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인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장 뿐 아니라 데이터의 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술이다. 메모리 내 대량의 정보를 이동 없이 메모리 내에서 병렬 연산하기 때문에 전력 소모가 현저히 낮아, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만드는 유력한 기술로 주목받고 있다.
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삼성전자 연구진이 MRAM(자기저항메모리, Magnetoresistive Random Access Memory)을 기반으로 한 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅을 세계 최초로 구현하고, 연구 결과를 영국 현지시간 12일 세계적인 학술지 ‘네이처(Nature)’에 게재했습니다.
* (논문제목) A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing
* (논문링크) https://www.nature.com/articles/s41586-021-04196-6
인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장 뿐 아니라 데이터의 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술입니다. 메모리 내 대량의 정보를 이동 없이 메모리 내에서 병렬 연산하기 때문에 전력 소모가 현저히 낮아, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만드는 유력한 기술로 주목받고 있습니다.
삼성전자 연구진은 MRAM의 한계를 기존의 ‘전류 합산’ 방식이 아닌 새로운 개념의 ‘저항 합산’ 방식의 인-메모리 컴퓨팅 구조를 제안함으로써 저전력 설계에 성공했습니다.
이번 연구는 시스템 반도체 공정과 접목해 대량 생산이 가능한 비휘발성 메모리인 MRAM을 세계 최초로 인-메모리 컴퓨팅으로 구현하고, 차세대 저전력 AI 칩 기술의 지평을 확장했다는데 큰 의미가 있습니다.
✓ 00:00 삼성전자 연구진이 MRAM을 기반으로 한 인-메모 컴퓨팅을 세계 최초로 구현
✓ 00:37 인-메모리 컴퓨팅은 저장 뿐 아니라 데이터 연산까지 수행
✓ 01:31 ‘저항 합산’ 방식의 인-메모리 컴퓨팅 구조를 제안
✓ 01:55 차세대 저전력 AI 칩 기술의 지평을 확장
✓ 02:10 생물학적 신경망을 다운로드하는 뉴로모픽 플랫폼으로의 활용 가능성
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#삼성반도체 #MRAM #인메모리컴퓨팅
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인메모리 데이터베이스란 무엇입니까? – TIBCO Software
인메모리 데이터베이스는 휘발성 주 메모리를 기반으로 합니다. 휘발성 메모리는 시스템 전원이 꺼지면 모든 데이터가 손실되도록 설계되었습니다. 인메모리 데이터베이스 …
Source: www.tibco.com
Date Published: 11/19/2022
View: 4723
인 메모리 데이터베이스 – 나무위키:대문
In-Memory Database IMDB, 혹은 MMDB(Main Memory DBMS)라고도 한다. 디스크가 아닌 주 메모리에 모든 데이터를 보유하고 있는 데이터베이스.
Source: namu.wiki
Date Published: 8/7/2021
View: 3775
인메모리 데이터베이스 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
인메모리 데이터베이스(In-memory Database)는 데이터 스토리지의 메인 메모리에 설치되어 운영되는 방식의 데이터베이스 관리 시스템이다. 인메모리 데이터베이스는 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 6/1/2022
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인-메모리(In-Memory) – 네이버 블로그
인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)이란 애플리케이션이 운영을 위한 데이터를 하드 디스크가 아닌 메인 메모리에 모두 올려서 서비스를 수행하는 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 1/25/2021
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인메모리 컴퓨팅이란 무엇인가 – 슬로우뉴스
간단히 말하자면, 인메모리 컴퓨팅은 기존의 디스크 기반 컴퓨팅과는 달리 데이터를 하드디스크에 저장하고 관리하는 것이 아니라, 전체 데이터를 …
Source: slownews.kr
Date Published: 8/18/2022
View: 4597
인메모리 데이터베이스의 도입효과 | SAP Insights
간단히 말하면, 인메모리 데이터베이스는 디스크 스토리지와 같은 기존 위치가 아닌 컴퓨터 메모리에 보관되는 데이터베이스입니다. 대부분의 비즈니스 애플리케이션에서는 …
Source: www.sap.com
Date Published: 7/4/2021
View: 7588
삼성전자, M램 기반 ‘인-메모리 컴퓨팅’ 세계 첫 구현 – 한겨레
인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장은 물론 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술로, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만들기 위한 유력 …
Source: www.hani.co.kr
Date Published: 8/11/2021
View: 3959
빅데이터와 인 메모리 컴퓨팅 기술 – Korea Science
올해 가트너에서는 다시 한 번 메모리에 관련. 된 인-메모리 컴퓨팅(In-memory computing)이라. 는 키워드를 다시 올려 놓는다. 이 인-메모리 컴. 퓨팅에서는 기존의 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 5/11/2022
View: 678
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- Author: 삼성전자 반도체 [Samsung Semiconductor]
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- Date Published: 2022. 1. 12.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=mxMBakcH-tU
삼성전자, MRAM 기반 인-메모리 컴퓨팅 세계 최초 구현
삼성전자 연구진이 MRAM(자기저항메모리, Magnetoresistive Random Access Memory)을 기반으로 한 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅을 세계 최초로 구현하고, 연구 결과를 영국 현지시간 12일 세계적인 학술지 ‘네이처(Nature)’에 게재했다.
