한줄요약 - 아, 나도 회빙환 하고싶다 ㅠㅠ
제미나이 딥리서치 유료판 프롬프트
예를 들어 팩토리오 메가베이스 구성처럼 L3캐시 용량을 넘어서는 시뮬레이션 게임을 위해서, sram만을 사용한 컴퓨터 시스템을 생각해보았다. 비용에 상관없이 성능만을 생각하면 이론적으로 그럴싸한 생각일까?
3d v-cache 기술을 응용해서, 시피유 다이 위 아래에 붙이고, cpu 다이 외부공간에도 sram을 광활하게 이어붙인다. 모든 캐시는 각 시피유 코어 (시뮬레이션 특성상 멀티스레드가 중요치 않으므로, 4코어 또는 6코어 수준) 가 모두 접근할 수 있게 한다.
칩렛 구조의 캐시는 반대편 칩셋의 캐시에 접근하려면 굉장히 긴 지연시간이 필요한데, 이 시스템은 비록 물리적인 거리로 인해 numa처럼 작동한다 하더라도, epyc시리즈의 칩렛간 캐시접근보다도 지연시간에서 이득이 있을것으로 생각한다.
그리고 램과 ssd에 해당하는 주기억장치도 모두 sram으로 제작한다. 메모리 총량은 최대 500기가바이트 수준이면 된다. os와 게임데이터, 게임내 자동세이브 갯수와 세이브파일 한개당 용량을 고려해서 그정도면 충분하다. 말하자면 L1, L2, L3 캐시를 통합해서 500GB 용량의 커다란 한덩어리이다.
반도체 냉각은 액체질소, 또는 액체헬륨 수조 안에 담가버리는 액침냉각을 한다. 아마도 novec과 같은 플루오르 화합물보다도 우월한 성능을 보일것이고, 만약 가능하다면 pcb기판의 전선 회로들에 고온 초전도체를 도핑해서 발열감소와 전류 허용량을 확장한다. 가능하다면 수직적층에 사용하는 인터커넥터도 이를 활용하면 좋겠다.
구동하려는 게임은 ms윈도우 기반이고, 추상화 계층들과 시스템 관리는 윈도우즈에 맞게 구성해야 한다. 일부 커널소스는 큰 비용을 지불하고 특주에디션을 요청할 수 있을것이다.
다만, 게임제작자에게 스페셜 에디션 특주를 요청할 순 없다. 그들은 ms와 달리 소수인원이고, 자신들의 게임 메인 브랜치 개발만으로도 벅차니까.
과연 이 시스템의 성능은 어느정도일까? 자금문제는 2009년 2월부터 2009년 8월까지 비트코인 5만개를 채굴하고 계속 보유한 얼리어댑터 컴덕후, 2025년 초에 판매했다고 가정한다.
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시뮬레이션 게이밍을 위한 500GB 통합 SRAM 기반 컴퓨팅 아키텍처의 타당성 및 성능 분석
섹션 1: 아키텍처의 전제: 메모리 계층 구조의 철폐
본 섹션에서는 제안된 시스템의 이론적 토대를 구축한다. 기존 메모리 기술 간의 성능 격차를 정량적으로 분석하고, 이러한 급진적인 아키텍처 변화로부터 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 특정 워크로드, 즉 메가베이스 시뮬레이션 게임의 특성을 심층적으로 탐구한다.
1.1. 지연 시간의 심연에 대한 정량적 분석: SRAM 대 DRAM 대 NVMe 스토리지
현대 컴퓨팅 시스템의 성능은 메모리 계층 구조에 의해 크게 좌우되며, 이 구조는 속도, 용량, 비용 간의 절충안을 기반으로 설계된다. 이 계층 구조의 각 단계는 성능 면에서 단순한 점진적 차이가 아닌, 몇 자릿수(orders of magnitude)에 달하는 '지연 시간 절벽(latency cliffs)'을 형성한다. 제안된 시스템의 근본적인 동기는 이 절벽 중 가장 극적인 구간, 즉 온다이(on-die) 캐시와 오프칩(off-chip) 주 메모리 사이의 간극을 완전히 제거하려는 시도에 있다.
SRAM(정적 랜덤 액세스 메모리)은 6개의 트랜지스터로 구성된 플립플롭 회로를 사용하여 데이터를 저장하며, 이 구조 덕분에 전원이 공급되는 동안 데이터를 유지하기 위한 재충전(refresh) 과정이 필요 없다. 이러한 특성은 SRAM에 극도로 낮은 접근 시간을 부여하는데, 일반적인 SRAM의 접근 시간은 0.5∼2.5 나노초(ns) 범위에 있다. 이 속도 때문에 SRAM은 현대 CPU에서 L1, L2, L3 캐시 메모리로 독점적으로 사용된다.
반면, DRAM(동적 랜덤 액세스 메모리)은 각 비트를 하나의 트랜지스터와 하나의 축전기(capacitor)에 저장한다. 이 단순한 구조는 SRAM에 비해 훨씬 높은 집적도와 낮은 비트당 비용을 가능하게 하지만, 축전기의 전하가 시간이 지남에 따라 누출되므로 데이터를 유지하기 위해 지속적인 재충전이 필요하다. 이 재충전 주기는 DRAM의 본질적인 지연 시간의 주요 원인이 되며, 그 결과 접근 시간은 10∼70 나노초에 달한다. 이는 SRAM에 비해 최소 20배에서 최대 140배까지 느린 속도로, CPU가 캐시에서 데이터를 찾지 못하고(cache miss) 주 메모리에 접근해야 할 때 발생하는 성능 저하의 근본적인 원인이다.
