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초저전력 에지 환경에서 Transformer 모델 추론을 가속화하기 위한 MCU인 Chimera를 소개합니다. 22nm FDX 공정 기반의 이 칩은 고대역폭 L2 메모리 서브시스템과 QoS 보장 기능을 통해 지연 시간을 획기적으로 줄였습니다.
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원문 바로가기우리는 초저전력 에지(hundred of mW) 환경에서 급격히 진화하는 Transformer 기반 모델의 실시간 추론 (inference)을 가속화하도록 설계된 유연하고 확장 가능한 마이크로컨트롤러 유닛 (MCU)인 Chimera를 선보입니다. 22 nm FDX 공정으로 구현된 이 칩은 9개의 범용 RV32IMA 코어를 특징으로 하는 컴퓨팅 클러스터 (compute cluster) 내에 Transformer 가속기를 긴밀하게 결합하였습니다. 확장성은 새로운 L2 메모리 아일랜드 (L2 memory island) 서브시스템을 통해 메모리 계층 구조로 확장되며, 이를 통해 563 Gb/s의 총 대역폭 (aggregate bandwidth)을 제공하는 동시에 여러 클러스터 간의 데이터 공유를 가능하게 합니다. L2 서브시스템은 지연 시간에 민감한 (latency-critical) 트래픽에 대해 서비스 품질 (QoS) 보장을 강제하여, 최대 16배의 지연 시간 감소를 달성합니다. Chimera는 3.1 TOPS/W 및 281 GOPS/mm²의 피크 에너지 및 면적 효율을 달성하였으며, 이는 최첨단 (State of the Art, SoA) SoC와 비교했을 때 1.37배 더 높은 에너지 효율과 최대 100배 더 높은 면적 효율을 보여줍니다. SoA 독립형 가속기 (standalone accelerators)와 비교했을 때, Chimera는 대등한 에너지 효율을 달성하면서도 최대 1.8배 더 높은 면적 효율을 기록했습니다.