김동준 교수
김동준 교수

최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다.

하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다.

여기에 KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 김동준 교수와 전기및전자공학부 정명수 교수가 참여한 공동연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다.

연구팀이 개발한 고성능 조립형 SSD 시스템 구조 모식도
연구팀이 개발한 고성능 조립형 SSD 시스템 구조 모식도

연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크(on-chip network)를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했다.

이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발한 것이다.

이번 연구팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다.

고성능 조립형 SSD 시스템을 통한 하드웨어 가속 개념도
고성능 조립형 SSD 시스템을 통한 하드웨어 가속 개념도

SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다.

이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.

연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”고 말했다.

이어 김 교수는 “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다.

이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크 (Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다.

정명수 교수
정명수 교수

특히, 이번 연구의 공동저자 정명수 교수의 교수창업기업 '파네시아(Panmesia. 대표 정명수 교수)'는 챗GPT, 바드 등을 비롯한 대형언어모델(LLM) 및 생성 AI (Generative AI)을 위한 시스템 개발에 글로벌 기업들이 총력전을 펼치고 있는 가운데 국내 시스템 반도체 스타트업으로 차세대 연결 기술 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute eXpress Link, CXL)을 기반으로 확장가능한 메모리와 높은 성능을 제공하는 AI 가속 시스템을 개발해 국내외 큰 주목을 받고 있다.

지난해 8월 설립된 파네시아는 대용량 메모리 장치부터 프로세스를 포함한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 차세대 메모리 확장 플랫폼 ‘다이렉트CXL(DirectCXL)’개발을 이끌고 세계 최초로 프로토타입 제작, 운영체제가 실장된 단대단(End-to-End) 시연까지 성공시킨바 있으며,  파네시아(참고)는 먼저, 해외에서 그 기술력과 시장성에 큰 주목을 이끌고 국내로 이어지고 있다. 

KAIST 전기및전자공학부 김지호 박사과정
KAIST 전기및전자공학부 김지호 박사과정

한편, KAIST 김지호 박사과정이 제1 저자, 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 현지시간 17일부터 21일까지 미국 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 '분리된 SSD: 네트워크 기반 플래시 컨트롤러를 통해 SSD 아키텍처 재고(Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers)' 란 제목으로 발표될 예정이다.

 

저작권자 © 인공지능신문 무단전재 및 재배포 금지