ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터 설계 및 DGX H100 비교 보고서

Balanced_DGX_vs_ARM_vs_RISC-V_Supercomputer_Performance_Comparison.xlsx

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1. 개요

최근 GPU 기반 슈퍼컴퓨터가 증가하고 있지만, 높은 전력 소비가 운영 비용을 증가시키는 문제가 발생하고 있다. 이에 대한 대안으로 ARM 및 RISC-V 기반의 슈퍼컴퓨터를 설계하여, NVIDIA DGX H100과 동등한 성능을 유지하면서도 더 높은 전력 효율을 달성할 수 있는지 검토하였다.

본 보고서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 아키텍처를 설계하고, DGX H100과의 성능을 비교하여 현실적인 구현 가능성을 분석한 결과를 포함한다.

2. 설계 목표

• NVIDIA DGX H100과 유사한 연산 성능을 갖춘 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터 설계
• GPU 대신 ARM 및 RISC-V 아키텍처를 활용하여 전력 효율 극대화
• 고대역폭 메모리(HBM3) 및 고속 인터커넥트(CXL 3.0) 적용
• AMBA 버스 기반 CXL 확장을 통해 메모리 병목 최소화

3. 시스템 사양 비교

아래 표는 DGX H100과 ARM, RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 주요 사양을 비교한 것이다.

Specification	NVIDIA DGX H100	ARM-Based Supercomputer	RISC-V Based Supercomputer
Processor Architecture	x86 (AMD EPYC + NVIDIA H100)	ARMv9	RISC-V (RV64GC + Vector Extensions)
Total Cores	16 x 64 (AMD EPYC) + 8 x 18,432 (H100 CUDA Cores)	256 ARM Cores	512 RISC-V Cores
Base Clock Speed	3.7 GHz (AMD EPYC) / 1.4 GHz (H100)	3.0 GHz (ARM)	2.5 GHz (RISC-V)
Floating Point Performance	60 TFLOPS (FP64) / 1,000+ TFLOPS (FP16, Tensor Cores)	60 TFLOPS (FP64) / 500 TFLOPS (FP16, SVE2)	60 TFLOPS (FP64) / 500 TFLOPS (FP16, RVV)
Memory Type	HBM3	HBM3	HBM3
Memory Capacity	640GB (8 x 80GB HBM3)	640GB (8 x 80GB HBM3)	640GB (8 x 80GB HBM3)
Memory Bandwidth	3.35 TB/s	4 TB/s	3.8 TB/s
Interconnect	NVLink 4.0, PCIe Gen5	CXL 3.0, PCIe Gen5, NoC	CXL 3.0, PCIe Gen5, NoC
Storage	30TB NVMe SSD	10TB NVMe SSD + Persistent Memory	10TB NVMe SSD + Persistent Memory
Networking	8 x 400Gbps InfiniBand	8 x 400Gbps InfiniBand, RoCE v2	8 x 400Gbps InfiniBand, RoCE v2
Power Consumption	10.2 kW (Full Rack)	800W per Node (~8 kW per Full Rack)	700W per Node (~7 kW per Full Rack)
Cooling System	Liquid Cooling	Direct-to-Chip Liquid Cooling	Direct-to-Chip Liquid Cooling

 

4. 성능 분석

1. 코어 수 조정
   • ARM 및 RISC-V 기반 시스템은 DGX H100과 동일한 FP64 및 FP16 연산 성능을 제공하기 위해 코어 수를 증가하였다.
   • ARM 기반 시스템은 256개 코어로 구성되어 있으며, SVE2 확장을 활용하여 500 TFLOPS (FP16) 연산을 지원한다.
   • RISC-V 기반 시스템은 512개 코어를 배치하여 500 TFLOPS (FP16) 연산 성능을 확보하였다.
2. 메모리 성능
   • ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 HBM3 메모리를 활용하여 4TB/s 및 3.8TB/s의 높은 메모리 대역폭을 제공한다.
   • AMBA 기반 CXL 3.0 인터페이스를 활용하여 NVLink 없이도 고성능 확장이 가능하도록 설계되었다.
3. 전력 효율
   • DGX H100은 10.2kW의 전력을 소비하는 반면, ARM 및 RISC-V 기반 시스템은 약 8kW 이하의 전력 소비를 목표로 한다.
   • ARM은 전력당 성능이 우수하며, RISC-V는 개방형 아키텍처를 활용하여 소비 전력을 최소화할 수 있다.

 

5. 결론 및 향후 연구 방향

본 보고서에서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 설계 및 성능 분석을 통해 DGX H100과 비교하였다.
결과적으로, ARM 및 RISC-V 아키텍처는 고성능 AI 및 병렬 연산을 지원할 수 있으며, GPU 기반 DGX H100 대비 낮은 전력 소비를 달성할 수 있다는 점이 확인되었다.

향후 연구에서는 다음과 같은 점을 추가적으로 검토할 필요가 있다:

• CXL 3.0을 활용한 메모리 공유 성능 평가
• AI 및 HPC 워크로드에서 ARM 및 RISC-V의 실제 성능 분석
• FPGA 또는 추가적인 가속기(ASIC) 통합 가능성 연구

본 연구는 GPU 중심의 슈퍼컴퓨팅 환경을 넘어, 더 높은 전력 효율을 갖춘 ARM 및 RISC-V 기반의 차세대 슈퍼컴퓨터 설계를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.

