메모리 내 처리
PIM(Processing-In-Memory)
메모리 내 처리는 데이터 처리와 메모리 저장을 통합한 기술로, 전통적인 컴퓨터 아키텍처에서 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하기 위한 접근법이다.
일반적인 시스템에서는 프로세서(연산)과 메모리(저장)가 분리되어 있어, 데이터를 메모리에서 가져와 프로세서에서 처리한 후 다시 메모리에 저장하는 과정에서 병목 현상이 발생할 수 있다. 특히, 대용량 데이터 처리가 필요한 AI나 빅데이터 분석에서는 이 문제로 인해 성능 저하가 발생한다.
PIM 메모리는 메모리 자체에 연산 기능을 추가하여, 데이터를 메모리 안에서 직접 처리할 수 있게 만든다. 이 방식은 메모리와 프로세서 간의 데이터 이동을 최소화하여 데이터 처리 속도를 향상시키고 전력 소모를 줄일 수 있는 장점이 있다.
대표적인 PIM 기술 적용 사례로는 DRAM이나 HMC(Hybrid Memory Cube)와 같은 고성능 메모리 구조가 있으며, AI와 같은 대규모 데이터 처리가 필요한 분야에서 활발히 연구되고 있습니다.
PIM의 주요 장점[edit | edit source]
- 성능 향상: 데이터 이동을 줄이기 때문에 연산 속도가 크게 향상됨
- 에너지 효율성: 전력 소모를 줄여 효율적인 시스템 운영 가능
- 대규모 데이터 처리 적합: AI, 빅데이터, 그래픽 처리 등에서 효과적
주요 사례[edit | edit source]
PIM의 대표적인 적용 사례로 HBM(High Bandwidth Memory)과 HMC(Hybrid Memory Cube)가 있다. 이들은 고성능 메모리로서, PIM의 개념을 활용해 메모리 내에서 연산을 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한, FIMDRAM(Function-in-Memory DRAM)처럼 DRAM에 일부 연산 기능을 추가한 메모리도 PIM 기술의 적용 사례로 언급될 수 있다. 특히, 이런 메모리는 AI, 빅데이터, 그래픽 처리와 같은 대규모 병렬 연산 작업에서 성능을 높이는 데 기여하고 있다.