메모리 계층의 가장 아래 단계에는 NVMe(비휘발성 메모리 익스프레스) SSD와 같은 영구 저장 장치가 위치한다. NVMe는 PCIe 인터페이스를 통해 CPU와 직접 통신하여 기존 스토리지 프로토콜보다 지연 시간을 크게 줄였지만, 그 접근 시간은 여전히 마이크로초(μs), 즉 수천 나노초 단위이다. 고속 DDR5 RAM이 초당 수십 기가바이트(GB/s)의 대역폭을 제공하고, 최상급 NVMe RAID 배열은 순차 처리량에서 100 GB/s를 초과할 수 있지만, 제안된 시스템의 목표 워크로드에서는 지연 시간이 핵심적인 성능 차별화 요소로 작용한다.
결론적으로, 기존 메모리 계층 구조는 성능의 완만한 경사가 아닌, 급격한 절벽들의 연속이다. 사용자가 제안한 아키텍처는 컴퓨터 시스템 전체를 이 절벽의 가장 빠른 쪽, 즉 SRAM의 속도 영역 내에 구축하려는 혁신적인 발상이다. 이는 단순히 '더 빠른 RAM'을 추구하는 것을 넘어, 캐시와 주 메모리 간의 물리적, 논리적 경계를 허물어 지연 시간 절벽 자체를 없애는 것을 목표로 한다. 이 시스템에서 500GB의 메모리 전체는 사실상 거대한 단일 L4 캐시처럼 작동하게 된다.
1.2. 시뮬레이션 게임의 병목 현상: 메가베이스가 현대 CPU 캐시를 압도하는 이유
제안된 아키텍처의 타당성은 특정 워크로드의 성능 특성에 깊이 의존한다. 팩토리오(Factorio), 시티즈: 스카이라인(Cities: Skylines), 드워프 포트리스(Dwarf Fortress)와 같은 대규모 시뮬레이션 게임은 이러한 아키텍처로부터 막대한 이점을 얻을 수 있는 독특한 병목 현상을 보인다. 이들 게임의 성능은 그래픽 처리 능력이나 CPU의 순수 연산 속도보다는 메모리 접근 패턴에 의해 더 크게 좌우된다.
팩토리오의 성능은 초당 업데이트(Updates Per Second, UPS)로 측정되는데, 이는 게임의 논리 연산 속도를 나타낸다. 대규모 기지, 소위 '메가베이스' 시나리오에서 UPS는 CPU의 코어 수나 클럭 속도보다 L3 캐시 크기와 메모리 지연 시간에 의해 주로 제한된다는 것이 널리 알려져 있다. 이는 팩토리오가 화면에 보이지 않는 부분을 포함하여 맵 상의 모든 개체(아이템, 벨트, 조립 기계 등)를 지속적으로 시뮬레이션하기 때문이다. 수백만 개의 개체가 상호작용하는 거대한 데이터 세트가 형성되며, 이 데이터는 게임의 매 틱(tick)마다 CPU에 의해 빈번하게 접근되어야 한다.
이러한 특성은 AMD의 3D V-Cache 기술이 적용된 CPU(예: Ryzen 7 9800X3D, Ryzen 9 9950X3D)가 팩토리오와 같은 게임에서 비정상적으로 높은 성능을 보이는 이유를 설명해준다. 이 CPU들은 표준 L3 캐시 위에 추가적인 L3 캐시 다이를 수직으로 적층하여 총 캐시 용량을 극대화한다. 최신 9950X3D는 팩토리오 벤치마크에서 이전 세대 대비 약 64% 향상된 UPS를 기록했는데, 이는 대부분 캐시 용량 증가와 아키텍처 개선에 기인한다. 이는 시뮬레이션 게임의 성능이 캐시에 얼마나 민감한지를 명확히 보여주는 증거이다.
유사한 병목 현상은 다른 시뮬레이션 게임에서도 관찰된다. 시티즈: 스카이라인은 도시 인구가 수십만 명을 넘어서면 그래픽 설정과 무관하게 CPU가 병목이 되기 시작한다. 이는 수많은 시민(에이전트)의 인공지능과 경로 탐색(pathfinding)을 처리하는 데 막대한 연산이 필요하며, 이 과정에서 방대한 양의 데이터가 메모리와 CPU 사이를 오가기 때문이다. 드워프 포트리스 역시 수백 명의 드워프와 동물의 복잡한 상호작용, 물리 현상, 사회적 관계를 시뮬레이션하며, 이는 본질적으로 단일 스레드에 크게 의존하는 메모리 집약적 작업이다.
이러한 게임들은 대부분의 핵심 로직이 상호 의존적인 데이터 구조를 가지기 때문에 병렬화가 매우 어렵다. 예를 들어, 팩토리오의 한 조립 기계의 다음 상태는 그 기계에 아이템을 공급하는 투입기와 컨베이어 벨트의 현재 상태에 따라 결정된다. 이러한 선형적인 의존성 때문에 주 시뮬레이션 루프는 단일 스레드 성능에 크게 의존하게 되며, 단일 스레드 성능은 메모리 지연 시간에 직접적인 영향을 받는다.
결론적으로, 사용자의 제안은 이 특정 장르의 소프트웨어가 직면한 성능의 '최종 보스'를 직접 겨냥하고 있다. 제안된 시스템은 3D V-Cache 기술이 보여준 추세의 논리적 귀결이다. '더 많은 캐시가 더 좋다'는 명제가 참이라면, '모든 것이 캐시인' 시스템은 궁극적인 해결책이 될 것이다. 이 시스템은 '캐시 민감성' 문제를 해결하는 것을 넘어, 운영체제, 게임 데이터, 저장 파일 등 시스템의 모든 활성 데이터가 SRAM 내에 상주함으로써 '캐시 비민감성'을 달성한다. 이는 성능 병목이 메모리 접근에서 CPU의 순수 실행 능력이나 게임 엔진 자체의 알고리즘적 한계로 이동하게 될 것임을 시사한다.