* (논문제목) A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing
* (논문링크) https://www.nature.com/articles/s41586-021-04196-6
이번 연구는 삼성전자 종합기술원 정승철 전문연구원이 제1저자로, 함돈희 종합기술원 펠로우 및 하버드대학교 교수와 김상준 종합기술원 마스터가 공동 교신저자로 참여했다. 삼성전자 종합기술원, 반도체연구소, 파운드리사업부 연구원들도 공동으로 연구에 참여했다.
기존 컴퓨터는 데이터의 저장을 담당하는 메모리 칩과 데이터의 연산을 책임지는 프로세서 칩을 따로 나누어 구성한다.
인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장 뿐 아니라 데이터의 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술이다. 메모리 내 대량의 정보를 이동 없이 메모리 내에서 병렬 연산하기 때문에 전력 소모가 현저히 낮아, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만드는 유력한 기술로 주목받고 있다.
RRAM(저항메모리, Resistive RAM)과 PRAM(위상변화메모리, Phase-change RAM) 등 비휘발성 메모리를 활용한 인-메모리 컴퓨팅의 구현은 지난 수년간 전 세계적으로 관심이 높은 연구 주제였다.
하지만 또 다른 비휘발성 메모리인 MRAM은 데이터 안정성이 높고 속도가 빠른 장점에도 불구하고, 낮은 저항값을 갖는 특성으로 인해 인-메모리 컴퓨팅에 적용해도 전력 이점이 크지 않아 인-메모리 컴퓨팅으로 구현되지 못했다.
삼성전자 연구진은 이러한 MRAM의 한계를 기존의 ‘전류 합산’ 방식이 아닌 새로운 개념의 ‘저항 합산’ 방식의 인-메모리 컴퓨팅 구조를 제안함으로써 저전력 설계에 성공했다.
연구진은 MRAM 기반 인-메모리 컴퓨팅 칩의 성능을 인공지능 계산에 응용해 숫자 분류에서는 최대 98%, 얼굴 검출에서는 93%의 정확도로 동작하는 것을 검증했다.
이번 연구는 시스템 반도체 공정과 접목해 대량 생산이 가능한 비휘발성 메모리인 MRAM을 세계 최초로 인-메모리 컴퓨팅으로 구현하고, 차세대 저전력 AI 칩 기술의 지평을 확장했다는데 큰 의미가 있다.
연구진은 새로운 구조의 MRAM 칩을 인-메모리 컴퓨팅으로 활용할 뿐 아니라, 생물학적 신경망을 다운로드하는 뉴로모픽 플랫폼으로의 활용 가능성도 함께 제안했다.
삼성전자 종합기술원 정승철 전문연구원은 “인-메모리 컴퓨팅은 메모리와 연산이 접목된 기술로, 기억과 계산이 혼재되어 있는 사람의 뇌와 유사한 점이 있다”며, “이번 연구가 향후 실제 뇌를 모방하는 뉴로모픽 기술의 연구 및 개발에도 도움이 될 수 있을 것”이라고 말했다.
삼성전자는 초격차 메모리 기술 역량을 시스템 반도체 기술과 접목하여, 차세대 컴퓨팅 및 인공지능 반도체 분야에서 지속적으로 기술 리더십을 확장해 나갈 계획이다.
인메모리 데이터베이스란 무엇입니까?
인메모리 데이터베이스는 컴퓨터의 주 메모리에 모든 조직 또는 개인의 데이터를 저장합니다.
