# ADR-0041: Cube SRAM Component Model — terminal scratchpad on cube NoC ## Status Accepted (2026-05-20). ADR-0017 (Cube NOC and HBM Connectivity) 에서 SRAM이 cube NoC의 attachment로 존재한다고만 언급되는 점을 보완하여, SRAM 컴포넌트 자체의 latency/response 모델을 명시한다. ## First action (제일 처음에 하는 일) `_worker`가 `_inbox`에서 Transaction을 한 건 꺼낸 직후 가장 먼저 하는 일은 `yield from self.run(env, txn.nbytes)` 호출이고, 그 안에서 `node.attrs["overhead_ns"]` (default `0.0`) 만큼 `env.timeout()`을 발생시킨다. 즉, **SRAM의 첫 일은 "access overhead를 시간으로 표현하는 것"**이다. overhead 소비 이후에 `drain_ns` (그 Transaction에 부여된 terminal BW 직렬화 비용) 를 yield하고, 그 다음에 reverse path로 `ResponseMsg`를 생성하여 발사한다. 이는 일반 `ComponentBase._worker`와 다른 점이 있다: SRAM은 **terminal node** 임을 알고 있어서 `_forward_txn`을 거치지 않고 자체 워커가 `run → drain → _send_response` 순서를 명시한다. ## Context cube 토폴로지 (`topology/builder.py`) 는 cube마다 다음 명명된 노드를 만든다: - `sip{S}.cube{C}.m_cpu` - `sip{S}.cube{C}.sram` - `sip{S}.cube{C}.hbm_ctrl` (PE당 partition) - `sip{S}.cube{C}.pe{P}` (PE 내부 sub-component들) SRAM은 cube NoC 의 attachment 중 하나로, 가장 가까운 router에 부착된다 (`topology/mesh_gen.py`가 placement 좌표로 nearest router 결정 후 `attach`에 추가). 빌더는 `sram ↔ router` 양방향 엣지를 깐다 (BW: `sram_to_router_bw_gbs`, 기본 `128.0 GB/s`). SRAM의 두 가지 핵심 역할: 1. **fabric terminal**: cube NoC에서 SRAM으로 향한 메모리 access Transaction의 끝점. SRAM이 access overhead와 drain을 소비하고 response를 reverse path로 되돌린다. 2. **IPCQ slot tier 중 하나**: ADR-0023 D9.7 가 정의한 `buffer_kind ∈ {tcm, sram, hbm}` 중 `sram` 티어의 slot bw/overhead를 `common/ipcq_types._BUFFER_KIND_BW`에서 참조 — 현재 값 `(512.0 GB/s, 2.0 ns)`. 이 값은 SRAM 노드 attrs의 `overhead_ns`와는 별도이며, IPCQ slot 회계 시점에서 PE_DMA가 시간으로 환산한다. 이 두 역할은 하나의 SRAM 컴포넌트에서 동시에 충족되는데, 별도 ADR이 없으면: - "SRAM은 어떤 latency를 모델링하나?" — fabric drain + overhead, 아니면 IPCQ 티어의 slot latency? — 답이 흩어진다. - 미래에 SRAM 크기 (`size_mb`) attr이 실제로 어떤 의미를 갖는지 불명확. 현재 코드는 size를 사용하지 않으며 timing만 모델링한다. - SRAM이 cube의 어떤 router에 붙는지 (placement-based)에 대한 의사결정 근거가 토폴로지 코드 안에만 있다. ## Decision ### D1. SRAM은 cube NoC의 terminal scratchpad 노드다 `SramComponent`는 `ComponentBase`를 상속하나 `_worker`를 오버라이드해서 terminal 의미를 직접 표현한다: ``` while True: txn = yield self._inbox.get() yield from self.run(env, txn.nbytes) # overhead_ns if drain_ns > 0: yield env.timeout(drain_ns) yield from self._send_response(env, txn) ``` 이 패턴은 SRAM이 reverse path를 알아야 하므로 일반 `_forward_txn` (다음 hop으로 forward)이 아닌 자체 워커가 필요하다. #### D1.1. 현재 미사용 — `_worker` 오버라이드는 dormant 경로다 본 ADR 작성 시점의 코드베이스에서는, **어떤 컴포넌트도 SRAM 노드로 Transaction 을 실제로 전송하지 않는다**. 확인된 SRAM 노드 ID 참조 위치: - `policy/routing/router.py` 등 routing helper — path 조회 가능성만 보장. - `components/builtin/pe_dma.py::_handle_ipcq_inbound` — IPCQ slot의 `buffer_kind == "sram"` 일 때 `bank_node = f"{cube_prefix}.sram"` 의 *path* 만 조회하여 `compute_drain_ns(path, ...)` 로 환산, **로컬에서 timeout** 한다. Transaction 자체는 SRAM 노드로 흘러가지 않는다 (D4 참고). - `tests/test_routing.py` — `find_path("sip0.cube0.pe0", "sip0.cube0.sram")` 로 connectivity만 검증. 따라서 `_worker`/`_send_response` 오버라이드는 **dormant code path** 이다. 삭제하지 않고 보존하는 이유: - 향후 SRAM이 실제 fabric Transaction의 종점(예: M_CPU → SRAM 명시 access)이 되는 토폴로지 변경 시 즉시 사용 가능. - ADR-0017 (Cube NOC) 가 정의한 cube-attached scratchpad 의미에서 종점 동작은 의미상 자연스러우므로, 의도된 placeholder 다. 