요즘 하드웨어 쪽 보면, 특정 아키텍처가 특정 영역에서 독점적 지위를 누리다가도, 새로운 대안들이 꽤 공격적으로 시장에 진입하는 느낌이 강하게 오지 않나요?
이번에 공개된 RISC-V 기반의 벡터 유닛 소식은, 그저 '대안'이라는 단어로는 설명하기 힘든 수준의 진전이라고 느껴졌습니다.
이게 단순히 명령어 셋을 따라가는 수준을 넘어서, AI나 고성능 컴퓨팅(HPC) 같은 극한의 병렬 처리가 필요한 영역까지 직접적으로 겨냥하고 있다는 점에서 흥미진진합니다.
핵심은 이 벡터 유닛(VU)이 마치 GPU 코어들이 여러 개 모여서 일하는 구조를 흉내 내면서도, RISC-V 표준에 완벽하게 녹아들었다는 점이에요.
단순히 '덧셈, 뺄셈' 같은 기본 연산만 하는 게 아니라, 곱셈-누산(FMA) 같은 복잡한 연산부터 시작해서, FP64 같은 고정밀도부터 BF16 같은 AI 특화 포맷까지, 우리가 필요로 하는 거의 모든 데이터 타입을 커스터마이징해서 넣을 수 있다는 게 핵심입니다.
게다가 벡터 코어의 개수 자체를 4개, 8개, 16개, 32개 중에서 선택할 수 있다는 건, 이게 그냥 '스펙 시트'에 적힌 숫자가 아니라, 실제 전력 예산과 면적 제약 속에서 '어떤 성능을 어느 정도의 비용으로 뽑아낼지'를 설계 단계에서부터 조절할 수 있다는 의미잖아요?
이게 바로 우리가 매니아로서 가장 좋아하는, '세팅 여지'의 극대화라고 봐야죠.
여기서 더 파고들 만한 기술적 포인트가 몇 가지 보이는데, 특히 벡터 레지스터 비트 크기(VLEN)를 1X, 2X, 4X, 8X 비율로 직접 커스터마이징할 수 있다는 점이 정말 인상적입니다.
보통 이런 고성능 연산에서는 데이터 경로 너비(DLEN)와 VLEN 간의 관계가 성능과 전력 효율에 직결되거든요.
VLEN이 DLEN보다 크면 여러 사이클이 걸리면서 메모리 지연 시간(latency) 관리가 필요해지는데, 이 부분을 설계자가 직접 건드려서 전력 소모를 줄이면서도 최대의 성능을 뽑아낼 수 있게 설계할 수 있다는 건, 이건 정말 아키텍처 레벨의 깊은 이해가 바탕이 되어야 가능한 영역입니다.
게다가 데이터를 가져오는 과정에서 발생하는 메모리 요청을 최대 128개까지 추적하고, 심지어 순서가 꼬여도 정확한 위치를 찾아내는 'Gazzillion' 같은 기술 이야기는, 이 벡터 유닛이 단순한 연산 장치를 넘어 복잡한 데이터 흐름을 관리하는 '데이터 오케스트레이터' 역할까지 수행하겠다는 의지가 보입니다.
게다가 이 벡터 유닛을 기존의 범용 코어(Atrevido)와 결합할 때 '오픈 코어 수술(Open Core Surgery)'이라는 개념을 언급한 부분이 결정적입니다.
이건 그냥 '옵션 A를 붙이거나 옵션 B를 붙이는' 수준이 아니라, 코어의 내부 작동 방식 자체를 우리가 원하는 대로 뜯어고쳐서 맞춤형으로 재조립할 수 있다는 뜻이거든요.
이게 하드웨어 빌드 관점에서 보면, 마치 최고급 커스텀 PC 케이스에 내부 배선까지 우리가 직접 설계해서 최적화하는 느낌이라, 매니아들 입맛에 딱 맞게 설계의 자유도를 극한으로 끌어올린 느낌입니다.