인메모리 데이터베이스에 대한 데이터 분석은 보조 기억 장치를 사용하는 기존 데이터베이스에 비해 빠릅니다. 이러한 보조 기억 장치에는 하드 디스크 또는 솔리드 스테이트 장치(SSD)가 포함됩니다. 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU)는 주 메모리에 저장된 데이터에만 직접 접속할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터는 보조 기억 장치의 데이터보다 훨씬 빠르게 주 메모리의 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이로 하여 인메모리 데이터베이스 처리가 엄청나게 빠르게 됩니다.
조직은 고속 데이터베이스 조작을 필요로 하는 애플리케이션에 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 광고 스폿에 대한 실시간 입찰에서도 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 실시간 광고 입찰에서 입찰 플랫폼은 사용자가 웹 페이지를 로드하는 동안 경매를 위한 광고 스폿을 기재합니다. 실시간 입찰 플랫폼은 여러 입찰자로부터 입찰 데이터를 수집하고 여러 규칙에 따라 낙찰을 선택하고 낙찰자의 광고를 표시합니다. 이 모든 작업은 웹 페이지가 로드되는 동안 밀리초 이내에 진행되어야 합니다. 인메모리 데이터베이스를 사용하면 실시간 입찰 플랫폼이 밀리초의 대기 시간 내에서 이러한 모든 데이터 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
조직에서 인메모리 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?
사물 인터넷 (IoT)의 출현과 클라우드 기반 솔루션의 성장에 따라 조직은 실시간으로 데이터를 처리해야 할 필요가 제기됩니다. 건강 및 보안 모니터와 같은 수백만 개의 장치에서 매초 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 실시간으로 분석하는 것은 결정적인 문제로 됩니다. 조직은 실시간 데이터를 처리하기 위해 고성능 데이터베이스 솔루션이 필요합니다. 인메모리 데이터베이스는 또한 조직이 데이터베이스 연산 속도를 높여 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 빅 데이터의 이점을 활용하는 데도 도움이 됩니다. 조직에서 다음 중 하나가 필요한 경우 인메모리 데이터베이스 적용을 고려해야 합니다.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
인메모리 데이터베이스(In-memory Database)는 데이터 스토리지의 메인 메모리에 설치되어 운영되는 방식의 데이터베이스 관리 시스템이다.
인메모리 데이터베이스는 디스크에 최적화된 데이터베이스보다 더 빠른데 그 까닭은 디스크 접근이 메모리 접근보다 느리기 때문이며, 이 데이터베이스는 내부 최적화 알고리즘이 더 단순하며 더 적은 CPU 명령을 실행한다. 메모리의 데이터에 접근하면 데이터를 조회할 때 검색 시간이 줄어들며 디스크보다 더 빠르고 더 예측 가능성 성능을 제공한다.[1][2]
인메모리 데이터 스토리지의 잠재적인 기술적 문제는 RAM의 휘발성이다. 구체적으로 말해 전원이 소실될 경우나 고의적인 상황 등에서 휘발성 RAM 안에 저장된 데이터는 손실된다.[3] 비휘발성 RAM 기술의 도입으로 인메모리 데이터베이스는 전력 손실에도 완전한 속도로 데이터를 유지할 수 있게 되었다.[4][5]
주요 제품 [ 편집 ]
인-메모리(In-Memory)
가트너가 발표한 2012년 10대 전략 기술 트렌드를 보면 빅데이터와 인-메모리 컴퓨팅이 나란히 나열되어 있습니다. 인-메모리 기술은 빅데이터 시대에 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있는 핵심 기술입니다.
인-메모리 컴퓨팅
64비트 범용 서버의 활용 확산, 메모리 가격의 하락 등 하드웨어의 발전과 실시간성을 요구하는 응용 분야의 확대로 인하여 인-메모리 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
인-메모리 컴퓨팅 기술은 응용 서비스의 클라우드화, 모바일화, 글로벌화로 인하여 발생하는 익스트림 트랜잭션(Extreme transaction)의 고성능 처리를 지원하기 위한 기반 기술로 활용이 확대되고 있습니다. 익스트림 트랜잭션 처리는 빅데이터와 같이 예외적으로 많은 트랜잭션을 처리하는 것을 의미합니다. 또한 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해서 실시간성을 제공하기 위한 기반 플랫폼으로 활용이 될 전망입니다.
