NVIDIA GPU 설계에서 SRAM 관련 주요 이슈들

NVIDIA의 GPU 설계 엔지니어들은 GPU 성능 최적화를 위한 SRAM 설계에서 여러 복합적인 기술적 도전에 직면하고 있습니다. 이러한 이슈들은 최신 반도체 공정 기술의 한계와 GPU의 고유한 아키텍처적 요구사항이 결합되어 나타나는 문제들입니다.

 

1. SRAM 스케일링의 물리적 한계

 

공정 미세화에서의 스케일링 불일치

 

최신 반도체 공정에서 가장 심각한 문제는 SRAM 셀 크기의 스케일링 정체입니다. TSMC의 N3 공정에서 SRAM 비트셀 크기는 N5 대비 단 5% 감소에 그쳤으며, N3E에서는 아예 스케일링이 이루어지지 않았습니다. 반면 로직 회로는 1.6-1.7배 밀도 향상을 달성했습니다.

이러한 불균형은 GPU 설계에 치명적입니다. 현대 GPU에서 캐시 메모리는 전체 다이 면적의 상당 부분을 차지하는데, SRAM 스케일링 한계로 인해 미래 GPU의 제조 비용이 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

 

트랜지스터 레벨 물리적 제약

 

SRAM 스케일링 한계의 근본 원인은 다음과 같습니다:

1) 기생 저항 및 커패시턴스 증가: 미세화 과정에서 금속 배선이 얇아지면서 기생 저항이 증가하고, RC 지연이 커져 전력 손실과 성능 저하를 야기합니다

2) 리키지 전류 문제: 게이트 길이가 줄어들면서 리키지 전류가 급격히 증가하여 정적 전력 소모가 심각해집니다

3) 전압 스케일링 한계: 기존과 달리 산화막 두께나 공급 전압(VDD) 레벨의 추가적인 스케일링이 거의 이루어지지 않아 SRAM의 전력 및 성능 개선이 제한됩니다

 

 

2. 전력 효율성과 성능 최적화 딜레마

 

동적 및 정적 전력 소모 문제

GPU의 SRAM은 전력 소모와 성능 사이의 복잡한 트레이드오프를 관리해야 합니다. SRAM은 DRAM보다 빠른 접근 시간을 제공하지만, 6개 트랜지스터 구조로 인해 읽기/쓰기 시 더 많은 에너지를 소비합니다.

특히 AI/ML 워크로드가 증가하면서 GPU는 더 많은 내부 메모리 접근을 요구하게 되었고, 이는 SRAM의 전력 및 성능 이점을 더욱 향상시켜야 하는 압박으로 작용하고 있습니다.

 

대역폭 제약과 메모리 계층 구조

GPU의 대규모 병렬 처리 특성상 메모리 대역폭이 주요 성능 병목이 됩니다. SRAM 캐시가 충분히 크지 않으면 프로세서 코어는 더 멀리 있는 메모리에서 데이터를 가져와야 하고, 이는 추가적인 전력 소모와 성능 저하를 초래합니다.

 

RTX 40 series

현대 GPU는 이를 해결하기 위해 다단계 캐시 구조를 채택하고 있으며, RTX 40 시리즈의 경우 L2 캐시 크기가 64-72MB까지 증가했습니다. 이는 레이트레이싱과 같은 복잡한 연산에서 특히 중요합니다.

 

3. 신뢰성과 오류 복구 메커니즘

 

단일 이벤트 업셋(SEU) 취약성

 

SRAM 셀이 미세화되면서 방사선 유도 소프트 에러에 대한 취약성이 급격히 증가하고 있습니다. 알파 입자나 중성자와 같은 고에너지 입자가 SRAM 셀의 에너지를 압도하여 데이터 플립을 일으키는 단일 이벤트 업셋(SEU) 문제가 심각해지고 있습니다.

 

실제 테스트 결과에 따르면, NVIDIA의 K20 GPU에서는 약 31.5%의 SEU가 한 워드에서 여러 비트에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 28nm 공정의 K20이 40nm 공정의 C2050보다 더 높은 다중 비트 업셋(MBU) 발생률을 보였습니다.