1.3. 플랫 메모리 모델: 500GB 통합 주소 공간의 개념화
제안된 하드웨어의 잠재력을 완전히 활용하기 위해서는 소프트웨어, 특히 운영체제가 이를 효율적으로 인식하고 관리할 수 있어야 한다. 이를 위한 논리적 기반이 바로 '플랫 메모리 모델(Flat Memory Model)'이다. 이 모델에서 CPU는 전체 500GB의 메모리 공간을 세그먼테이션이나 복잡한 메모리 관리 계층 없이 단일의 연속적인 주소 공간으로 선형적으로 접근할 수 있다.
현대의 64비트 운영체제인 윈도우와 리눅스는 이미 플랫 메모리 모델을 기반으로 작동한다. 이들은 페이징(paging)이라는 가상 메모리 기법을 통해 물리 메모리를 추상화하여 각 프로세스에 독립적인 가상 주소 공간을 제공한다. 64비트 CPU는 이론적으로 수 엑사바이트(2^64 바이트)의 메모리를 주소 지정할 수 있지만, 실제로는 CPU의 물리적 주소 핀 수에 의해 제한된다. 현대의 고성능 CPU는 일반적으로 40비트에서 52비트의 물리 주소 라인을 지원하며, 이는 1 테라바이트(TB)에서 4 페타바이트(PB)의 RAM을 지원할 수 있는 용량이다. 따라서 500GB 시스템은 이러한 물리적 주소 지정 한계 내에 충분히 들어온다.
이 제안의 핵심적인 차이점은, 기존 시스템에서 플랫 주소 공간이 DRAM, 페이지 파일 등 다양한 속도의 저장 장치 계층 위에 구축된 추상화인 반면, 이 시스템에서는 플랫 주소 공간이 물리적으로 균일한 초고속 메모리(SRAM)에 직접, 그리고 일대일로 매핑된다는 점이다. 이는 운영체제와 애플리케이션의 관점에서 볼 때, 500GB 전체가 마치 하나의 거대하고 지연 시간이 없는 단일 메모리 풀처럼 보이게 만든다. 이로 인해 가상 메모리 관리의 복잡성, 특히 페이지 폴트(page fault) 처리나 스와핑(swapping)과 관련된 오버헤드가 원천적으로 제거될 수 있는 가능성을 열어준다.
섹션 2: 물리적 구현: CPU 다이에서 시스템 스케일 인터포저까지
본 섹션에서는 개념적 아키텍처를 실현 가능한, 비록 극도로 도전적인, 물리적 설계로 전환한다. CPU, 거대한 SRAM 배열, 그리고 이들을 연결하는 인터커넥트의 세부 사항을 기술하며, 지연 시간을 핵심 최적화 지표로 삼는다.
2.1. CPU 코어 컴플렉스 설계: 시뮬레이션 워크로드를 위한 "적을수록 좋다" 접근 방식
목표 워크로드가 고도로 병렬화되지 않는다는 점을 고려하여, CPU 설계는 더 적은 수의 더 빠른 코어가 통합 메모리에 직접적이고 낮은 지연 시간으로 접근하는 데 중점을 둔다.
사용자는 4개 또는 6개의 코어를 명시했는데, 이는 주 시뮬레이션 루프에 있어 멀티스레딩이 주요 관심사가 아님을 정확히 인지한 것이다. 팩토리오나 드워프 포트리스와 같은 게임들은 핵심 로직이 대부분 단일 스레드에 의존하기 때문에, 코어 수를 늘리는 것보다 개별 코어의 성능을 극대화하는 것이 훨씬 효과적이다.
설계의 기반은 2025년 기준 최상위 게이밍 CPU인 AMD Ryzen 7 9800X3D나 Intel Core Ultra 9 285K와 같은 제품의 마이크로아키텍처가 될 것이다. 그러나 이 시스템은 기성품을 사용하는 대신, 해당 마이크로아키텍처를 기반으로 한 맞춤형 설계를 채택한다. 코어 수를 4개 또는 6개로 제한함으로써 확보되는 다이 면적은 캐시 컨트롤러, 메모리 컨트롤러, 그리고 주변 SRAM 어레이와의 연결을 위한 더 넓은 인터커넥트에 할당될 수 있다. 이는 메모리 접근 시 발생할 수 있는 경합(contention)을 최소화하고, 각 코어가 방대한 메모리 풀에 최대한 방해 없이 접근할 수 있도록 보장한다. 이는 '규모의 확장(scale-out)'이 아닌 '성능의 심화(scale-up)'에 초점을 맞춘 설계 철학이다.
2.2. 수직 및 수평 통합: 3D V-Cache 스태킹과 광대한 실리콘 인터포저의 결합
이 시스템의 물리적 구조는 최첨단 패키징 기술의 하이브리드 형태를 띨 것이다. 즉, CPU 다이 자체의 성능을 극대화하기 위한 3D 수직 적층과, 방대한 SRAM 어레이를 통합하기 위한 2.5D 수평 통합 기술이 결합된다. AMD의 3D V-Cache 기술은 TSV(Through-Silicon Via)와 직접적인 구리-구리 본딩을 사용하여 L3 캐시 다이를 CPU 코어 컴플렉스(CCD) 위에 직접 쌓는 것의 실현 가능성을 입증했다. 이 방식은 CPU 코어와 캐시 간의 물리적 거리를 최소화하여 가장 낮은 지연 시간을 제공하는 캐시 확장 방법이다. 이 시스템에서는 CPU 다이 자체에 이러한 3D 스태킹 기술을 적용하여, 코어가 가장 빈번하게 사용하는 데이터를 위한 대용량의 초저지연 L3 캐시를 확보한다. 이 CPU 다이는 그 후 거대한 실리콘 인터포저(interposer)의 중앙에 배치된다. 실리콘 인터포저는 2.5D 통합의 핵심 부품으로, TSMC의 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 기술이 대표적이다.