익스트림 트랜잭션 처리 환경에서 서비스 제공을 위해 활용되는 데이터 또는 서비스 중에 생성되는 데이터들은 그 양이 많고, 생성 속도가 매우 빠릅니다. 따라서, 대규모 데이터에 대해 익스트림 트랜잭션 처리를 지원하기 위해서는 고성능 컴퓨터 기술뿐만 아니라 인-메모리 컴퓨팅 기술과의 연계가 필요합니다. 어떤 일을 하는데 있어서 최고의 성과를 얻기 위해서는 적절한 시점, 즉 실시간성이 매우 중요합니다. 빅데이터를 활용하는 데 있어서도 적시성(즉, 실시간성) 확보가 매우 중요합니다.
인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)이란 애플리케이션이 운영을 위한 데이터를 하드 디스크가 아닌 메인 메모리에 모두 올려서 서비스를 수행하는 것을 말합니다. 즉, 연산을 위한 영역으로만 여겨졌던 메모리 영역을 대량의 데이터를 저장하여 처리할 수 있는 공간으로 사용하는 것입니다. 예전에는 메인 메모리(Main Memory) 가격이 높아서 불가능하였지만, 지금은 가격의 하락으로 가능하게 된 기술입니다.
트랜잭션 처리 분야의 거장인 짐 그레이는 2006년 워싱턴의 레드먼드에서 열린 한 학술행사에서 하드 디스크가 데이터 백업을 위한 역할을 하게 되고, 램(RAM)이 운영 데이터 저장 관리에 사용되는 인-메모리 컴퓨팅이 보편화될 것을 예견했습니다.
인-메모리 컴퓨팅 기술의 분류
인-메모리 컴퓨팅 기술은 인-메모리 응용 플랫폼(In-Memory Application Platform), 인-메모리 데이터 관리(In-Memory Data Management), 인-메모리 메시징(In-Memory Messaging)의 3가지로 분류할 수 있습니다. 현재 인-메모리 컴퓨팅 기술을 활발하게 활용하려는 곳은 데이터 관리 분야로 데이터베이스 관리 서비스를 제공하는 인-메모리 데이터베이스 관리 시스템(In-Memory DBMS)과 분산 환경에서 응용의 성능을 높일 수 있는 분산 캐시층을 제공하는 인-메모리 데이터 그리드(In-Memory Data Grid)가 있습니다.
인-메모리 DBMS 방식이 정말 유용한가?
인-메모리 DBMS는 메인 메모리에 레코드들을 저장한다는 것이 기존의 디스크 DBMS 방식과 가장 큰 차이점이라고 할 수 있습니다. 이러한 차이점으로 디스크 DBMS와의 커다란 성능 차이를 가져오게 된 것입니다.
[ 디스크 DBMS와 인-메모리 DBMS의 차이 ]상단 그림을 보시면 디스크 DBMS의 경우 디스크에 저장된 내용을 메인 메모리로 로딩을 해야 하며 실행을 위해서는 CPU로 해당 데이터를 재 전송해야 합니다. 이에 반해서 인-메모리 DBMS는 메인 메모리에서 바로 CPU로 데이터를 전송만 하면 되므로 구조상으로 간단합니다.
하지만 메모리 액세스가 디스크 액세스보다 훨씬 빠르다는 것은 전혀 새로운 사실은 아닙니다. 기존의 DBMS들도 이러한 문제점을 캐시(Cache)를 통해 해결하고 있습니다. 즉, 자주 사용되는 레코드들은 캐싱을 통해 미리 메모리에 넣어두어서 디스크를 통한 입-출력에서 발생하는 속도 저하 문제를 해결한 것입니다. 이를 생각한다면 인-메모리는 기존 방식보다 얼마나 빠른가 하는 의문을 가지게 됩니다.
결론적으로 말하자면 디스크 DBMS와 인-메모리 DBMS의 작동 방식이 서로 다릅니다. 캐싱을 통한다고 해도 설계상의 차이점으로 성능상의 차이가 발생합니다. 디스크 컴퓨터는 태생적으로 읽고 쓰기 위해서는 반드시 디스크를 이용해야 되는 것입니다.
인-메모리 DBMS의 접근 방식
요즘 거론되고 있는 인-메모리 데이터베이스의 양대 산맥인 SAP와 오라클의 메모리 접근 방식에는 차이점이 있습니다. 먼저 SAP는 모든 디스크를 없애고 메모리 상에 데이터베이스를 상주 시켜 속도를 향상시켰습니다. 이로 인하여 DRAM의 용량이 매우 크고 가격 또한 비쌉니다.
