섹션별 상세
전통적인 GPU 실행 방식은 연산마다 중간 결과를 메모리에 쓰고 다시 가져오는 커널 단위 구조로 인해 지연 시간이 누적됩니다. 데이터플로우 아키텍처는 이러한 단절된 단계를 하나의 연속적인 실행 파이프라인으로 매핑하여 연산을 융합하고 데이터가 다음 단계로 직접 흐르도록 설계되었습니다. 이를 통해 불필요한 메모리 접근과 커널 호출을 줄여 컴퓨팅 유닛의 유휴 시간을 최소화합니다. 결과적으로 토큰 생성 시 발생하는 반복적인 데이터 이동 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.
SambaNova의 데이터플로우 그리드는 프로그래밍 가능한 컴퓨팅 유닛과 메모리 유닛이 칩 위에서 병렬로 작동하도록 구성되어 있습니다. 현재 연산이 실행되는 동안 다음 연산에 필요한 데이터를 미리 가져오고, 중간 결과인 활성화를 외부 메모리로 내보내지 않고 로컬에 유지합니다. 이러한 하드웨어 구조는 연산 간의 연속성을 보장하여 추론 속도를 늦추는 핸드오프 과정을 제거합니다. 이는 단순한 하드웨어 속도 향상을 넘어 토큰 생성의 물리적 특성에 최적화된 데이터 흐름을 구현한 것입니다.
추론의 디코드 단계는 매 토큰 생성 시마다 모델 상태와 KV 캐시를 읽어야 하므로 메모리 계층 구조의 효율성이 성능을 결정합니다. SambaNova는 SRAM, HBM, DDR로 구성된 3계층 메모리 아키텍처를 통해 각 작업에 최적화된 자원을 할당합니다. SRAM은 로컬 연산과 연산 융합을 지원하고, HBM은 모델 가중치와 KV 데이터 스트리밍을 담당하며, DDR은 에이전트 세션 확장에 필요한 프롬프트 캐싱을 처리합니다. 이 계층 구조는 대규모 모델에서도 빠른 추론과 높은 효율성을 동시에 달성하게 해줍니다.
데이터플로우 아키텍처는 단일 칩을 넘어 수백 개의 가속기가 연결된 대규모 시스템에서도 효율적인 확장이 가능합니다. 칩 내부의 그리드 방식 설계가 통신 패브릭으로 확장되어, 모델 규모가 커져도 장치 간 통신 비용이 성능을 저하시키지 않도록 관리합니다. 실제로 SN50 시스템은 최대 256개의 가속기를 하나처럼 연결하여 추론 성능을 확장할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 이는 하드웨어 설계 단계부터 데이터 이동의 효율성을 최우선으로 고려했기에 가능한 결과입니다.
기술
- SambaNova SN50
- Llama 3.3 70B
- NVIDIA B200
- TensorRT-LLM
- OpenClaw
활용 사례
- 실시간 AI 에이전트 추론
- 대규모 RAG 시스템
- 멀티 에이전트 오케스트레이션
- 고처리량 LLM API 서비스
언급된 리소스
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 17.수집 2026. 04. 17.출처 타입 RSS
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
