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Arteris, 피지컬AI 데이터 이동 최적화 전략 제시
반도체 설계 IP 업체 Arteris의 애슐리 스티븐스 제품관리·마케팅 디렉터가 피지컬 AI 시스템의 데이터 이동 문제를 설명했다. 피지컬 AI는 다양한 컴퓨팅 요소가 실시간 데이터를 처리·분석·판단하면서도 배터리로 오래 작동해야 하므로, 어떤 데이터를 어디서 처리하고 이동을 어떻게 최소화할지가 핵심 과제로 꼽힌다. 그는 코히런트 인터커넥트는 CPU에, 논코히런트 인터커넥트는 AI 가속에 더 적합하다고 설명했다. 이어 엔지니어들이 앞으로 마주할 추가 과제들도 언급했다.
Arteris NoC-to-NoC, 다이 경계서 AXI 변환 생략
반도체 산업이 모놀리식 SoC에서 칩렛 기반 구조로 전환하는 가운데, 자율주행차·로봇 등 피지컬 AI 시스템은 가속기 간 대용량 스트리밍 데이터 전송을 필요로 한다. 기존 코히런트 다이 간 인터커넥트 프로토콜은 캐시라인 단위로 데이터를 전송해 텐서·피처맵 같은 대용량 데이터를 옮길 때 오버헤드가 커진다. AXI Chip2Chip, Open Chiplet Atlas(OCA), AXI over UCIe(AoU) 등 기존 논코히런트 방식도 다이 경계에서 NoC 패킷을 AXI 트랜잭션으로 변환해야 해 지연과 구현 복잡성이 추가된다. 이에 Arteris는 NoC 패킷을 변환 없이 다이 경계를 그대로 통과시켜 원격 다이를 동일 네트워크의 일부로 취급하는 NoC-to-NoC 직접 통신 방식을 제안했다.