Diffusion Transformer (DiT)는 고품질 이미지 및 비디오 생성을 위한 강력한 모델 아키텍처로 부상했습니다. 비디오 DiT의 경우, 3D 시공간 어텐션 (3D Spatio-Temporal Attention)은 프레임 수에 비례하여 토큰 길이를 증가시키며, 이는 계산 비용을 급격히 상승시킵니다. 토큰 감소 (Token reduction) 방법들은 공간적 중복성 (Spatial redundancy)을 활용하여 이 비용을 완화하지만, 기존 방식들은 부정확한 유사도 추정 및 경량 매칭 알고리즘에 의존하여 매칭 품질이 떨어지고 가속 효과도 미미합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 비디오 DiT를 위한 SW-HW 공동 설계 가속기인 ORBIS를 제안합니다. ORBIS는 이전 타임스텝 (Timestep)의 출력 활성화 (Output activation)를 활용하여 더욱 정확한 토큰 간 유사도 (Inter-token similarity)를 확보함으로써, 매칭 품질을 실질적으로 개선하고 더 높은 토큰 감소율을 가능하게 합니다. 나아가, 우리는 글로벌 토큰 분포를 포착하고 추가적인 이득을 위해 토큰 쌍 손실 (Token-pair loss)을 명시적으로 최소화하는 분포 인식 토큰 매칭 (Distribution-Aware Token Matching, DATM) 알고리즘을 도입합니다. DATM의 지연 시간 (Latency)을 완전히 숨기기 위해, 우리는 특화된 딥 파이프라인 (Deeply pipelined) 하드웨어를 설계하였으며, 양자화 (Quantization)를 통해 하드웨어 비용을 최소화하여 무시할 만한 정확도 손실만으로 전체 면적의 2.4%만을 차지하도록 했습니다. 광범위한 실험 결과, ORBIS는 최신 기술인 AsymRnR보다 약 2배 높은 토큰 감소율을 달성하는 동시에, NVIDIA A100 GPU 대비 최대 4.5배의 속도 향상과 79.3%의 에너지 절감을 실현함을 보여주었습니다.