이 기술은 하나의 큰 실리콘 기판 위에 여러 개의 작은 칩렛(CPU, GPU, HBM 등)을 나란히 배치하고, 인터포저 내의 미세 배선을 통해 이들을 초고밀도, 초고대역폭으로 연결한다. 제안된 시스템에서는 이 인터포저가 단순히 칩렛들을 연결하는 역할을 넘어, 그 자체가 거대한 메모리 기판이 된다. 중앙의 CPU 다이 주변으로, 500GB 용량을 달성하기 위해 맞춤 설계된 수백 개의 SRAM 칩렛이 바둑판처럼 배열(tiling)될 것이다. 이 구조는 시스템의 물리적 실현을 가능하게 하는 가장 현실적인 접근법이다.
2.3. 지연 시간에 대한 연구: 광활한 SRAM 배열의 "NUMA와 유사한" 동작 평가
이 시스템의 가장 중요한 성능 특성은 지연 시간이다. 모든 메모리가 SRAM으로 구성되어 있지만, 수백 제곱센티미터에 달하는 거대한 인터포저 위에서 물리적 거리는 무시할 수 없는 변수가 된다. 이는 시스템이 진정한 UMA(Uniform Memory Access)가 아님을 의미한다. 신호는 유한한 속도로 전파된다. 표준 FR-4 PCB 기판(유효 유전율 ϵeff≈4.0)에서 신호는 빛의 속도의 약 절반, 즉 나노초당 약 150mm를 이동한다. 유전율이 더 높은 실리콘에서는 이 속도가 더욱 느려진다. 따라서 가로세로 20cm 크기의 인터포저 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝까지 신호가 도달하는 데에는 수 나노초가 소요될 것이다. 이는 CPU 다이에 물리적으로 인접한 SRAM 칩렛에 접근하는 것이 인터포저 가장자리에 있는 SRAM 칩렛에 접근하는 것보다 더 빠르다는 것을 의미한다.
이러한 특성은 물리적 위치에 따라 메모리 접근 시간이 달라지는 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 아키텍처의 정의와 정확히 일치한다. 그러나 이것은 '최상의 NUMA' 시스템이라고 할 수 있다. 일반적인 다중 소켓 서버 시스템에서 로컬 DRAM 접근 시간(~80 ns)과 원격 소켓의 DRAM 접근 시간(~150 ns) 사이의 차이는 수십 나노초에 달하는 반면, 이 시스템에서의 지연 시간 차이는 로컬 SRAM(~5 ns)과 원격 SRAM(~15 ns) 사이의 약 10 나노초 수준에 불과할 것이다.
사용자의 가설, 즉 이 시스템의 원격 SRAM 접근 지연 시간이 EPYC 프로세서가 인피니티 패브릭(Infinity Fabric)을 통해 다른 칩렛의 캐시에 접근하는 것보다 빠를 것이라는 주장은 매우 타당하다. AMD Ryzen 5950X에서 다른 CCD의 L3 캐시에 접근하는 데 약 80ns가 소요되는 반면, 동일 CCD 내에서는 약 30ns가 걸린다. 제안된 시스템의 신호 경로는 패키지 내 실리콘 위에서만 이루어지므로, 일반적인 CPU 간 연결에서 발생하는 여러 단계의 직렬화/병렬화(SERDES) 과정과 기판 트레이스를 거치지 않아 훨씬 낮은 지연 시간을 달성할 수 있다.
결론적으로, 이 시스템은 패키지 내 NUMA 아키텍처로 동작하며, 그 성능은 데이터가 실행 중인 코어로부터 물리적으로 얼마나 가까운지에 따라 달라질 것이다. 이 미세한 지연 시간 차이까지 최적화하기 위해서는 운영체제와 메모리 컨트롤러가 이러한 패키지 내 토폴로지를 인지하고, 스레드의 작업 데이터를 물리적으로 가장 가까운 SRAM 타일에 우선적으로 할당하려는 노력이 필요하다.
표 1: 메모리 접근 경로별 예상 지연 시간 예산
아래 표는 제안된 아키텍처가 메모리 계층 구조의 모든 수준에서 제공하는 지연 시간 개선 효과를 정량적으로 비교하여 보여준다. 이 표는 막대한 비용과 복잡성을 감수하고 얻는 성능상의 이점을 명확히 제시하며, 전체 프로젝트의 핵심적인 정당성을 뒷받침한다. 이 표는 '더 빠르다'는 추상적인 개념을 '주 메모리 지연 시간 10배 감소'와 같은 구체적인 수치로 전환하여, 제안된 시스템의 최악의 내부 접근 시간(원격 인터포저 SRAM)조차 기존 시스템의 최상의 주 메모리 접근 시간(DRAM)보다 우월함을 입증한다.
섹션 3: 소프트웨어의 필수 과제: 운영체제 재설계
본 섹션에서는 이 프로젝트에서 가장 복잡한 도전 과제, 즉 표준 소비자용 운영체제와 수정되지 않은 게임을 이 급진적으로 다른 하드웨어에서 실행시키는 문제를 다룬다. 사용자가 요청한 '특별판' 윈도우 커널은 상당한 규모의 공학적 노력을 요구한다.
