모든 스트림이 동시에 도착하지만, CPU는 하나씩 처리합니다.
- 반응 지연 증가 — 결과 하나마다 메모리를 네 번 오갑니다
- 프레임마다 달라지는 지연 — 각 스트림이 CPU 차례를 기다립니다
- 센서를 추가할수록 모든 센서의 지연이 악화됩니다
01 / WHY IT MATTERS
원시 데이터 이동은 비쌉니다. 그리고 해마다 늘어납니다.
센서 하나하나가 원시 스트림을 만들고, 그 스트림은 무엇이든 유용한 일이 일어나기 전에 프로세서까지 실려 갑니다. 센서가 밀집된 시스템에서는 연산이 아니라 이 이동이 병목이 되고 있으며, 센서 수는 계속 늘고 있습니다.
10–15스마트폰 한 대의 센서
60–100자동차 한 대
2,000–25,000항공기 한 대
이 숫자들은 지금도 커지고 있고, 센서 하나가 스트림 하나를 더합니다.
02 / WHY NEAR-SENSOR
데이터 이동은 줄이고, 반응은 더 빠르게.
센서가 많은 시스템에서는 모든 원시 데이터가 공유 메모리에 쌓이고, CPU가 전처리한 뒤 다시 메모리에 기록되며, 그제서야 가속기가 읽어갑니다. RiDM은 이 연산을 데이터가 생성되는 지점에서 먼저 수행합니다.
모든 스트림이 동시에 도착하고, 처리도 동시에 이루어집니다.
- 결과까지의 경로 단축 — 메모리에 도달하기 전에 데이터를 축약
- 지연 편차 감소 — 어떤 스트림도 다른 스트림을 기다리지 않음
- 센서가 늘어도 호스트 지연을 유지하도록 설계
개념적 데이터 경로
03 / DODA ARCHITECTURE
실행 중에 연산 흐름을 조율하는 데이터플로우 머신, DODA.
컴파일 시점에 정해진 순서가 아니라, 데이터가 준비된 연산부터 실행합니다. 새로운 워크로드를 위해 실리콘을 다시 만들지 않고 파이프라인을 재구성할 수 있습니다.
DODA STANDS FOR
Dynamically Orchestrated Dataflow Architecture
오케스트레이션이 사전에 정해지지 않고 데이터가 도착하는 대로 이루어집니다. 고정된 파이프라인과 데이터플로우 머신의 차이가 바로 이 지점입니다.
LINEAGE
박사 연구에서 특허까지.
Toward General-Purpose Dynamic Dataflow Processing
빠르면서도 효율적인 범용 데이터플로우 아키텍처를 목표로 한 이진호 대표의 NUS 박사 연구입니다.
NUS ScholarBank ↗PCT 특허 3건
핵심 아키텍처, 인터커넥트, 런타임 재구성을 포괄합니다.
- WO2023/234867Reconfigurable Computing Architecture
- WO2024/242626 A1Hierarchical Network Design for Dynamic Dataflow Style Architectures
- WO2026/015086 A1Adaptive and Reconfigurable Dataflow Computing System and Method