AI 연산의 핵심은 대규모 행렬 곱, 벡터 연산, 활성화 함수, 정규화 연산 등 반복적이고 규칙적인 연산의 고속 처리에 있다.
일반적인 RISC-V 명령어 세트만으로는 이러한 연산을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에,
**AI 전용 명령어 확장(Custom Instruction Extension)**이 필요하다.
이번 글에서는 RISC-V의 커스텀 명령어 확장 메커니즘,
그리고 이를 통해 AI 연산 최적화를 달성하는 전략을 설계 관점에서 정리한다.
1. RISC-V 명령어 확장의 기본 구조
RISC-V는 모듈형 ISA 구조로 구성되어 있어,
기본 명령어 세트 외에 확장 모듈을 자유롭게 정의할 수 있다.
기본 세트설명
| I | 기본 32비트 정수 명령어 |
| M | Multiply/Divide (정수 곱셈/나눗셈) |
| A | Atomic 연산 |
| F/D | 부동소수점 연산 (32/64bit) |
| V | 벡터 연산 (Vector Extension) |
RISC-V 명령어 확장은 표준 확장 외에도 Z-prefix로 정의된 실험적 확장 또는 사용자 정의 확장(X prefix) 으로 구현 가능하다.
2. AI 특화 연산에 필요한 명령어 유형
연산 유형예시 명령
| MAC | Multiply-Accumulate → mac, madd, mlsu |
| SIMD 벡터 연산 | vadd, vmul, vrelu, vsqrt, vmax |
| Quantization | clamp8, clip16, requant |
| Activation Function | vrelu, vsigmoid (Look-up Table 기반) |
| Sparse 연산 | Masked Load/Store, vcompress, vexpand |
| Bit 조작 | zbb 확장 기반: popcount, clz, ctz 등 |
3. 커스텀 명령어 설계 단계
▶ 1단계: 연산 패턴 분석
- AI 모델(RNN, CNN, Transformer 등)에서 반복되는 연산 추출
- 연산 비율, 병목 구간, 데이터 재사용률 중심으로 분석
▶ 2단계: 명령어 정의
- RISC-V의 32비트 인코딩 구조를 바탕으로 신규 명령 포맷 정의
- R타입, I타입, V타입 기반 → 오퍼랜드 수, Immediate 값 구성
▶ 3단계: RTL 구현 및 시뮬레이션
- Verilog 또는 Chisel 기반으로 명령어 연산기 작성
- 명령어 디코더와 연결
- 시뮬레이터(GEM5, Spike)에서 소프트웨어 검증
▶ 4단계: 컴파일러 연동
- LLVM, GCC 기반 백엔드 수정
- intrinsics 또는 inline assembly 기반 API 제공
4. 실무 적용 예시
적용 사례설계 내용효과
| INT8 MAC 명령 추가 | mac8 r1, r2, r3 → 4개 8bit MAC 병렬 처리 | 연산량 4배 향상 |
| vrelu 명령어 | LUT 기반 활성화 함수 → 단일 명령 처리 | 활성화 함수 실행 시간 60% 감소 |
| vcompress / vexpand | Sparse 벡터 압축/복원 명령어 추가 | 메모리 트래픽 30% 절감 |
| Quantization 명령어 | 클램핑, 시프트, 스케일을 한 명령으로 구현 | INT8 변환 시 사이클 수 40% 단축 |
5. 설계 시 고려할 제약 조건
항목설계 시 주의사항
| 디코딩 공간 | RISC-V 32비트 명령 포맷 내에 수용 가능한지 |
| 실행기 구조 | 연산기 공유 시 병렬성 손해 우려 |
| 스케줄링 충돌 | 다른 파이프라인과의 충돌 여부 확인 |
| 소프트웨어 이식성 | GCC/LLVM 백엔드 패치의 유지보수 부담 |
| 호환성 | 다른 RISC-V 코어와 ISA 충돌 여부 |
6. 활용 가능한 오픈소스 프레임워크
툴역할
| Spike | RISC-V ISA 시뮬레이터 (소프트웨어 레벨 검증) |
| Rocket Chip | Chisel 기반 오픈소스 RISC-V 코어 프레임워크 |
| LLVM / GCC | 커스텀 명령어 컴파일러 백엔드 수정 |
| Verilator / Synopsys VCS | RTL 레벨 시뮬레이션 |
| GEM5 | SoC 단위 시뮬레이션 및 성능 분석 |
7. 마무리하며
AI 칩에 있어 RISC-V의 가장 큰 장점은
AI 연산 특성에 최적화된 명령어를 직접 설계하고 하드웨어에 반영할 수 있다는 점이다.
커스텀 명령어 확장을 통해
단순한 범용 연산이 아닌, 고밀도 AI 연산을 위한 전용 ISA 구조를 구성하면
PPA(전력, 성능, 면적) 측면에서도 극적인 개선이 가능하다.
다음 편에서는 RISC-V 기반 AI 칩의 테스트 전략 – DFT, BIST, IJTAG 적용 사례를 정리한다.