 

ECC 메커니즘의 진화

 

이러한 문제를 해결하기 위해 NVIDIA는 정교한 ECC(Error Correction Code) 시스템을 개발하고 있습니다. 현재 주로 사용되는 SECDED(Single-Error-Correcting, Double-Error-Detecting) 방식을 넘어, GPU 특성에 맞춤화된 새로운 ECC 방식이 연구되고 있습니다.

특히 HBM2 메모리의 경우, 바이트 정렬된 오류 패턴에 최적화된 DuetECC/TrioECC와 같은 새로운 방식이 제안되어 침묵 데이터 손상(SDC) 위험을 3-5 자릿수까지 감소시킬 수 있는 것으로 나타났습니다.

 

4. 아키텍처 설계의 복합적 도전

 

레지스터 파일과 공유 메모리 최적화

 

GPU의 레지스터 파일은 SRAM으로 구성되며 전체 온칩 스토리지 영역의 60% 이상을 차지합니다. 동시에 지연시간, 대역폭, 전력 소모를 최적화해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다.

현대 GPU는 대용량 스레딩을 위해 더 큰 레지스터 파일 용량이 필요하지만, SRAM 기반 레지스터 파일은 전력과 면적 측면에서 확장성이 제한적입니다. 이를 해결하기 위해 racetrack memory와 같은 신흥 메모리 기술을 활용한 대안적 설계가 연구되고 있습니다.

 

뱅크 충돌과 메모리 접근 패턴

 

GPU의 공유 메모리는 32개 뱅크로 구성되어 있으며, 같은 워프 내의 서로 다른 스레드가 동일한 뱅크의 다른 주소에 접근할 때 뱅크 충돌이 발생합니다. 이는 병렬 처리 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다.

엔지니어들은 이를 해결하기 위해 스위즐링(swizzling) 기법이나 패딩 등의 최적화 기법을 개발하고 있으며, 컴파일러 레벨에서 메모리 접근 패턴을 최적화하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다.

 

캐시 일관성과 멀티 GPU 시스템

 

현대 GPU 시스템에서는 캐시 일관성(Cache Coherence) 문제가 중요한 설계 고려사항입니다. 특히 멀티 GPU 환경에서는 각 GPU의 L1/L2 캐시 간 데이터 일관성을 보장해야 합니다.

NVIDIA는 이를 위해 HMG와 같은 계층적 캐시 일관성 프로토콜을 개발하여 GPU 간 링크의 대역폭 제약을 완화하면서도 성능을 최적화하고 있습니다.

 

5. 미래 기술 동향과 대응 전략

 

신흥 메모리 기술로의 전환

 

SRAM 스케일링 한계에 대응하기 위해 MRAM, STT-RAM, 레이스트랙 메모리 등 신흥 메모리 기술을 GPU 캐시에 적용하는 연구가 활발합니다. 이러한 기술들은 더 높은 밀도와 낮은 리키지 전류를 제공할 수 있습니다.

 

3D 집적과 칩렛 아키텍처

물리적 스케일링 한계를 극복하기 위해 3D 메모리 스택킹과 칩렛 기반 설계가 주목받고 있습니다. AMD의 3D V-Cache와 같은 기술을 GPU에 적용하여 더 많은 캐시 용량을 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다.

 

컴파일 타임 최적화

 

하드웨어 한계를 소프트웨어적으로 극복하기 위해 컴파일 타임 레지스터 할당 최적화와 메모리 접근 패턴 최적화 기법이 중요해지고 있습니다. 이를 통해 제한된 SRAM 리소스를 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.

 

 

이러한 다면적 도전에 대응하기 위해 NVIDIA의 GPU 설계 엔지니어들은 하드웨어 혁신, 아키텍처 최적화, 소프트웨어 기법을 종합적으로 활용한 통합적 접근법을 취하고 있습니다.

 

 

뜨리스땅

 

출처: SemiEngineering, AMD, NVIDIA, Intel, TSMC 

 

 

 

 

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