3.1. 휘발성 문제: 전체 SRAM 시스템을 위한 부팅 프로세스 제안
SRAM은 휘발성 메모리이다. 시스템 전원이 차단되면 운영체제, 게임, 사용자 데이터를 포함한 모든 내용이 사라진다. 따라서 시스템이 매번 안정적으로 시작될 수 있도록 견고한 부팅 프로세스가 필수적이다. 일부 마이크로컨트롤러는 SRAM에서 부팅을 지원하지만, 이는 전원 인가 후 다른 소스(예: 하드웨어 로더나 소용량의 비휘발성 부트 ROM)에 의해 SRAM에 프로그램이 미리 로드되는 것을 전제로 한다. 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 다단계 부팅 프로세스를 제안한다:
초기 로더 저장소: 수 기가바이트 용량의 전용 비휘발성 메모리 칩(예: 플래시 메모리)에 최소한의 부트로더와 압축된 윈도우 커널 및 필수 드라이버 이미지를 저장한다.
하드웨어 로딩: 전원이 켜지면, 전용 하드웨어 컨트롤러가 이 부트로더를 500GB SRAM 배열의 미리 정의된 특정 영역으로 로드한다.
CPU 실행 시작: CPU는 SRAM의 해당 영역에서 실행을 시작한다.
커널 압축 해제: 부트로더의 유일한 임무는 플래시 저장소에 있는 윈도우 커널 이미지를 500GB SRAM 배열 내의 지정된 주소 범위로 압축 해제하는 것이다.
제어권 이양: 압축 해제가 완료되면, 부트로더는 윈도우 커널에 시스템 제어권을 넘긴다. 이후 윈도우는 전적으로 SRAM 상에서 부팅을 계속 진행한다. 게임 및 사용자 데이터는 별도의 고속 NVMe 드라이브에서 로드되며, 이 드라이브는 순수하게 비휘발성 '콜드 스토리지' 역할만 수행한다.
3.2. 메모리 관리의 재정의: 윈도우의 페이지 파일 없는 플랫 메모리 아키텍처를 위한 커널 수정
이 시스템의 잠재력을 최대한 활용하려면 윈도우 커널 메모리 관리자(Windows Kernel Memory Manager, WMM)에 대한 광범위한 수정이 필요하다. WMM은 물리적 RAM을 추상화하는 가상 메모리 개념을 기반으로 구축되었으며, 이 시스템의 핵심 요소 중 하나는 물리적 RAM이 부족할 때 임시 저장소로 사용되는 페이지 파일(pagefile.sys)이다.
표준 윈도우 시스템에서 페이지 파일을 비활성화하는 것은 시스템 불안정이나 충돌을 유발할 수 있어 권장되지 않는다. 많은 애플리케이션과 OS 핵심 기능조차 페이지 파일의 존재를 가정하고 설계되었기 때문이다. 따라서 이 시스템을 위한 '특별판' 윈도우 커널은 다음과 같은 핵심적인 수정 사항을 포함해야 한다:
페이징 로직 제거: 데이터를 더 느린 매체로 옮기는 페이징 개념 자체가 이 시스템에서는 무의미하다. 커널은 페이지 파일과 관련된 모든 로직을 제거하거나 비활성화한 상태로 재컴파일되어야 한다. 시스템은 500GB의 페이징 불가능한(non-pageable) 물리 RAM을 가진 것으로 인식하도록 설정되어야 한다.
메모리 할당자 수정: 세그먼트 힙(Segment Heap), 저파편화 힙(Low Fragmentation Heap, LFH)과 같은 커널의 메모리 할당자는 희소한 RAM을 관리하기 위해 설계된 휴리스틱을 제거하고, 단일의 거대한 플랫 메모리 풀에 맞게 조정되어야 한다.
'메모리 부족' 처리 방식 변경: 페이지 파일이 없으므로 '메모리 부족(out of memory)' 상황은 하드웨어적인 실패로 이어진다. 운영체제는 이러한 상황을 우아하게 처리하도록 수정되어야 하며, 가상 메모리라는 안전망이 없으므로 문제가 된 프로세스를 즉시 종료하는 방식이 될 가능성이 높다.
메모리 맵 파일 재구현: CreateFileMapping과 같은 메모리 맵 파일 기능은 재구현이 필요하다. 기존 방식처럼 디스크의 파일 데이터를 필요할 때마다 페이징하는 대신, 이 시스템에서는 해당 API 호출 시 NVMe 콜드 스토리지에서 SRAM의 예약된 영역으로 파일을 통째로 복사(memcpy)하는 방식으로 동작해야 한다.
3.3. NUMA 인식 활용: 공간적으로 분산된 SRAM 관리를 위한 드라이버 레벨 접근 방식
섹션 2.3에서 분석했듯이, 이 시스템은 패키지 내 NUMA 아키텍처로 동작한다. 최고의 성능을 이끌어내기 위해서는 운영체제가 이 토폴로지를 이해하고 활용해야 한다. 다행히도 윈도우는 NUMA 아키텍처에 대한 강력한 내장 지원을 갖추고 있어, 스레드를 사용 중인 메모리와 가까운 프로세서에 스케줄링하고, 메모리 할당 요청을 로컬 노드에서 우선적으로 처리하는 기능이 이미 구현되어 있다. 이 기능을 활용하기 위한 가장 현실적이고 우아한 해결책은 맞춤형 하드웨어 추상화 계층(Hardware Abstraction Layer, HAL)과 ACPI 테이블을 개발하는 것이다.
논리적 NUMA 노드 정의: 인터포저 위의 SRAM 배열을 물리적 영역에 따라 여러 개의 논리적 NUMA 노드로 분할한다.
토폴로지 보고: 부팅 시, 맞춤형 HAL이 이 토폴로지 정보를 윈도우 커널에 보고한다.
자동 최적화: 윈도우의 표준 NUMA 인식 스케줄러와 메모리 관리자는 이 정보를 바탕으로 스레드와 메모리 배치를 자동으로 최적화한다. 이 방식은 게임 자체를 수정할 필요 없이 시스템의 물리적 특성을 최대한 활용할 수 있게 해준다
섹션 4: 극한 공학: 열 및 재료 과학의 최전선
본 섹션에서는 이처럼 고밀도의 시스템에 전력을 공급하고 냉각하는 데 따르는 엄청난 물리적 과제를 분석하고, 초전도 인터커넥트와 같은 사용자의 더 추상적인 제안을 평가한다.
