딥러닝 용도로 기대 모으는 인텔의 ‘퍼시스턴트 메모리(PM)’
※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1799호(2017. 6. 7 발행)에 기고한 원고입니다.
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딥러닝 용도로 기대 모으는 인텔 퍼시스턴트 메모리(PM).pdf
인텔은 SSD 보다 빠르고, DRAM 보다는 가격 경쟁력이 있는 비휘발성 신형 메모리로 ‘인텔 퍼시스턴트 메모리(Intel persistent memory)’를 발표하고 데모를 선보였음
Ø ‘인텔 퍼시스턴트 메모리’는 인텔과 마이크론 테크놀로지가 2015년에 발표한 ‘3D XPoint’ 기술을 바탕으로 한 제품으로 DIMM(여러 개의 DRAM 칩을 회로 기판 위에 탑재한 메모리 모듈) 슬롯에 삽입되어 메인 메모리로 동작함
Ø 메인 메모리의 역사를 보면 1947년 RAM의 등장 이후 주기적으로 발전을 거듭해오다 1989년 NAND 플래시 메모리 등장 이후에는 신형 메모리가 나오지 않았는데, 이 때문에 3D XPoint는 발표 당시 수십 년 만에 개발된 메인 메모리로 큰 관심을 모은 바 있음
Ø 퍼시스턴트 메모리(PM)는 DRAM과는 달리 기계의 전원이 꺼져도 데이터가 지워지지 않는 비휘발성 메모리의 일종으로 SSD 보다 빠르고 DRAM보다 대용량화하기 쉬운 특성을 갖추고 있는데, 인텔은 2018년을 발매 시점으로 잡고 있음
<자료> tom’s Hardware [그림 1] 메인 메모리 도입의 타임라인 |
Ø 인텔은 SAP가 개최한 ‘Sapphire Now 2017’ 행사에 참가해 대용량 메모리 공간을 만들 수 있음을 강조했는데, 메인 메모리로 192 기가바이트 DRAM과 1.5 테라바이트 인텔 퍼시스턴트 메모리를 장착한 서버에서 SAP의 인메모리 데이터베이스인 ‘SAP HANA’의 실행 데모를 선보였음
Ø 데모를 통해 처리할 데이터의 특성에 따라 DRAM과 퍼시스턴트 메모리를 구분하면 충분히 빠른 속도로 처리할 수 있으며, DRAM만으로 구성하는 것보다 낮은 비용으로 대용량의 메모리를 탑재한 시스템을 구축할 수 있음을 보여 주었음
전문가들은 대규모 데이터를 학습하는 과정에서 대용량 메모리 공간을 필요로 하는 딥러닝이 인텔 신형 메모리의 유력한 사용처가 될 것으로 전망하고 있음
Ø 인공지능(AI) 관련 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning, 심층 학습)은 대규모의 입력 데이터를 빠르게 학습해야 할 필요가 있는데, DRAM으로 대용량 메모리 시스템을 구현하면 비용이 높아지고, SSD 등 플래시 메모리로 구성하면 데이터 액세스 성능이 너무 느려지는 문제가 있었음
Ø 그런데 인텔 퍼시스턴트 메모리를 이용한다면 DRAM과 SSD 사이의 간극을 메우는 비용효율적 시스템의 구성이 가능해지기 때문에 딥러닝 용도에 적합하다는 평가가 나오고 있는 것
Ø 같은 맥락에서 이 신형 메모리가 딥러닝 뿐만 아니라 기업 정보시스템의 데이터베이스에도 큰 영향을 미칠 것이라는 예상도 나오고 있는데, 현재 트랜잭션 처리용과 데이터 분석용 데이터베이스를 나누고 있는 기업정보시스템의 상식을 무너뜨릴 가능성이 거론되고 있음
Ø 트랜잭션 처리와 데이터의 분석 요구 사항을 모두 만족시키려면 다수의 코어를 가진 프로세서와 대용량 메모리를 탑재한 서버가 필요한데, 이러한 대용량의 메모리 공간을 실현하는데 있어 DRAM보다 대용량화하기 쉬운 인텔 퍼시스턴트 메모리가 도움을 줄 수 있기 때문
또한 퍼시스턴트 메모리의 비휘발성 특성을 잘 살리면 IoT 시대의 적합한 새로운 형태의 컴퓨터가 등장할 가능성도 제기되고 있음
Ø 일례로 평상시에는 전원을 꺼두었다가 필요할 때 전원을 넣으면 곧 바로 사용할 수 있는 ‘노멀리 오프 컴퓨팅(Normally-Off Computing)’이 가능하게 됨
Ø 전원을 끄고도 메인 메모리에 장착된 인텔 퍼시스턴트 메모리에 데이터가 유지된다면, 전원을 켜고 처리가 가능하게 될 때까지의 부팅 시간이 현재의 컴퓨터 시스템에 비해 훨씬 짧아질 것이므로 사용하지 않는 시간에 꺼두어도 필요할 때 신속히 사용하는데 별 문제가 없기 때문
Ø 특히 부팅 시간이 오래 걸리는 IoT(사물인터넷) 컴퓨팅 분야에서 노멀리 오프 컴퓨터에 대한 기대가 높아질 것으로 예상되고 있음
Ø 이러한 비휘발성의 특성을 살리려면 몇 가지 넘어야 할 장벽이 있는데, 우선 OS(운영체제)나 미들웨어 등이 비휘발성 메모리를 상정한 처리가 가능해져야 함
Ø 또한 시스템을 설계하는 IT 엔지니어들도 시스템의 내부 구조를 이해하고 어떤 데이터를 어떤 메모리에서 처리할 것인지 등을 제대로 인식하고 설계할 필요가 있음
Ø 해결해야 할 과제가 있지만, 그래도 인텔 퍼시스턴트 메모리는 인공지능 기술의 발전 속도를 높일 수 있고, 컴퓨터의 아키텍처를 크게 바꿀 잠재력을 가지고 있다는 점에서 올 한해 많은 관심을 받게 될 것으로 예상됨