NVIDIA, Vera CPU로 차세대 AI 칩 설계 가속

NVIDIA가 차세대 CPU와 GPU를 설계하는 전자설계자동화(EDA) 업무에 Vera CPU를 배치하기 시작했다. 초기 시험에서 일부 검증과 시뮬레이션 작업의 성능이 최대 1.5배 높아졌다고 회사는 설명했다. Cadence와 Synopsys도 관련 도구 최적화에 참여한다. AI 칩 경쟁은 가속기 구조만이 아니라 복잡한 설계를 얼마나 빠르게 검증하느냐에도 달려 있다는 의미다.

현대 프로세서는 설계 구상에서 제조 가능한 실리콘까지 여러 해가 걸린다. 엔지니어는 시뮬레이션, 형식 검증, 회귀 테스트를 반복하며 제조 전에 경계 조건과 오류를 찾는다. GPU와 머신러닝이 일부 과정을 빠르게 만들었지만 논리 시뮬레이션과 검증은 여전히 단일 코어 성능, 메모리 접근, 안정적인 처리량에 크게 의존한다. 검증 속도가 늦어지면 제품 일정 전체가 밀릴 수 있다.

NVIDIA가 공개한 초기 시험에는 Cadence Jasper와 Synopsys VCS가 포함됐다. Jasper는 증명 기술과 머신러닝을 활용해 설계 문제를 조기에 찾고, VCS는 제조 전 복잡한 칩 설계를 시뮬레이션하고 검증한다. NVIDIA는 같은 코어 수를 사용한 시험에서 두 애플리케이션 모두 일부 작업에서 최대 1.5배 성능을 기록했다고 밝혔다. 회사는 도구 프로파일링과 시스템 튜닝을 계속하고 있다.

Vera는 88개의 맞춤형 NVIDIA Olympus CPU 코어, LPDDR5X 메모리, 2세대 확장형 일관성 패브릭을 결합한다. 높은 코어 성능과 메모리 대역폭, 일정한 지연 시간을 목표로 한 구성이다. 한 번의 검증 실행이 빨라지면 피드백 주기가 짧아지고, 전체 처리량이 높아지면 같은 개발 기간에 더 많은 설계안을 시험할 수 있다.

이 개선은 AI 하드웨어 업체에 중요하다. 수요가 증가하는 동안 새 가속기를 출시해야 하고, 검증 지연은 제품 출시 일정까지 영향을 미친다. 다만 벤치마크 결과가 곧바로 테이프아웃 일정 단축을 의미하지는 않는다. 실제 효과는 도구 통합, 시스템 공급, 기업이 새 CPU로 이전할 수 있는 업무 범위에 달려 있다.

NVIDIA는 Vera를 CPU 로드맵의 일부로 설명하면서 Rigel 코어 기반의 차세대 Rosa CPU에도 같은 전략을 적용할 계획이라고 밝혔다. GPU, CPU, AI 모델을 설계 과정에서 적절히 나눠 쓰겠다는 의미다. 앞으로 더 많은 EDA 도구와 실제 설계 환경에서 결과가 재현되는지, 성능 향상이 지속적인 개발 효율로 이어지는지를 확인해야 한다.

NVIDIA는 칩 설계가 RTL 기술, 논리 시뮬레이션, 형식 검증, 회귀 테스트, 디지털 구현이 서로 연결된 단계로 진행된다고 설명했다. 검증 처리량이 높아지면 문제를 더 일찍 발견해 제조 직전에 값비싼 설계 반복을 줄일 수 있다. Vera는 효율적인 LPDDR5X 메모리와 2세대 일관성 패브릭을 사용해 낮은 지연 작업과 대규모 회귀 시험이 섞인 클러스터를 겨냥한다. NVIDIA는 자사 CPU로 다음 CPU와 GPU를 설계하면서 실리콘, 소프트웨어, 시스템 튜닝 사이의 피드백 고리를 만들고 있다.