오라클은 디스크가 아닌 플래쉬 메모리에 저장해 접근 속도를 높이고 있습니다. SAP는 메인 메모리에서 모든 것을 처리하는 반면, 오라클은 보조 기억장치 활용을 극대화 하는 방향으로 가고 있습니다. 래리 엘리슨 오라클 CEO는 미국 샌프란시스코 모스콘센터에서 개최된 ‘오라클 오픈월드 2013’ 행사에서 “애플리케이션의 수정, 업로드 등이 없이 단지 옵션을 켜는 것만으로도 쿼리를 백배 이상 OLTP 속도를 두배 이상 높일 수 있다” 고 자신들의 인-메모리 방식에 대한 자신감을 내 보였습니다.
인-메모리 DBMS의 단점
인-메모리 DBMS의 단점은 안정성이 떨어진다는 것입니다. 충격에 대한 안전성은 HDD보다 높기 때문에 이 부분을 지적한 것은 아닙니다. 정전이나 정전기 발생 시 안정성이 크게 떨어진다는 말입니다. 메인 메모리는 휘발성 주기억장치로, 정전이나 전력이 끊기면 메모리에 저장된 방대한 데이터가 삽시간에 사라집니다. 데이터베이스 전체가 살아지는 최악의 경우가 발생할 수 있습니다.
이를 방지하기 위해서 백업용 SSD나 HDD를 구비해서 주기적으로 데이터를 백업 하겠지만 백업된 데이터와 증발된 데이터 사이에는 차이점이 발생할 수 있으며 이 문제는 치명적일 수 있습니다.
인메모리 컴퓨팅이란 무엇인가
하드웨어 관점에서 봤을 때, 데이터 분석 시스템은 다음과 같은 세 가지 구성요소로 이루어져 있다.
연산을 수행하는 프로세서 처리의 대상이 되는 데이터를 저장할 저장장치 그리고 이 둘 사이에 데이터를 전송하는 전송 시스템
당연히 전체 데이터 분석 시스템의 성능을 저하하는 병목(bottleneck)은 이 중에서 가장 느린 구성요소이다. 현재 사용되는 폰 노이만 컴퓨터 시스템에서의 병목은 단연 저장장치이다. 더 정확히 이야기하자면 대용량 저장장치로 사용되는 하드디스크 시스템이 전체 시스템의 성능을 저하하는 병목이 되었다.
인메모리 컴퓨팅: 개념
이러한 병목 현상을 극복하기 위해서 오랫동안 사용되고 발전된 방법은 캐시—메모리—하드디스크로 구성되는 메모리 계층 구조를 사용하는 것이었다.
하지만 무어의 법칙1에 따라 CPU의 성능이 급격하게 발전하여 CPU와 하드디스크의 속도 차이가 점점 증가하고, 인공지능이나 빅데이터, 사물인터넷 같은 새로운 기술의 발전에 따라 IT 시스템이 처리해야 할 데이터 양이 기존의 캐시 시스템으로 지원하기에는 너무 급속하게 증가함에 따라 다른 방법으로 이런 폰 노이만 병목을 해결해야 할 필요성이 급격하게 증대되었고, 이런 필요성을 해결하기 위해 인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)이 자연스럽게 제안되었다.
간단히 말하자면, 인메모리 컴퓨팅은 기존의 디스크 기반 컴퓨팅과는 달리 데이터를 하드디스크에 저장하고 관리하는 것이 아니라, 전체 데이터를 메모리에 적재하여 사용하는 것을 의미한다. 조금 더 기술적인 정의는 컴퓨팅 시스템의 공식 기록 시스템(system of record)으로 하드디스크를 사용하는 것이 아니라 메모리를 사용하는 것이라 할 수 있다. 기존 디스크 기반 컴퓨팅에서는 데이터를 하드디스크에 보관·처리 하고, 빈번하게 사용되는 일부 데이터를 메모리에 캐싱하는 구조라고 하면, 인메모리 컴퓨팅은 데이터를 메모리에 보관·처리하고 하드디스크를 데이터의 안전한 보관(stash)하기 위해 사용하는 구조다.
인메모리 컴퓨팅: 역사
인메모리 컴퓨팅의 시초는 앞서 언급한 바와 같이 메모리 계층 구조에서의 캐싱 시스템이다. 1985년경 사용되기 시작하였고, 가장 빈번하게 사용되는 데이터를 하드디스크에서 메모리로 옮겨서 전체 시스템의 처리 속도를 향상시키는 방법이지만, 당시의 16비트나 32비트 컴퓨터에서는 최대 4GB 정도의 RAM을 지원할 수 있었기 때문에 효율적으로 처리할 수 있는 데이터 크기에 제한이 있었다.
