AI 디코드 시대: 데이터플로우 아키텍처가 그 어느 때보다 중요한 이유

AI 인프라의 중심이 학습에서 추론, 특히 에이전트 기반 추론으로 이동하면서 데이터 이동 효율성이 핵심 과제로 부상했습니다. 기존 GPU의 커널 단위 실행 방식은 매 단계마다 메모리 쓰기와 읽기를 반복하여 지연 시간을 발생시키지만, 데이터플로우 아키텍처는 연산을 융합하고 데이터를 연속적으로 흐르게 하여 이 병목을 해결합니다. SambaNova의 아키텍처는 온칩 컴퓨팅과 메모리 유닛을 병렬로 배치하여 중간 활성화를 로컬에 유지하고 메모리 페치와 실행을 중첩시킵니다. 이러한 방식은 Llama 3.3 70B 모델 기준 B200 대비 3배 이상의 비용 절감과 5배의 최대 속도를 제공하며, 에이전트의 복잡한 추론 루프를 가속화합니다.