Processing-in-Memory를 위한 십억 규모의 그래프 기반 근사 최근접 이웃 탐색 공동 설계

요약

대규모 그래프 기반 근사 최근접 이웃 탐색(ANNS)을 위한 PIM(Processing-in-Memory) 알고리즘-아키텍처 공동 설계 연구를 소개합니다. 압축 레이아웃, 비동기 스케줄러, 곱셈 없는 커널을 통해 기존 CPU/GPU 대비 압도적인 처리량 향상을 달实现했습니다.

핵심 포인트

• PIM 기반의 알고리즘-아키텍처 공동 설계 제안
• 압축 인덱스 레이아웃으로 메모리 점유율 14.5배 축소
• 비동기 파이프라인 스케줄러로 호스트-PIM 통신 최적화
• CPU 대비 최대 20배, GPU 대비 17.1배 높은 처리량 달성
• 기존 PIM 가속기 대비 높은 재현율 영역에서 129배 성능 우위