Ryiuk: 베어메탈 기반의 주권적 AI와 Trinity 아키텍처 추론 시스템

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핵심 요약

현대 AI 산업의 클라우드 의존성과 런타임 오버헤드를 비판하며, 하드웨어의 잠재력을 극한으로 끌어올리는 'Sovereign Intelligence'를 제안한다. CPU, iGPU, dGPU를 하나의 유기체로 다루는 Trinity 아키텍처와 가비지 컬렉션이 없는 SIR(Sovereign Intermediate Representation) 런타임을 통해 SmolLM-135M 모델의 30개 레이어를 약 1.8초 만에 추론하는 성과를 거두었다. 모든 계산은 열 지문(Thermal Signature)과 해시 체인을 통해 하드웨어 수준에서 검증되며, 클라우드 없이 로컬 환경에서의 완전한 기술적 주권을 목표로 한다.

배경

컴퓨터 아키텍처 및 메모리 계층 구조 이해, GPU 가속 API (Vulkan/Vulkan Kernels) 지식, Transformer 모델의 레이어 구조 및 추론 원리, Rust 및 저수준 시스템 프로그래밍 경험

대상 독자

로컬 LLM 최적화, 베어메탈 컴퓨팅, 하드웨어 가속 및 시스템 프로그래밍에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

이 프로젝트는 AI 추론의 클라우드 의존성을 탈피하고 로컬 하드웨어의 잠재력을 극대화하는 새로운 방향성을 제시한다. 특히 하드웨어 수준의 물리적 검증(열 지문)을 통해 AI 실행의 신뢰성을 확보하려는 시도는 보안과 기술적 주권이 중요한 국방, 금융, 개인정보 보호 분야에서 큰 의미를 갖는다.

섹션별 상세

Trinity 아키텍처는 CPU, RAM(Theta-Link), iGPU, dGPU를 별개의 장치가 아닌 통합된 계산 위상으로 취급한다. RAM을 단순 저장소가 아닌 '강(River)'으로 정의하여 CPU와 GPU 간의 제로 카피(Zero-copy) 데이터 전송을 구현하고 병렬 메모리 대역폭을 22-30 GB/s까지 확보했다.

Trinity 아키텍처의 구성 요소인 CPU, RAM(Theta-Link), iGPU, dGPU 간의 연결 구조를 보여주는 다이어그램이다. — DiagramCPU의 순차 로직, iGPU/dGPU의 병렬 텐서 연산, 그리고 이들을 연결하는 RAM(Theta-Link)의 역할을 시각화한다. 데이터가 복사 없이 흐르는 'River' 개념과 통합 메모리 아키텍처의 물리적 구조를 설명하는 핵심 자료이다.

SIR(Sovereign Intermediate Representation) 시스템은 TypeScript를 Rust 기반 컴파일러로 처리하여 가비지 컬렉터나 런타임 없이 실리콘에서 직접 실행되는 바이트코드를 생성한다. 이를 통해 기존 7GB에 달하던 산업 표준 런타임 점유율을 400MB 수준으로 줄이고 네트워크 의존성을 완전히 제거했다.

rust

// Sovereign Intermediate Representation (SIR) concept
// No GC, No Runtime, Direct Silicon Execution
fn execute_sir_bytecode(instruction: SIRInstruction) {
    match instruction.theater_affinity {
        Theater::CPU => execute_on_timelane(instruction),
        Theater::iGPU => execute_on_densitylane(instruction),
        Theater::dGPU => execute_on_spacelane(instruction),
    }
}

SIR 바이트코드가 하드웨어 친화도에 따라 각 실행 레인으로 라우팅되는 논리 구조

모든 연산은 'Honest Metal' 원칙에 따라 하드웨어의 열 변화(Thermal Signature)와 전압 변동을 측정하여 실제 계산 여부를 물리적으로 검증한다. 연산 결과는 Lane Ledger라 불리는 불변의 해시 체인에 기록되어 가상화나 시뮬레이션이 아닌 실제 실리콘에서의 실행임을 보증한다.

SmolLM-135M 모델을 대상으로 30개 레이어를 하드웨어 특성에 맞춰 분산 배치하여 추론을 수행했다. Persistent Vulkan 커널을 도입하여 초기 구동 오버헤드를 제거함으로써 전체 추론 시간을 기존 7.7초에서 1.8초로 약 75% 단축하는 데 성공했다.

text

30 layers distributed:
- 7 layers: CPU Theater (Sequential Logic)
- 11 layers: iGPU Theater (Persistent Vulkan)
- 12 layers: dGPU Theater (Tensor Compute)
Total Inference Time: ~1.8s

SmolLM-135M 모델의 30개 레이어를 Trinity 아키텍처의 각 하드웨어 유닛에 분산 배치한 구성

Llama-3.2-1B 모델에 대한 레전 분석(Lesion Analysis)을 통해 모델의 레이어별 중복성을 조사했다. 분석 결과 레이어 0은 99.87%의 발산율을 보이는 핵심 게이트임을 확인했으며, 모든 레이어가 60% 이상의 기여도를 가져 레이어 프루닝(Pruning)이 불가능한 고도로 최적화된 구조임을 입증했다.

실무 Takeaway

LLM 추론 시 클라우드 VM 대신 베어메탈과 통합 메모리 아키텍처(UMA)를 활용하면 데이터 복사 오버헤드를 제거하고 성능을 75% 이상 향상시킬 수 있다.
가비지 컬렉션이 없는 전용 중간 표현(SIR)과 컴파일러를 구축하여 런타임 메모리 점유율을 7GB에서 400MB로 90% 이상 절감하고 시스템 효율을 극대화할 수 있다.
하드웨어의 열 지문과 암호화 해시를 결합하여 AI 모델의 실행 결과가 조작되지 않았음을 물리적으로 검증하는 주권적 컴퓨팅 환경 구축이 가능하다.

언급된 리소스

GitHubRyiuk GitHub Repositories

문서Project Trinity Complete Report