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[IT뉴스]플래시 저장장치 성능 '최대 3배' 향상…AI 추론 가속화

온카뱅크관리자

2026-11-11 08:47:24

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 플래시 저장장치의 데이터 처리 성능을 최대 3배 끌어올릴 파일시스템 기술이 개발됐다. 파일시스템은 컴퓨터가 파일을 어디에 저장하고, 어떻게 읽고 쓸지를 관리하는 소프트웨어다. 개발된 기술은 저장장치의 데이터 정리 시간과 불필요한 대기를 줄여 인공지능(AI) 추론 속도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
 KAIST는 전기 및 전자공학부 원유집 교수 연구팀이 차세대 플래시 저장장치의 성능 저하의 원인이 되는 소프트웨어 병목을 밝혀 저장 공간 관리에 효율성을 높이는 파일시스템 기술 '게이즈(GAZE)'를 개발했다고 11일 밝혔다.
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 AI 생성 이미지. KAIST
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 AI가 학습한 내용을 토대로 답을 생성하는 과정을 '추론'이라고 한다. 이때 연산장치가 작업을 수행하려면 저장장치가 필요한 데이터를 제때 공급해야 한다. 연산장치의 속도가 빨라도 데이터를 기다리는 대기 시간이 길어지면 전체 처리 속도는 느려진다.
 저장장치는 사진, 동영상, 프로그램 운용에 필요한 데이터를 보관했다가 필요할 때 꺼내주는 컴퓨터의 '디지털 창고' 역할을 한다.
 특히 플래시 저장장치는 전원이 꺼져도 데이터를 보관하는 반도체 기반의 저장장치로, 컴퓨터의 SSD 등에 쓰인다. 이 저장장치는 사용 중에도 공간을 정리한다. 남겨야 할 데이터를 다른 곳으로 옮기고, 비워진 영역을 회수해 다시 사용할 자리를 만드는 구조(가비지 컬렉션)다. 흡사 창고 안에 물건을 정리해 새로운 물건이 들어갈 공간을 확보하는 것과 같다.
 문제는 정리 작업에 시간이 오래 걸릴수록 새로운 데이터를 저장하는 데 필요한 시간도 길어진다는 점이다. 이는 다른 데이터 처리 작업에도 부담을 줄 수 있다. 결과적으로 저장장치의 속도가 빨라져도 이를 관리하는 소프트웨어가 비효율적이라면 정작 성능을 담보하기 어렵다.
 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 차세대 'ZNS(Zoned Namespace)' 플래시 저장장치에 주목했다. ZNS는 저장 공간을 '존'이라는 큰 구역으로 나눠 데이터를 순차적으로 기록한다.
 이 방식은 저장장치 내부의 복잡한 관리 작업을 줄일 수 있다. 단 운영체제와 파일시스템이 큰 구역의 공간 정리를 효율적으로 처리해야 하는 과제가 남는다. 하지만 기존 파일시스템은 상대적으로 작은 영역을 정리하는 데 적합하게 설계돼 정리 과정에서 수 기가바이트(GB)의 데이터를 옮겨야 하는 ZNS에는 효율적이지 않다. 창고는 커졌는데 정리 방식은 동일해 작업 시간이 되레 길어질 수 있는 셈이다.
 연구팀은 ZNS의 공간 정리 방식을 세 가지로 개선해 문제를 해소했다. 먼저 데이터를 확인한 후 읽고 쓰는 과정을 네 단계로 나눠 동시 진행하고, 공장 생산라인처럼 여러 작업을 겹쳐 처리할 수 있도록 해 대기 시간을 줄였다.
 정리에 필요한 메모리는 미리 확보했다. 작업할 때마다 임시 공간을 새로 마련하는 번거로움을 줄인 것이다.
 여기에 공간 정리 중 메모리에 먼저 담아둘 수 있는 데이터를 계속 저장할 수 있도록 해 정리가 끝날 때까지 모든 저장 요청을 기다리게 하던 방식을 바꿨다.
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 <img alt="(왼쪽부터) 원유집 교수, 김주원 박사, 유환석 석사과정생, 유승원 박사과정생. KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/akn/20261111083958898bein.png" data-org-width="622" dmcf-mid="FWh4DW3GkC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/akn/20261111083958898bein.png" width="658">
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 (왼쪽부터) 원유집 교수, 김주원 박사, 유환석 석사과정생, 유승원 박사과정생. KAIST
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 연구팀은 게이즈(GAZE)를 리눅스 운영체제에서 플래시 저장장치의 파일을 관리하는 소프트웨어인 'F2FS'에 적용해 성능을 비교했다.
 이 결과 같은 시간에 처리하는 데이터양은 최대 3배 늘었다. 또 사용한 저장 공간을 비워 다시 사용할 수 있게 하는 정리하는 작업(가비지 컬렉션)에 소요되는 시간이 기존 F2FS의 1/3로 줄어든 것으로 확인됐다.
 연구팀이 개발한 기술은 새로운 전용 하드웨어를 추가하거나 저장장치에 기록하는 데이터 형식을 바꾸지 않고도 성능을 높였다는 점이 특징이다.
 이를 통해 대규모 데이터를 다루는 AI 추론과 데이터센터에서 저장장치를 보다 효율적으로 활용하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
 원 교수는 "AI가 빠르게 답하려면 연산 능력은 물론 필요한 데이터를 제때 공급하는 것이 중요하다"며 "연구팀은 저장장치의 데이터 정리에 드는 시간과 대기를 줄여 AI 추론 속도를 높이는 기반을 마련했다"고 말했다.
 한편 이번 연구에는 KAIST 정보전자연구원 김주원 박사가 제1 저자, 유환석 석사과정생과 유승원 박사과정생이 공동저자, 원 교수가 교신저자로 참여했다.
 연구 결과는 최근 체코 프라하에서 열린 운영체제 분야 국제학술대회 'ACM SOSP 2026'에서 발표됐다.
 대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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