그 다음 단계는 당연히 분산 캐싱이다. 하나의 컴퓨터로 부족하다면 여러 개의 컴퓨터를 연결하여 더 많은 용량의 메모리를 캐시로 사용할 수 있도록 하는 것이다. 1995년 후 나타나기 시작한 분산 캐싱은 클러스터링(clustering)이나 분산컴퓨팅과 같은 기술들과 함께 발전하기 시작했다.
2005년 이후 복수의 컴퓨터를 연결하여 메모리를 통합 관리하는 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 인메모리 데이터 그리드(In Memory Data Grid)나 인메모리 데이터베이스와 같은 기술로 발전하였다. 현재 주요 클라우드 서비스 업체들에서 제공하는 인메모리 컴퓨팅 서비스는 대부분 인메모리 데이터 그리드나 인메모리 데이터베이스 수준에 머물러 있으나, 인메모리 컴퓨팅 전문 업체들은 인메모리 데이터 그리드와 인메모리 데이터베이스는 물론 스트리밍 엔진, 기계학습, 분산처리, SQL 등의 기능을 통합한 인메모리 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다.
인메모리 데이터베이스 vs. 인메모리 데이터 그리드
인메모리 데이터베이스는 이름에서 알 수 있듯이 하드디스크나 SSD에 데이터를 저장하는 데이터베이스와는 달리 주로 메모리에 데이터를 저장하는 데이터베이스를 의미한다. 하드디스크에 비해 메모리의 접근 속도가 1,000배 정도 빠르므로 실시간 광고 경매와 같이 수십에서 수백 msec의 반응 속도가 요구되는 경우나, 기존의 디스크 기반 데이터베이스의 전 단계(front-end)로서 활용되기도 한다.
인메모리 데이터 그리드(IMDG)는 각각의 메모리를 공유하여 클러스터에서 동작하는 모든 애플리케이션들이 함께 사용할 수 있도록 하는 컴퓨터 클러스터를 의미한다. 하나의 컴퓨터 서버에서 제공할 수 있는 메모리보다 많은 메모리를 필요로 하는 대규모 애플리케이션들을 지원하기 위해 사용된다.
클러스터에 있는 각 컴퓨터는 각자의 메모리에 있는 데이터와 데이터구조에 대한 뷰(view)를 가지고 있지만, 이 뷰는 전체 클러스터에 공유된다. 따라서 하나의 애플리케이션을 클러스터에 있는 모든 컴퓨터에서 각 컴퓨터가 자신의 메모리에 가지고 있는 데이터에 대해 병렬 처리함으로써 메모리의 속도에 따른 성능향상은 물론 병렬처리에 따른 성능향상까지 가능하게 된다.
하이브리드 트랜잭션/분석 처리
인메모리 컴퓨팅의 사용처는 다양하지만, 가장 관심을 받는 분야 중의 하나는 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(Hybrid Transaction/Analytic Processing, HTAP)다. 지금까지의 디스크 기반 IT 시스템에서는 기관의 일상적인 운영에 필요한 온라인 트랜잭션 처리(Online Transaction Processing, OLTP) 시스템과 데이터 분석을 위한 온라인 분석 처리(Online Analytical Processing, OLAP) 시스템은 엄격하게 구분되었다.
특정 데이터에 대한 빠른 접근과 빈번한 업데이트를 지원해야 하는 OLTP 시스템에서 방대한 데이터에 대한 접근이 필요한 OLAP 프로세스를 수행할 경우, 기관의 운영에 필요한 OLTP 시스템의 성능저하가 발생하기 때문이다. 따라서 기존 구조에서는 기관의 운영에 필요한 OLTP가 수행되는 운영 데이터베이스(Operational Database)를 분석에 사용할 별도의 데이터웨어하우스(Data Warehouse) 데이터베이스로 복사하고, 데이터웨어하우스에서 OLAP를 수행하였다.
데이터베이스를 복사/전송하는 과정에는 시간이 소요되고, 데이터양이 방대할수록 더 많은 시간이 소요되기 때문에, 데이터 분석은 필연적으로 이미 시간이 지난(stale) 데이터를 기준으로 이루어지게 된다.
하지만 이미 위에서 보인 바와 같이 인메모리 컴퓨팅은 동일한 인메모리 데이터베이스 상에서 OLTP와 OLAP를 성능저하 없이 수행할 수 있도록 지원한다. 이는 가장 최신의 데이터를 대상으로 데이터 분석을 가능하게 하여 이전보다 훨씬 정확하고 다양한 데이터 분석이 가능하게 한다.
