은 일정하게 유지되면서도 높은 수준을 유지합니다. AiMX 카드는 시퀀스 길이가 증가함에 따라 필요한 에너지가 많이 감소하는 "로그 비용 곡선"을 도입했습니다. 이는 "KV 캐시 압축" 및 "제로 스키핑"을 위한 특수 하드웨어 로직 덕분에 가능하며, 제로 스키핑은 결과가 0이 되는 수학 연산에 대한 전력 소모를 물리적으로 방지합니다. 토큰 단위로 고객에게 요금을 부과하는 기업용 AI 서비스의 경우, 이러한 "한계 비용 절감"은 총 마진 20%와 60%의 차이를 의미합니다. SK 하이닉스의 PIM 기술을 활용하면 통신 사업자는 전기 요금을 사용자 수요와 분리하여 트래픽 급증으로 인한 전력 소비 급증을 방지하고, 비즈니스 모델의 성공 가능성을 효과적으로 차단할 수 있습니다.