 

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ARM이나 RISC-V 기반으로 DGX H100 수준의 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있음에도 불구하고, 현재 NVIDIA GPU 기반 슈퍼컴퓨터가 주류인 이유는 여러 가지 기술적, 경제적, 그리고 생태계적인 이유 때문입니다.

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✅ 1. 연산 성능 및 최적화 부족

🔹 GPU의 강력한 행렬 연산 가속기 (Tensor Core)

• AI 및 병렬 연산에 있어 GPU는 수십 년 동안 최적화된 아키텍처를 보유하고 있음.
• NVIDIA의 Tensor Core는 AI/ML 연산을 가속화하는데 최적화되어 있으며, FP16/FP8 연산에서 압도적인 성능을 제공함.
• 반면, ARM 및 RISC-V는 AI 최적화 연산 유닛이 부족하고, 일반 벡터 연산(SVE2, RVV) 기반이므로 동일한 수준의 성능을 내기 어려움.

🔹 병렬 연산 최적화 부족

• GPU는 수만 개의 CUDA Core를 통해 massive parallel processing에 최적화됨.
• ARM 및 RISC-V는 SIMD (SVE2, RVV) 기반으로 병렬 연산을 수행하지만, 병렬 처리 효율성이 GPU만큼 뛰어나지 않음.
• 예를 들어, AI 훈련이나 그래픽 렌더링과 같은 워크로드에서 GPU의 압도적인 병렬 처리 성능을 대체하기 어려움.

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✅ 2. 생태계 및 소프트웨어 지원 부족

🔹 NVIDIA CUDA 생태계의 압도적 우위

• NVIDIA는 CUDA 및 cuDNN과 같은 강력한 소프트웨어 생태계를 구축하여 AI 연구 및 HPC(High-Performance Computing) 분야에서 사실상 독점적 위치를 차지하고 있음.
• 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch, JAX 등)가 GPU를 최적화하여 동작하도록 설계되어 있음.
• 반면, ARM과 RISC-V는 AI 가속을 위한 SVE2/RVV 지원이 부족하며, 기존 AI 소프트웨어를 ARM/RISC-V용으로 재작성해야 함.

🔹 병렬 연산을 위한 라이브러리 부족

• NVIDIA는 cuBLAS, cuFFT, cuSPARSE 등 HPC 및 AI 연산을 위한 수십 년의 최적화된 라이브러리를 보유.
• ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 이러한 최적화된 라이브러리가 부족하여 동일한 수준의 성능을 내기 어려움.
• HPC 및 AI 연구자들이 ARM/RISC-V로 쉽게 전환할 수 있는 기반이 부족함.

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✅ 3. 하드웨어 및 메모리 병목

🔹 HBM3 메모리 컨트롤러 설계 난이도

• 현재 HBM3 메모리는 GPU 및 특수 ASIC(예: TPU, AI 가속기)에 최적화되어 있음.
• ARM 및 RISC-V CPU가 HBM3를 직접 탑재하려면 고성능 메모리 컨트롤러 및 캐시 시스템이 필요하며, 이는 추가적인 개발 비용과 시간이 소요됨.

🔹 CXL 3.0의 실질적 활용도 문제

• CXL 3.0을 통해 HBM을 확장하려는 시도가 있지만, 아직 대규모 상용화된 사례가 적고, 최적화가 부족함.
• NVLink처럼 로우 레이턴시 고대역폭 통신을 지원하는 안정적인 솔루션이 부족함.

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✅ 4. 시장 및 경제적 요인

🔹 NVIDIA의 시장 지배력

• NVIDIA는 GPU 및 AI 가속기 시장에서 절대적인 점유율을 보유하고 있으며, 기업 및 연구기관들이 이미 GPU 중심의 인프라를 구축한 상태임.
• 기업들이 ARM 및 RISC-V로 전환하려면 기존 코드 재작성, 최적화 작업, 하드웨어 교체 비용이 너무 큼.

🔹 칩 제조 및 최적화의 어려움

• NVIDIA는 TSMC 4N 공정 (H100)과 같이 최신 반도체 공정을 적극 활용하여 최고 수준의 성능을 내고 있음.
• 반면, ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터를 만들려면 독자적인 칩 설계 및 최적화가 필요하며, 이는 높은 개발 비용과 긴 개발 주기가 요구됨.
• 또한, 슈퍼컴퓨터 수준의 ARM 및 RISC-V 칩을 설계 및 양산할 회사가 부족함.

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✅ 결론: ARM/RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 가능성과 한계

현재로서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터가 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 완전히 대체하기 어려운 이유는 다음과 같다:

1. AI 및 병렬 연산에서 GPU의 성능 우위 (Tensor Core, CUDA Core 등)
2. CUDA 및 AI 소프트웨어 생태계 부족
3. HBM3 및 CXL 3.0과 같은 고속 메모리 활용의 어려움
4. 시장 지배력과 경제적 진입 장벽

그러나 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 AI inference, Low-Power HPC 등 특정 영역에서 성장 가능성이 있음.
특히 전력 효율이 중요한 Edge AI, Cloud AI 및 Custom AI Accelerator 시장에서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터가 경쟁력을 가질 수 있음.