클라우드 인메모리 컴퓨팅 솔루션
인메모리 데이터베이스 시스템 소프트웨어는 상당수 데이터베이스 업체들에서 제공하고 있지만, 클라우드 사업자들이 제공하는 솔루션을 중심으로 살펴보고자 한다.
1. 아마존웹서비스의 아마존 일래스티캐쉬(ElastiCache)
오픈소스인 레디스(Redis)와 멤캐쉬드(Memcached)와 호환되는 서비스를 제공한다. 일래스티캐쉬는 매니지스 서비스로 동일한 가상 프라이빗 클라우드(Virtual Private Cloud, VPC)에 있는 리소스만 일래스티캐쉬에 접속이 가능하며 최대 6.1 TB의 메모리까지 확장 가능하다.
2. 마이크로소프트 애저
애저 SQL 데이터베이스 프리미엄과 비즈니스 크리티컬(Business Critical) 티어 사용자들에게 OLAP, OLTP, HTAP용 인메모리 데이터베이스를 제공한다. 또한, 2019년 11월부터는 오픈소스인 아파치 이그나이트(Apache Ignite) 기반의 그리드게인 시스템스(GridGain Systems)의 그리드게인 인메모리 컴퓨팅 플랫폼을 애저 마켓플레이스에서 제공한다.
3. 구글 클라우드의 구글 메모리스토어(Memorystore)
레디스 호환 매니지드 서비스를 제공한다. 2020년 2월 11일부터 기가스페이스(GigaSpace)의 기가스페이스 인사이트엣지(InsightEdge) 인메모리 분석 플랫폼을 매니지드 서비스로 제공하고 있다.
4. 오라클 클라우드
자체 솔루션인 오라클 데이터베이스 인메모리를 지원함은 물론이고, 마이크로소프트 애저와 마찬가지로 그리드게인(GridGain) 인메모리 컴퓨팅 플랫폼을 오라클 클라우드 마켓플레이스에서 제공한다.
5. 아이비엠(IBM) 클라우드
SAP HANA(High Performance Analytic Appliance)를 지원하며, 헤이즐캐스트(Hazelcast)의 인메모리 데이터 그리드(IMDG) 플랫폼을 아이비엠 클라우드 마켓플레이스에서 제공한다.
아직 초기, 하지만 비중 확대할 것
인메모리 컴퓨팅은 기존 디스크 기반 컴퓨팅의 폰 노이만 병목의 해소를 통해서 상당한 성능 향상을 제공할 수 있는 기술이며, 이미 시장에 다양한 솔루션들이 제공되고 있다. 하지만 아직 주요 진정한 클라우드 서비스 사업자들의 채택은 초기 단계로 보인다. 이는 메모리 공유를 통한 성능 향상이 멀티테넌트(multi- tenant) 구조에서는 극복하기 어려운 보안 문제를 야기하는 것이 가장 큰 장애물로 판단된다.
장기적으로는 이미 언급한 보안 문제와 초기 도입 장벽을 낮추는 등의 문제 해결을 전제로 클라우드 서비스의 장점을 극대화할 수 있는 기술로서 점차 그 비중이 확대될 것으로 기대된다.
인메모리 데이터베이스의 도입효과
최신 인메모리 데이터베이스는 정형화된 트랜잭션과 음성, 비디오, 자유로운 형식의 문서, 이메일 등의 비정형 데이터를 망라하는 모든 유형의 데이터를 동일하게 빠른 액세스 기능과 함께 단일 시스템에 저장할 수 있도록 지원합니다.
신속한 처리: 인메모리 데이터베이스는 데이터 검색에 필요한 CPU 명령어가 더 적기 때문에 레거시 데이터베이스보다 속도가 더 빠릅니다. 개발자는 이러한 이점을 활용해 시스템 응답 시간 지연 없이 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다. 또한 여러 하위 세트(열)를 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리를 사용해 속도와 용량을 더욱 개선합니다.
결합된 툴: 기존 시스템은 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)로 액세스하는 레거시 데이터베이스에 트랜잭션 데이터를 저장합니다. 그 다음 분석을 위한 뷰를 확보하기 위해 온라인 분석 처리(OLAP) 툴을 사용해 대량 데이터 세트(또는 빅데이터)를 사용할 수 있는 개별 데이터베이스(데이터 웨어하우스)로 데이터를 옮기기도 합니다. 최신 인메모리 데이터베이스는 OLAP와 OLTP를 모두 지원해 중복 저장할 필요가 없고 데이터 전송이 지연되지 않습니다. 다시 말해 웨어하우스 데이터의 완전성 또는 적시성에 대한 우려가 없습니다.
