AI 가속기(AI Accelerator)는 인공지능(Artificial Intelligence), 특히 딥러닝(Deep Learning)의 연산을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 설계된 특수 목적 하드웨어이다. 딥러닝 모델의 핵심 연산(행렬 곱, convolution, attention 등)을 가속하기 위해 범용 CPU나 GPU보다 더 높은 성능 또는 전력 효율을 제공한다.

AI 가속기는 데이터센터, 클라우드, 엣지 장치(스마트폰·IoT), 로봇, 자율주행 등 다양한 분야에서 사용된다. 대표적인 예로 Google TPU, Apple Neural Engine, ARM NPU, Xilinx FPGA 기반 가속기 등이 있다.

개요

딥러닝 모델은 대량의 행렬 연산(MATMUL), 합성곱(CONV), 활성화 계산, normalization 등 반복적이고 구조적인 연산으로 이루어져 있다. 이러한 연산은 일반 CPU보다 GPU 또는 전용 가속기에서 훨씬 빠르게 실행된다.

AI 가속기는 다음과 같은 목표를 가진다:

• 딥러닝 연산의 처리량(throughput) 최대화
• 전력 효율 향상 (Performance per Watt)
• DRAM 접근 최소화를 통한 메모리 병목 해결
• 대규모 모델(LLM, Vision Transformers) 실행 지원

주요 구성 요소

대부분의 AI 가속기는 다음과 같은 공통 구조를 가진다:

Compute Core (MAC Array / Systolic Array)

• 딥러닝의 핵심 연산인 곱셈-누산(Multiply-Accumulate, MAC)을 수행하는 연산 유닛 집합. 일부 ASIC 기반 가속기(TPU 등)는 대규모 시스톨릭 어레이를 사용한다.

Weight SRAM

• 모델 파라미터(Weights)를 저장하는 온칩 메모리. DRAM 접근을 줄여 전력과 지연(latency)을 절감.

Activation SRAM

• 중간 활성값(activations)을 저장하는 온칩 버퍼. 딥러닝 inference와 training의 메모리 병목 완화에 필수.

Register File (RF)

• 가장 빠른 메모리 계층. 직접 연산 직전에 필요한 값을 저장.

DRAM (HBM 또는 외부 DRAM)

• 대규모 모델과 데이터를 저장. 에너지 비용이 높기 때문에 DRAM 접근을 최소화하는 것이 가속기 설계의 핵심이다.

NoC (Network-on-Chip)

• 가속기, CPU, GPU 등이 서로 통신하기 위한 칩 내부 네트워크. 대규모 AI 칩에서는 NoC 효율이 성능에 큰 영향을 미친다.

메모리 계층과 에너지 비용

딥러닝 연산에서 에너지의 대부분은 "계산"이 아니라 "메모리 접근"에서 발생한다.

정규화된 에너지 비용 예시:

• ALU 연산 = 1×
• Register File = 2×
• On-chip SRAM/Buffer = 6×
• DRAM 접근 = 200×

이에 따라 AI 가속기 설계에서는 DRAM 접근을 최소화하기 위해:

• weight/activation SRAM 증가
• 데이터 재사용(data reuse) 극대화
• systolic array 기반 연산
• tiling, blocking 최적화

가 필수적으로 고려된다.

주요 종류

GPU 기반 가속기

• NVIDIA A100, H100, B100
• AMD Instinct MI 시리즈
• Intel GPU

대량 병렬 처리에 적합하며 AI 학습에서 사실상 표준.

ASIC 기반 AI 가속기

딥러닝을 위해 설계된 전용 칩.

• TPU (Google Tensor Processing Unit)
• Apple Neural Engine (ANE)
• Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE)
• Tesla Dojo
• Edge TPU, Habana Gaudi 등

높은 성능/Watt를 제공하지만 유연성은 낮다.

FPGA 기반 AI 가속기

프로그래머블 하드웨어로, 빠르고 유연한 AI 프로토타이핑에 적합.

• Xilinx Alveo
• Intel Arria/Stratix FPGA

특정 연산을 하드웨어로 직접 설계할 수 있으나 최대 성능은 ASIC보다 낮다.

NPU (Neural Processing Unit)

스마트폰·엣지 장치용 AI 전용 유닛.

• Apple ANE
• Samsung NPU
• Qualcomm Hexagon DSP
• MediaTek APU

AI 가속기와 CPU/GPU의 관계

AI 가속기는 전체 프로그램을 실행하는 것이 아니라, 딥러닝과 관련된 특정 부분만 가속한다.

예:

• 전체 앱 로직 → CPU
• Preprocessing → CPU/GPU
• CNN/Transformer inference → AI Accelerator
• Post-processing → CPU

즉, AI 가속기는 시스템 내 다른 프로세서들과 함께 동작한다.

AI 가속기 설계의 핵심 목표

• 높은 throughput
• 낮은 latency
• 낮은 전력 소비
• 높은 메모리 대역폭 이용 효율
• DRAM 접근 최소화
• 연산/메모리 병렬성 극대화
• 모델 병렬/데이터 병렬 지원

활용 분야

• 대규모 AI 학습 및 추론
• 자연어 처리 (LLM, Transformer)
• 컴퓨터 비전 (CNN, ViT)
• 자율주행 시스템
• 스마트폰 및 IoT 디바이스
• 온디바이스(Edge) AI
• 데이터센터 AI 최적화

AI 가속기 vs GPU vs ASIC vs FPGA

함께 보기

• GPU
• TPU
• ASIC
• FPGA
• DRAM
• SRAM
• 딥 러닝
• Tensor Core
• Systolic Array

참고 문헌

• Google TPU 논문
• NVIDIA GPU Architecture Whitepapers
• Xilinx Alveo 및 인텔 FPGA 문서
• Neuromorphic 및 NPU 관련 연구 자료
• AI Accelerator 설계 관련 학술 논문