ARM, 성능 향상을 위한 새로운 방법: Computational Storage

ARM, 차세대 컴퓨팅 스토리지 시장 선점 나선다 ARM이 컴퓨팅 스토리지(Computational Storage) 기술의 부상에 주목하며 시장 선점에 나섰습니다. 컴퓨팅 스토리지는 서버나 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU) 대신 스토리지 장치 내부 또는 근처에서 특정 컴퓨팅 작업을 수행하는 기술로, 향후 몇 년 안에 주류 기술로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 컴퓨팅 스토리지는 '인-시튜(in-situ) 프로세싱' 또는 '인-스토리지 컴퓨트(in-storage compute)'라고도 불리며, 기존 스토리지 장치에 고성능 컴퓨팅 기능을 통합하는 방식입니다. 이를 통해 데이터가 생성되고 저장되는 위치에서 직접 처리 및 분석이 가능해져, 사용자 및 조직은 장치 수준에서 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다. 기본적으로 컴퓨팅 스토리지는 중앙 처리 장치(CPU), 메모리(DRAM), 입출력(I/O) 기능을 갖춘 완전한 컴퓨팅 시스템을 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 내부에 탑재하거나 SSD 옆에 배치하여, 시스템의 메인 프로세서를 대신해 작업을 수행합니다. 이러한 컴퓨팅 스토리지 작업에는 주로 암호화 및 비디오 인코딩과 같이 병렬 처리가 많이 요구되는 기능들이 포함됩니다. 일부 솔루션은 장치 내에서 운영체제(OS) 전체를 실행할 수 있어, 호스트의 개입 없이도 더 광범위한 애플리케이션과 작업을 수행할 수 있습니다. 컴퓨팅 스토리지 프로세서(CSP)는 CPU로부터 워크로드를 받는 오프로드 엔진(offload engine)보다는, 정의된 작업을 처리하는 보조 프로세서(co-processor)에 가깝습니다. 일부 기업들은 AI/ML 안면 인식 기능을 위해 컴퓨팅 스토리지 드라이브(CSD) 배치를 고려하고 있습니다. CSD는 실시간 비디오 스트림의 이미지를 드라이브에 로드된 데이터베이스와 비교하여 유사한 이미지를 찾는 데 활용될 수 있습니다. 이렇게 찾아낸 유사 이미지 정보는 최종 확인을 위해 더 강력한 중앙 CPU로 전송됩니다. 컴퓨팅 스토리지 도입의 가장 큰 이유는 에너지 효율성입니다. 컴퓨팅 과정에서 소모되는 에너지의 상당 부분(일부 추정치에 따르면 62%)은 데이터를 이동하는 데 사용됩니다. 스토리지에서 DRAM으로, DRAM에서 CPU로, 또는 CPU에서 I/O 장치로 데이터를 옮기는 과정에서 많은 에너지가 소모되는 것입니다. 컴퓨팅 스토리지는 이러한 데이터 이동을 최소화하고 관련 에너지 및 데이터 트래픽을 줄여줍니다. 또한, 성능을 향상시키고 지연 시간을 단축하며 장비의 물리적 공간을 줄이는 효과도 있습니다. 예를 들어, 16개의 드라이브를 갖춘 2소켓 서버의 경우, 일반적인 서버는 64개의 컴퓨팅 코어(32코어 프로세서 2개)에 접근할 수 있습니다. 하지만 컴퓨팅 스토리지를 사용하면, 각 CSD에 4개 이상의 코어가 탑재되었다고 가정할 때, CSD 내에서 72개 이상의 코어가 병렬로 작동하여 총 136개 이상의 코어를 활용할 수 있으며, 메인 CPU는 애플리케이션 워크로드 처리에 집중할 수 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 장치 역시 메모리, 스토리지, 컴퓨팅 기능을 하나의 작은 인클로저에 통합한 드라이브를 통해 더 작고 스마트하며 에너지 효율적으로 만들 수 있습니다. 컴퓨팅 스토리지의 기반 아키텍처는 NGD Systems의 Newport Processor와 같은 솔루션에서 찾아볼 수 있습니다. 컴퓨팅 기능을 스토리지로 옮김으로써 데이터 이동을 줄여 에너지 소비를 절감할 수 있습니다. 초기 컴퓨팅 스토리지 장치는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 기반으로 했으나, FPGA는 일반적으로 CPU보다 비싸고 에너지 소비가 많으며 특정 애플리케이션을 위해 프로그래밍해야 하는 단점이 있었습니다. 