디지털 발자국 감소: 기존 데이터베이스는 많은 양의 중복 데이터를 저장합니다. 예를 들면 시스템이 업데이트된 각 행의 사본을 생성하고 결합된 데이터 세트 테이블을 추가해 필요 용량과 유지보수 횟수가 늘어납니다. 앞서 언급한 OLAP/OLTP는 중복이 발생하지 않을 뿐 아니라 열 중심의 데이터베이스는 데이터베이스에 변경 사항을 데이터베이스에 적용하는 동시에 저장합니다.
즉각적인 인사이트: 최신 인메모리 데이터베이스는 분석 기능이 내장되어 실시간 경고 및 실시간 트랜잭션 데이터에 대한 운영 리포팅을 할 수 있는 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
삼성전자, M램 기반 ‘인-메모리 컴퓨팅’ 세계 첫 구현
연구 결과 네이처에 게재
CPU 연산+저장 메모리 동시에
저전력 AI칩에 이용될 유력 기술
엠(M)램 기반 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅 세계 최초 구현에 성공한 정승철 삼성전자 종합기술원 전문연구원(왼쪽부터), 함돈희 종합기술원 펠로우, 김상준 종합기술원 마스터. 삼성전자 제공
삼성전자 연구진이 엠(M)램(자기저항메모리·자성체 소자를 이용한 비휘발성 메모리)을 기반으로 한 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅을 세계 최초로 구현한 연구결과를 국제학술지 (Nature)에 공개했다.
삼성전자는 12일(현지시각) 정승철 삼성전자 종합기술원 전문연구원(제1저자)과 함돈희 종합기술원 펠로우 겸 하버드대 교수, 김상준 종합기술원 마스터가 공동 교신저자로 참여한 관련 논문 이 에 게재됐다고 13일 밝혔다. 이번 연구에는 사내 종합기술원, 반도체연구소, 파운드리사업부 연구원들도 공동으로 참여했다.
인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장은 물론 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술로, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만들기 위한 유력 기술 후보로 꼽힌다. 기존 컴퓨터에서 쓰이는 ‘폰 노이만 구조’는 연산을 담당하는 중앙처리장치(CPU)와 데이터를 저장하는 메모리가 나뉘어져 있어 시피유가 연산에 앞서 필요한 데이터를 메모리에서 가져오고, 다시 연산 결과를 메모리에 저장하는 작업을 순차적으로 진행한다. 이 때문에 시피유와 메모리 간에 주고받는 데이터량이 많아 작업 처리가 지연되는 병목 현상이 발생하는 한계가 있었다.
반면, 인-메모리 컴퓨팅은 메모리의 대량 정보가 시피유로 이동하는 과정 없이 메모리 내에서 병렬 연산이 가능하기 때문에 인공지능(AI)이 빅데이터를 빛의 속도로 빠르게 처리해야 하는 작업 등에 유리하다. 그만큼 전력 소모도 기존보다 현저히 낮다. 앞서 지난 수년간 전세계 연구진들이 아르(R)램(저항메모리)과 피(P)램(상변화메모리)을 활용해 인-메모리 컴퓨팅 기술 구현에 성공한 사례는 있지만, 상대적으로 별다른 진척이 없었던 자기저항메모리 기반 인 메모리 컴퓨팅의 구현은 이번이 처음이다.
삼성전자 연구진은 데이터 안정성이 높고 속도는 빠르지만, 낮은 저항값으로 전력 면에선 이점이 적은 엠램의 한계를 뛰어넘기 위해 기존 ‘전류합산’ 대신 새로운 개념의 ‘저항합산’ 방식으로 저전력 설계에 성공했다는 게 회사 쪽 설명이다. 이번 논문의 제1저자 정승철 종합기술원 전문연구원은 “인-메모리 컴퓨팅은 메모리와 연산이 접목된 기술로, 기억과 계산이 혼재되어 있는 사람의 뇌와 유사한 점이 있다”며 “이번 연구가 향후 실제 뇌를 모방하는 뉴로모픽 기술의 연구 및 개발에도 도움이 될 수 있을 것”이라고 설명했다.
선담은 기자 [email protected]
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