AI 마이크로칩 성능 실시간 모델링

미국 듀크 대학교(Duke University) 컴퓨터 엔지니어들은 계산 능력 자체를 거의 사용하지 않으면서 모든 유형의 컴퓨터 프로세서의 전력 소비를 초당 1조 번 이상 정확하게 예측하는 새로운 AI 방법을 개발했다. APOLLO라고 불리는 이 기술은 실제 고성능 마이크로프로세서에서 검증, 효율성을 개선하고 새로운 마이크로칩 개발에 도움이 될 수 있다.

이 접근 방식은 컴퓨터 아키텍처 컨퍼런스 중 하나인 MICRO-54: 54th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture에서 발표, 컨퍼런스 최고의 출판물로 선정됐다.

논문의 제1저자 Zhiyao Xie는 “이것은 전통적으로 해결하기 위해 추가 회로에 의존해 온 집중적으로 연구된 문제”라며 “그러나 우리의 접근 방식은 백그라운드에서 마이크로프로세서에서 직접 실행되므로 많은 새로운 기회가 열린다. 이것이 사람들이 그것에 대해 열광하는 이유라고 생각한다”고 말했다.

최신 컴퓨터 프로세서에서 계산 주기는 초당 3조 번 정도다. 이처럼 매우 빠른 전환에 의해 소비되는 전력을 추적하는 것은 전체 칩의 성능과 효율성을 유지하는 데 중요하다. 프로세서가 너무 많은 전력을 사용하면 과열되어 손상될 수 있다. 전력 수요의 급격한 변동은 전체 프로세서 속도를 늦출 수 있는 내부 전자기 문제를 일으킬 수 있다.

이러한 극단적 상황을 예측하고 중지할 수 있는 소프트웨어를 구현함으로써 컴퓨터 엔지니어는 하드웨어를 보호하고 성능을 높일 수 있다. 최신 마이크로프로세서에 보조를 맞추려면 일반적으로 귀중한 추가 하드웨어와 연산 능력이 필요하다.

Xie는 “APOLLO는 정확하고 빠르며 낮은 전력 비용으로 처리 코어에 쉽게 구축할 수 있는 이상적인 전력 추정 알고리즘에 접근한다. 모든 유형의 처리 장치에서 사용할 수 있기 때문에 미래의 칩 설계에서 공통 구성 요소가 될 수 있다”고 덧붙였다.

Xie와 Chen이 개발한 알고리즘은 AI를 사용하여 전력 소비와 가장 밀접한 상관관계가 있는 프로세서의 수백만 신호 중 100개만 식별하고 선택한다. 그런 다음 100개의 신호에서 전력 소비 모델을 구축하고 모니터링하여 실시간으로 전체 칩의 성능을 예측한다.

이 학습 프로세스는 자율적이고 데이터 중심적이기 때문에 아직 발명되지 않은 모든 컴퓨터 프로세서 아키텍처를 포함하여 대부분의 컴퓨터 프로세서 아키텍처에서 구현할 수 있다. 작업을 수행하는 데 인간 디자이너의 전문 지식이 필요하지 않지만 알고리즘은 인간의 설계 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있다.

이 작업은 배포에 앞서 업계에 영향을 미치는 혼란을 분석하고 고급 솔루션을 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 엔지니어링 연구 기관인 Arm Research와의 협력의 일부다. Arm Research의 도움으로 APOLLO는 이미 일부 최고 성능 프로세서에서 검증됐다. 그러나 연구원들에 따르면 이 알고리즘은 상업용 컴퓨터 제조업체에 채택되기 전에 더 많은 플랫폼에서 테스트와 종합적인 평가가 여전히 필요하다.