4.1. 킬로와트급의 도전: 500GB SRAM 시스템의 전력 및 열 밀도
이 시스템의 가장 큰 공학적 제약은 SRAM을 제작하는 것이 아니라, 그것이 발생시키는 폐열을 관리하는 것이다. SRAM의 전력 소비는 복합적이다. 유휴 상태의 비트당 정적 전력 소비는 DRAM보다 높지만, 재충전이 필요 없어 활성 상태의 동적 전력 소비는 더 낮다. 그러나 500GB라는 엄청난 규모에서는 총 전력 소비량이 막대해진다.
활성 상태의 SRAM은 기가바이트당 약 3∼5W의 전력을 소비하는 것으로 보고된다. 유휴 전력은 이보다 낮지만 0은 아니다. 보수적으로 500GB의 활성 SRAM이 GB당 3.5W를 소비한다고 가정하면, SRAM만으로 1,750W가 필요하다. 여기에 고성능 CPU(약 200W)와 인터커넥트(약 200W)의 전력 소비를 더하면, 전체 패키지의 열 설계 전력(TDP)은 2.2 킬로와트(kW)에 쉽게 근접할 수 있다. 이 엄청난 열은 가로세로 20cm, 즉 400 cm2의 면적 내에서 발생하며, 이는 평균 5.4 W/cm2 이상의 열 유속(heat flux)을 의미한다. 이는 공랭식 쿨링의 한계(약 0.5 W/cm2)를 훨씬 넘어서며, 최첨단 수랭식 쿨링(약 2 W/cm2)으로도 감당하기 어려운 수준이다. 칩 내의 국소적인 '핫스팟'에서는 열 유속이 1 kW/cm2에 육박할 수도 있다. 따라서 이 시스템에는 상변화(phase-change) 또는 극저온 냉각 방식이 필수적이며, 이는 사용자가 액체 질소를 제안한 이유를 공학적으로 뒷받침한다.
표 2: 시스템 전력 및 열 부하 추정
아래 표는 극저온 냉각의 필요성을 정량적으로 뒷받침하기 위한 전력 및 열 부하 추정치이다. 각 구성 요소의 전력 소비를 분석하고 결과적인 열 유속을 계산함으로써, 이 시스템이 왜 전통적인 냉각 방식의 한계를 넘어서는지를 명확히 보여준다.
4.2. 침수 냉각: 액체 질소라는 구현 기술
이러한 막대한 열 부하를 관리하기 위한 가장 효과적인 방법은 시스템 전체를 액체 질소(Liquid Nitrogen, LIN)에 담그는 침수 냉각 방식이다. 액체 질소는 대기압에서 −195.8∘C (77 켈빈)의 끓는점을 가지며, 기화열이 매우 높아 탁월한 냉매로 사용된다. 직접 침수 냉각은 액체 질소가 끓으면서 발생하는 상변화(기화)를 통해 엄청난 양의 열을 흡수한다. 보고된 임계 열 유속(Critical Heat Flux, CHF) 값은 700 kW/m2, 즉 70 W/cm2를 초과하는데 , 이는 예상되는 평균 열 유속인 약 5.4 W/cm2를 관리하기에 충분하고도 남는 용량이다. 이 방법은 열전달물질(thermal interface material)을 제거하여 열 저항을 최소화하고, 인터포저 전체 표면에 걸쳐 균일한 냉각을 제공하는 장점이 있다.
액체 헬륨도 고려할 수 있으나, 훨씬 낮은 끓는점(4.2K)을 가지고 있어 취급이 더 복잡하고 비용이 많이 들며, 실리콘 전자 장치에 대한 추가적인 이점이 그 어려움을 상쇄하지 못할 수 있다. 따라서 액체 질소는 필요한 냉각 성능을 제공하면서도 공학적으로 더 현실적인 선택이다.
4.3. 77 켈빈에서의 성능: 트랜지스터 스위칭 속도에 대한 극저온 효과
77K의 극저온 환경은 단순히 냉각만을 위한 것이 아니다. 이 온도는 실리콘 트랜지스터의 동작 특성을 근본적으로 변화시키며, 대부분의 경우 성능 향상으로 이어진다.
극저온에서는 실리콘 내의 포논 산란(phonon scattering)이 감소하여 전자의 이동성(mobility)이 증가한다. 이는 트랜지스터의 스위칭 시간을 단축시키는 직접적인 원인이 된다. 또한, 서브스레숄드 스윙(sub-threshold swing)이 더 가파르게 변하여, 더 낮은 게이트 전압 변화로도 트랜지스터를 '꺼짐'에서 '켜짐' 상태로 전환할 수 있게 된다.
이는 더 낮은 동작 전압을 가능하게 하여 전력 소비를 줄이는 데 기여한다. 실험적으로, 상온(300K)에서 10K로 냉각 시 포화 드레인 전류가 3배 이상 증가하는 것이 관찰되었다. 이러한 효과들을 종합하면, CPU는 상온에서보다 훨씬 높은 주파수(아마도 20~30% 이상)에서 안정적으로 오버클럭될 수 있으며, 이는 단일 스레드 성능을 더욱 향상시키는 중요한 요소가 된다.
4.4. 초전도체 가설: 무손실 인터커넥트의 실현 가능성
사용자는 PCB 트레이스를 고온 초전도체(High-Temperature Superconductor, HTS)로 도핑하는 아이디어를 제안했다. 이는 제안된 시스템의 구성 요소 중 가장 추상적이고 미래 지향적인 부분이다.
