AI Hardware

GPU 옆은 HBM과 HBF가 채우지만, CPU 옆에는 또 다른 빈 자리가 있습니다. PCIe와 DDR 사이의 어색한 틈을 메우는 새로운 인터페이스, CXL의 기본 구조와 디바이스 타입, 그리고 메모리 3사가 그리는 CXL 제품 청사진을 살펴봅니다.

HBF에게 적합한 자리는 분명히 있습니다. 하지만 memory hierarchy 피라미드에 들어가기 위해서는 아직 부족한 점이 많습니다. 최신 LLM 모델 및 추론 워크로드 트렌드, 그리고 Flash memory의 LLM 사용 방식을 살펴보며 HBF의 남은 과제와 극복 방안에 대해 살펴봅니다.

SK하이닉스의 H³ 아키텍처를 중심으로, HBF의 약점을 극복할 수 있는 워크로드를 탐색합니다.

OpenAI와의 대형 계약 보도로 주목받은 Cerebras의 최근 근황과 WSE-3 아키텍처, 웨이퍼 스케일 칩의 장단점을 비전공자도 이해할 수 있게 정리합니다.

메모리는 왜 여러 종류이고, HBF는 어디에 위치하는가? SRAM부터 HBF까지, 메모리 계층의 물리적 원리와 HBF의 기술 구조를 알아봅니다.

TPU에서 커스텀 커널을 작성할 수 있게 해주는 Pallas 프로그래밍 모델에 대해 알아봅니다.

LLM의 새로운 병목인 KV 캐시 용량 문제를 해결하기 위해 NVIDIA가 제시한 새로운 계층의 스토리지인 ICMS와 이를 관리하는 Bluefield-4 DPU의 기술적 원리를 살펴봅니다.

그록과 LPU의 탄생 배경과 그들의 하드웨어 / 소프트웨어 설계 철학에 대해 알아보고 엔비디아가 그록을 인수한 의도에 대해 분석해봅니다.

TPU의 등장 배경에 대해 알아보고 하드웨어/소프트웨어 구조를 파헤쳐보면서 구글의 AI 반도체 전략에 대해 분석해봅니다.

NVIDIA GPU의 역사와 Hopper 아키텍처를 통해, 어떻게 GPU가 메모리 레이턴시를 숨기는지 정리한 글입니다.