반면, 범용 CPU를 내장한 시스템 온 칩(SoC)은 기존 애플리케이션 프로그램을 실행할 수 있어 도입 장벽을 낮춥니다. NGD Systems는 자사의 Newport 컴퓨팅 스토리지 시스템에 쿼드코어 Arm Cortex-A53 프로세서를 사용하고 있으며, 향후 더 높은 성능의 Cortex-A 프로세서를 탑재할 계획입니다. ScaleFlux 역시 차세대 제품에 두 개의 쿼드코어 Arm Cortex-A53 프로세서를 사용할 것이라고 발표했습니다. 또한, AI 작업을 처리하는 NPU(신경망 처리 장치)나 GPU와 같은 특수 프로세서 코어도 시간이 지남에 따라 컴퓨팅 스토리지 드라이브에 추가될 것으로 예상됩니다. 스마트폰과 서버 시장에서 볼 수 있듯이, 특수 프로세서는 성능 및 와트당 성능 향상을 가져올 것입니다. 데이터 처리 장치(DPU)와 NPU의 차이점도 주목할 만합니다. DPU는 데이터센터 내에서 네트워킹, 스토리지, 보안 기능을 수행하며 일부 중복되는 부분이 있습니다. NGD의 마케팅 부사장 Scott Shadley는 DPU는 속도, 성능, 애플리케이션 측면에서 차이가 있다고 설명합니다. DPU는 클라우드 서버 세트의 네트워킹 프로토콜을 실시간으로 처리하는 데 사용될 수 있으며, 여러 개의 Arm Neoverse 프로세서와 서버급 GPU 및 기타 장치를 포함할 수 있습니다. 반면 CSD는 스토리지 슬롯에 할당된 전력 및 부피 제약 내에 맞춰야 하므로 효율성에 더 중점을 둡니다. M.2 폼팩터와 같은 8와트의 제약 조건 내에서 작동하는 드라이브는 설계에 따라 2와트 이하의 컴퓨팅 스토리지 장치로 제한됩니다. 컴퓨팅 스토리지는 데이터센터에서 압축, 중복 제거, 코딩 등의 작업을 수행하는 데 사용될 것입니다. 특히 전력, 공간, 비용이 절대적으로 중요한 엣지(edge) 환경에서의 광범위한 채택이 예상됩니다. 예를 들어, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 경우, 자주 시청되는 콘텐츠를 저장하는 엣지 데이터센터는 일반적으로 여러 대의 서버와 로컬 SSD로 구성됩니다. 컴퓨팅 스토리지를 사용하면 이러한 개별 서버를 제거하고, CSD 스택만으로 우편함 크기의 컨테이너에 들어가는 로컬 데이터센터를 구축할 수 있습니다. 이는 초기 투자 비용(CAPEX), 운영 비용(OPEX), 전력 소비 및 공간을 줄이면서도 성능을 저하시키지 않습니다. 스마트 보안 카메라 시장 또한 잠재력이 큽니다. 현재 약 10억 대의 보안/감시 카메라가 설치되어 있으며, 시장은 연간 18%씩 성장할 것으로 예상됩니다. 초당 30프레임의 1080p 카메라 하나는 시간당 2GB, 연간 17.5TB의 데이터를 생성할 수 있습니다. 10억 대 이상의 카메라에서는 연간 13 제타바이트 이상의 데이터가 생성되며, 이는 페이스북에 업로드되는 연간 데이터 양의 약 8,000배에 달합니다. 컴퓨팅 스토리지를 로컬 ML 작업에 활용하면 웹 트래픽을 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 항공기나 지하 채굴 차량과 같이 대역폭이 제한된 장치에서도 컴퓨팅 스토리지가 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 비행 중 예측 유지보수 또는 항공기 건강 상태 모니터링을 위한 머신러닝 애플리케이션을 컴퓨팅 스토리지를 통해 효율적으로 수행하여 안전성을 높이고, 정비 시간을 단축하며, 비용이 많이 들고 번거로운 지연을 줄일 수 있습니다. 현재 컴퓨팅 스토리지의 주요 과제는 호환성 및 확장성을 위한 표준화 작업입니다. 스토리지 네트워킹 산업 협회(SNIA)는 최근 0.8 사양을 발표했으며, 완전한 사양은 2022년에 나올 것으로 예상됩니다. 클라우드 제공업체들은 이미 컴퓨팅 드라이브를 실험하고 있으며 곧 상업적 배포를 시작할 것입니다. 과거 사례를 볼 때, 클라우드 제공업체들은 특정 서비스나 인스턴스에 대한 옵션으로 컴퓨팅 스토리지를 출시하고, 점진적으로 채택이 확산될 것으로 보입니다. 컴퓨팅 스토리지는 현재 SSD에 집중되어 있지만, 낮은 지연 시간과 에너지 소비 감소라는 이점은 하드 디스크 드라이브(HDD) 기반 시스템에도 동일하게 적용될 수 있으며, 오히려 더 큰 이점을 제공할 수도 있습니다. HDD와 SSD 기술을 결합한 하이브리드 드라이브 역시 컴퓨팅 스토리지 기술의 혜택을 받을 수 있습니다. ARM은 이러한 컴퓨팅 스토리지 시장의 성장에 발맞춰 관련 기술 개발 및 파트너십을 강화하며 미래 시장을 선점해 나갈 것으로 전망됩니다.