YBCO와 같은 고온 초전도체는 액체 질소의 끓는점(77K)보다 높은 임계 온도(약 90K)를 가지므로, 제안된 냉각 시스템과 양립 가능하다. 인터커넥트에 HTS를 사용하면 저항 손실(
I2R 가열)이 완전히 사라지고, 구리 배선의 주요 고장 원인인 전자이주(electromigration) 현상 없이 훨씬 높은 전류 밀도를 감당할 수 있다.
그러나 이론적인 이점에도 불구하고, 실리콘이나 PCB 기판 위에 HTS 박막을 증착하고 패터닝하는 것은 표준 CMOS 제조 공정과 양립하기 어려운 매우 복잡하고 초기 단계의 기술이다. 패키지 내의 짧은 인터커넥트에서 저항 손실을 제거하여 얻는 성능 이득은 엄청난 제조상의 어려움에 비하면 미미할 것이다. 따라서 HTS 인터커넥트는 이 시스템에서 실현 가능한 공학적 선택이라기보다는 미래의 연구 방향으로 남는다.
섹션 5: 피할 수 없는 현실: 새로운 병목 현상과 제약 조건
본 섹션은 무한한 예산으로도 쉽게 극복할 수 없는 거대한 현실적 과제들을 탐구하는 일종의 '현실 점검'이다. 메모리 지연 시간 문제가 해결되었을 때 새롭게 부상하는 병목 현상들을 다룬다.
5.1. 수율 문제: 모놀리식 설계가 불가능하고 타일링이 필수적인 이유
단일 웨이퍼 크기의 500GB SRAM 인터포저는 현재 기술로 제조가 불가능하다. 최첨단 반도체 공정의 수율은 결코 100%가 아니며, 다이 크기가 커질수록 결함이 발생할 확률은 1에 수렴한다. 모놀리식 인터포저에 단 하나의 치명적인 결함이라도 발생하면 전체 시스템이 쓸모없게 된다. TSMC의 CoWoS와 같은 첨단 패키징 기술은 수율이 높은 작은 칩렛들을 테스트하여 '양품(known good die)'을 선별한 뒤, 이를 하나의 인터포저 위에 통합하는 방식을 기반으로 한다. 따라서 이 시스템의 500GB SRAM 역시 수백 개의 작고 동일한 SRAM 칩렛으로 제조되어야 한다.
이 칩렛들은 개별적으로 테스트를 거친 후, 거대한 인터포저 또는 여러 개의 상호 연결된 인터포저 위에 본딩될 것이다. 이는 섹션 2.3의 NUMA 아키텍처 결론을 다시 한번 강화한다. 이 시스템은 단일 실리콘 조각이 아닌 수많은 부품의 조립품이며, 이들 간의 인터커넥트가 중요한 성능 변수가 된다.
5.2. 신호 무결성과 전자이주: 고주파, 대면적 인터포저의 도전 과제
크고 밀집된 인터포저를 가로질러 고주파 신호를 전송하는 것은 상당한 신호 무결성(Signal Integrity, SI) 문제를 야기한다. 고주파에서 인터커넥트는 전송선처럼 동작하며, 임피던스 불일치, 인접 라인 간의 혼선(crosstalk), 전원 공급망 노이즈 등이 데이터를 손상시킬 수 있다. 제안된 인터포저의 엄청난 배선 밀도와 길이는 이러한 문제들을 더욱 악화시킬 것이다.
또한, 2.2kW급 시스템에 전력을 공급하기 위해 필요한 높은 전류 밀도는 전자이주(electromigration)의 위험을 증가시킨다. 전자이주는 전류에 의해 금속 원자가 물리적으로 이동하여 배선에 공극(void)이나 단락(short)을 유발하는 현상이다. 극저온 환경이 구리의 저항을 낮춰 이 현상을 일부 완화할 수 있지만, 시스템의 전체 수명 동안 신뢰성을 보장하기 위해서는 정교한 설계와 분석이 요구된다.
5.3. 대규모 데이터 무결성: 다중 비트 ECC의 불가피한 오버헤드
수조 개의 트랜지스터로 구성된 이 거대한 메모리 시스템에서 비트 오류는 가능성이 아니라 필연이다. 우주 방사선에 의한 소프트 에러나 제조 결함에 의한 하드 에러는 반드시 발생한다. 따라서 데이터 무결성을 보장하기 위해 오류 정정 코드(Error Correction Code, ECC)는 선택이 아닌 필수이다.
표준 ECC는 단일 비트 오류를 수정하고 이중 비트 오류를 감지(SECDED)할 수 있다. ECC는 추가적인 패리티 비트(일반적으로 데이터 64비트당 8비트)를 필요로 하므로 총 SRAM 요구량이 증가하며, 모든 메모리 접근 시 인코딩/디코딩 로직을 거치므로 약간의 지연 시간 페널티를 추가한다. 이 시스템의 규모와 새로운 아키텍처를 고려할 때, 더 복잡한 고장 모드에 대응하기 위해 BCH 코드나 리드-솔로몬 코드와 같은 더 강력한 다중 비트 오류 정정 코드가 필요할 수 있으며, 이는 오버헤드를 더욱 증가시킬 것이다.
5.4. 최종 관문: 게임 엔진이 병목이 될 때
하드웨어 메모리 병목을 완벽하게 해결하고 나면, 성능의 한계는 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 이동한다. 게임 엔진은 입력 처리, 게임 상태 업데이트(시뮬레이션), 그래픽 렌더링으로 구성된 주 루프(main loop)를 가진다. 이 중 시뮬레이션 단계는 본질적으로 순차적인 경우가 많다. 팩토리오에서 N+1 틱에서의 조립 기계 상태는 N 틱에서의 투입기 상태에 의존한다. 이러한 데이터 의존성 사슬은 병렬화를 극도로 어렵게 만든다. 유체 역학이나 열 분배와 같은 일부 하위 시스템은 병렬로 처리될 수 있지만, 핵심적인 개체 업데이트 루프는 여전히 거대한 단일 스레드 과제로 남는다. Unity나 Unreal과 같은 범용 게임 엔진 역시 주 '게임 스레드'에서 병목 현상을 겪는다.
