현재 모든 LLM 서빙 시스템은 GPU 를 중심으로 설계되고 있으며, 프로덕션 수준의 어텐션-FFN 분산부터 NVIDIA 의 Rubin GPU-LPU 이종 플랫폼에 이르기까지 마찬가지입니다. 또한 학술적인 PIM/PNM 제안들도 여전히 교차 장치 통신의 중심 허브로 GPU 를 간주합니다. 그러나 GPU 의 컴퓨팅 집중 아키텍처는 디코드 단계 어텐션의 메모리 바운드 특성과 근본적으로 불일치하여 서빙 지연 시간을 증가시키고, 유휴 컴퓨팅 유닛에 전력 및 다이 면적을 낭비하게 만듭니다. 추론 및 에이전트 워크로드가 컨텍스트 길이를 100 만 토큰 수준으로 밀어붙이면서 어텐션 지연 시간이 주요 사용자 측면 병목 현상이 되는 문제가 더욱 악화되고 있습니다. 이러한 비효율성을 해결하기 위해 우리는 저지연 장컨텍스트 어텐션을 위한 멀티 칩렛 메모리 중심 아키텍처인 AMMA 를 제안합니다. AMMA 는 GPU 컴퓨팅 다이 (compute dies) 를 HBM-PNM 큐브로 대체하여 이용 가능한 메모리 대역폭을 약 2 배 증가시켜 메모리 바운드 어텐션 워크로드를 더 잘 처리할 수 있도록 합니다. 이 대역폭을 비례적인 성능 향상으로 전환하기 위해 우리는 (i) 최소 전력 및 면적 예산 하에서 디코드 어텐션 시 큐브별 내부 대역폭을 완전히 활용하는 로직 다이 마이크로아키텍처, (ii) 2 단계 하이브리드 병렬화 스킴, 그리고 (iii) 칩 내 다이 간 통신 과부하를 줄이는 재순서화 집단 흐름 (reordered collective flow) 을 도입합니다. 또한 큐브별 컴퓨팅 전력 및 칩 내 D2D 링크 대역폭에 대한 설계 공간 탐색을 수행하여 하드웨어 설계자에게 실행 가능한 지침을 제공합니다. 평가 결과, AMMA 는 NVIDIA H100 대비 15.5 배 낮은 어텐션 지연 시간과 6.9 배 낮은 에너지 소비를 달성함을 보여줍니다.