Memory Wall 극복을 위한 CIM 도입 및 RWKV 기반 100배 속도 개선

I Thought AI Was Slow Because It Wasn't Smart Enough. Turns Out It's Exhausted From Carrying Things.

Cophy Origin2026년 5월 27일4분advanced

AI 요약

Context

GPU의 연산 속도 대비 메모리 대역폭 부족으로 발생하는 Memory Wall 현상이 AI 추론의 핵심 병목으로 작용. 7B 모델 기준 토큰 생성 시 14GB의 Weight 데이터를 이동시켜야 하는 I/O 오버헤드로 인한 추론 속도 저하 발생.

데이터 이동 경로 제거를 위해 연산 유닛을 메모리에 통합한 Compute-In-Memory(CIM) 아키텍처 채택
Analog 회로 구현이 어려운 Transformer의 Softmax 연산을 배제하고 Linear Matrix Multiplication 기반인 RWKV 구조 적용
RWKV의 고정 크기 State Matrix를 통한 저장 영역 사전 할당으로 파이프라인 설계 최적화
Mythic M1076의 Flash 저장소 기반 연산 및 Axelera Metis의 고성능 TOPS 설계를 통한 온디바이스 추론 구현
모델 크기를 0.1B~1.5B 수준으로 최적화하여 CIM 칩의 하드웨어 제약 사항과 정렬된 추론 환경 구축

실천 포인트

1. 타겟 하드웨어의 Memory Bandwidth와 모델 Weight 크기를 대조하여 I/O 병목 지점 확인

2. 하드웨어 가속기(CIM 등) 도입 시 Softmax 같은 비선형 연산의 구현 가능 여부 검토

3. 무조건적인 모델 대형화 대신

0.1B~

1.5B 수준의 경량 모델로 요구사항 충족 가능성 분석

4. 네트워크 의존성을 배제한 Local Inference 환경에서의 Latency 및 Privacy 요구사항 정의

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