이는 시스템이 특정 지점에 도달하면, 더 높은 클럭 속도와 같은 하드웨어 성능 향상이 거의 효과를 보지 못하는 수확 체감의 법칙에 부딪히게 됨을 의미한다. 소프트웨어 자체가 근본적인 알고리즘 구조 때문에 게임 상태를 더 빨리 처리할 수 없기 때문이다. 이 시스템의 궁극적인 UPS는 기계가 아닌 게임 코드에 의해 제한될 것이다. CPU 코어는 데이터 대기 없이 항상 명령어를 실행하고 있지만, 그 명령어의 순서는 게임 코드의 순차적 의존성에 의해 결정된다. 이 순차적 명령어들의 '임계 경로(critical path)'가 새로운, 깨뜨릴 수 없는 병목이 되며, 시스템의 성능은 암달의 법칙(Amdahl's Law)에 의해 지배받게 된다.
섹션 6: 성능 예측 및 최종 결론
본 마지막 섹션에서는 이전의 모든 분석을 종합하여 구체적인 성능 추정치를 제공하고, 사용자의 제안에 대한 최종적인 판단을 내린다.
6.1. 예상 팩토리오 성능: "초당 업데이트(UPS)"의 새로운 패러다임
기준선: 2025년 최상위 CPU인 AMD Ryzen 9 9950X3D는 FactorioBox 벤치마크에서 약 665 UPS를 달성한다.18 이 벤치마크는 특정하고 까다로운 메가베이스 상태를 대표한다.
제안된 시스템의 성능 배율:
지연 시간 감소: 캐시 미스 시 약 70ns의 DRAM 접근에서 평균 약 10ns의 인터포저 위 SRAM 접근으로 바뀌는 것은 약 7배의 지연 시간 감소를 의미한다. 워크로드가 지연 시간에 민감하므로, 이는 거의 선형적인 성능 향상으로 이어진다. 예상 UPS 배율: 약 4~6배.
극저온 오버클러킹: 77K의 작동 온도는 상온 대비 안정적인 20~30%의 클럭 속도 향상을 가능하게 할 수 있다. 예상 UPS 배율: 약 1.2~1.3배.
대역폭 증가: 지연 시간이 주된 병목이지만, 초당 수 테라바이트에 달하는 광대역 병렬 인터포저 버스의 사실상 무한한 대역폭은 데이터 처리량과 관련된 2차적인 병목을 제거하는 '활성화 요인'으로 작용한다.
예상 UPS: 기준선 UPS * 지연 시간 배율 * 클럭 배율 = 665 * 5 * 1.25 = 약 4150 UPS. 이는 현재 벤치마크 기록 보유자보다 약 6배 더 큰 규모의 기지를 60 UPS로 원활하게 시뮬레이션할 수 있음을 의미한다. 게임이 60 UPS로 제한되는 일반적인 플레이 환경에서, 이 기계는 현재로서는 상상할 수 없는 규모와 복잡성을 가진 공장을 처리할 수 있으며, 수천만 개의 활성 개체를 지원할 수 있을 것이다.
6.2. 광범위한 게이밍 및 애플리케이션 성능 맥락
대부분의 다른 게임과 애플리케이션에서 성능 향상은 훨씬 덜 극적일 것이다.
GPU 병목 게임: 고사양 그래픽을 요구하는 타이틀에서는 GPU가 병목이므로, 이 시스템은 동일한 GPU를 장착한 기존 PC에 비해 아무런 이점을 제공하지 않는다.
CPU 병목 (메모리 비민감) 애플리케이션: 작업 데이터가 표준 CPU의 L3 캐시 내에 충분히 들어가거나, 코어 수에 의해 성능이 결정되는 작업(예: 비디오 렌더링)의 경우, 이 시스템은 더 적은 코어 수 때문에 Ryzen 9 9950X나 Core Ultra 9 285K와 같은 기존 하이엔드 데스크톱보다 빠르지 않거나 오히려 느릴 수 있다.
SPEC 벤치마크: 이 시스템은 메모리 민감성 SPEC CPU 벤치마크에서는 뛰어난 성능을 보일 가능성이 높지만, 코어 수가 적기 때문에 처리량(throughput)을 측정하는 SPECrate 벤치마크에서는 경쟁력이 없을 것이다.
6.3. 결론: 실현 가능성의 경계를 허무는 이론적으로 타당한 아키텍처
최종적으로, 사용자의 핵심 아이디어는 이론적으로 매우 타당하다고 결론 내릴 수 있다. SRAM-DRAM 간의 지연 시간 절벽을 제거하는 것은 특정 종류의 시뮬레이션 소프트웨어가 직면한 주된 성능 병목을 직접적으로 해결하는 가장 확실한 방법이다. 그러나 이 프로젝트는 반도체 제조, 열 공학, 운영체제 설계 분야에서 물리적으로 가능한 것의 최첨단에 위치한다. 목표 워크로드에 대한 성능 향상은 기념비적이며 시뮬레이션 규모에 대한 새로운 패러다임을 열 것이지만, 이 시스템은 고도로 전문화된, 세상에 단 하나뿐인 예술품과 같은 존재가 될 것이다.
이 시스템은 전통적인 메모리 계층 구조의 경계가 사라진 컴퓨팅의 잠재적 미래를 엿볼 수 있는 매혹적인 창을 제공한다. 하지만 현재로서는, 이는 여전히 사고 실험과 국립 연구소 수준의 연구 프로젝트 영역에 확고히 남아 있다.
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