이 dormant 상태가 종료되는 시점은 별도 ADR(또는 본 ADR의 후속 revision)이 명시한다. ### D2. ResponseMsg 생성과 reverse path 발사 `_send_response`는: 1. `reverse_path = list(reversed(txn.path))`로 역방향 경로 산출. 2. `ResponseMsg(correlation_id=txn.request.correlation_id, request_id=..., src_cube=, src_pe=-1, success=True)` 생성. 3. `Transaction(request=resp_msg, path=reverse_path, step=0, nbytes=0, done=env.event(), is_response=True)` 로 감싸 `out_ports[reverse_path[1]]` 로 put. 4. reverse path가 비정상이거나 (`< 2 hops`) ctx가 없으면, fallback으로 원본 `txn.done.succeed()` 만 호출. `src_pe = -1`은 "SRAM은 PE-localized가 아니다"를 의미한다. `src_cube`은 노드 ID (`sip{S}.cube{C}.sram`) 의 cube 인덱스를 파싱해 채운다. ### D3. Timing 파라미터는 `overhead_ns`와 wire-side `drain_ns`로 분리 - **컴포넌트 측 latency**: `node.attrs["overhead_ns"]`. 기본 토폴로지에서는 `2.0 ns` 정도로 세팅. - **링크 측 직렬화**: `drain_ns`는 Transaction이 도착 시점에 carry해 온 값으로, ADR-0015 (port/wire 모델) 의 wire-side BW 직렬화 결과다. SRAM은 이를 그대로 yield하기만 한다. - `size_mb` (default `32 MiB`) attr은 현재 timing에 사용되지 않는다 — 향후 capacity-aware 모델이 도입되면 그때 의미를 부여한다 (별도 ADR에서). ### D4. IPCQ slot 회계는 SRAM 컴포넌트가 직접 모델링하지 않는다 ADR-0023 D9.7 에 따른 IPCQ slot의 SRAM-티어 write latency는 PE_DMA의 `_handle_ipcq_inbound`가 직접 `slot_io_latency_ns("sram", nbytes)`를 호출하여 시간을 소비한다 (그 함수는 `common/ipcq_types._BUFFER_KIND_BW["sram"]` 의 값을 사용). 즉: - SRAM 컴포넌트가 fabric Transaction을 받아 처리할 때는 **D1·D2·D3** 만 적용. - IPCQ slot이 SRAM에 살 때는 PE_DMA가 IPCQ slot-write 시점에 별도로 시간을 지불 — 이는 SRAM 컴포넌트 코드와 무관하며, IPCQ 측 회계다. 이 분리는 의도된 것: IPCQ는 fast path (sub-cycle slot bookkeeping) 라 fabric Transaction을 거치지 않으므로, SRAM이 IPCQ를 인지할 필요가 없다. ### D5. SRAM의 cube NoC 부착 위치는 placement-driven `topology/mesh_gen.py`는 `placement.sram.pos_mm` (`topology.yaml` 기본 `[1.5, 9.0]`)을 보고 가장 가까운 router의 `attach`에 `"sram"`을 추가한다. 빌더 (`topology/builder.py` 의 attachment 루프)가 그 attach 정보를 보고 `sram` 노드와 router 사이에 양방향 엣지를 깐다. 이 의사결정은 SRAM 컴포넌트 코드 외부 (mesh_gen / builder) 에 있으며, 컴포넌트 는 어느 router에 붙었는지 알 필요가 없다. 컴포넌트는 `txn.path` / `reverse_path` 가 router를 거쳐 자신에게 도달한다는 사실만 알면 된다. ### D6. SRAM은 자체 데이터 저장소가 아니다 (timing-only) ADR-0040 D6 과 같은 맥락: SRAM 컴포넌트는 시간만 모델링하며, 실제 데이터 페이로드는 sim_engine의 `memory_store` (있을 때) 가 보관한다. ## Alternatives Considered ### A1. SRAM이 `_forward_txn`을 그대로 사용하고 IO_CPU / HBM_CTRL 처럼 별도 응답 노드를 두기 기각. cube NoC 상에서 SRAM은 terminal이며, 응답을 받아 줄 별도 노드를 두면 의미 없는 hop이 늘어나고 ADR-0017 의 cube NoC 단순화 정신에 어긋난다. ### A2. SRAM이 BW 직렬화를 자체 resource로 모델링 기각. 링크 측 BW 직렬화 (`drain_ns`) 가 이미 의미를 충분히 잡고 있다. 컴포넌트 내부에 또 `simpy.Resource`를 두면 ADR-0015 wire-side 모델과 이중계산을 야기. ### A3. SRAM이 IPCQ slot 회계를 컴포넌트 측에서 처리 기각. D4에서 명시한 대로 IPCQ는 fast path며 fabric Transaction을 통과하지 않는다. SRAM이 IPCQ를 인지하면 책임이 두 갈래로 갈라져 추론이 어려워진다. ### A4. `size_mb`로 capacity-aware latency 모델 기각 (현재 단계). capacity는 토폴로지 visualizer 측 라벨링 정도에만 쓰이며, 실제 timing 영향은 아직 모델링하지 않는다. 필요해지면 별도 ADR로 도입. ## Consequences - SRAM의 timing 모델이 `overhead_ns + drain_ns + ResponseMsg(reverse_path)`로 ADR-level에서 굳어지므로, 누군가 IPCQ slot latency를 SRAM 컴포넌트에 추가하려 할 때 D4를 근거로 거절할 수 있다. - `size_mb` 가 현재 timing-neutral 임이 명시되어 (D3), 미래의 capacity-aware 모델 도입 시 호환성 영향 범위가 좁다. - placement-driven router 부착 (D5) 이 명시되어, SRAM 좌표 이동 시 어떤 부분에 파급이 있는지 (`mesh_gen`만) 명확해진다.