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'말리 GPU'통합검색 결과 입니다. (2건)

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Arm "GPU에 AI 가속기 접목, 중저가폰 게임 성능 향상"

영국에 본사를 둔 반도체 설계자산(IP) 기업 Arm이 AI를 활용한 차세대 그래픽 기술 '뉴럴 렌더링(Neural Rendering)'을 공개했다. 모바일 게임 그래픽 품질 향상과 함께 Arm이 자체 개발한 GPU IP의 경쟁력 강화를 노렸다. 모바일 게임 업계는 그래픽 품질을 높일수록 전력 소모와 발열이 증가하는 근본적 문제 해결을 위해 노력해 왔다. Arm이 15일 공개한 모바일 게임 '뉴럴 던(Neural Dawn)'은 이런 한계를 극복하기 위해 뉴럴 렌더링을 전면에 내세웠다. 최신 모바일용 Arm GPU와 NPU, AI 기술을 결합해 CPU·GPU의 부하는 줄이고 배터리 소모와 발열을 줄일 수 있다는 것이 Arm 설명이다. 스마트폰 GPU 시장, 자체 GPU 경쟁 치열 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 세계 스마트폰 SoC 시장 점유율은 미디어텍 32%, 퀄컴 23%, 애플 19%, 삼성전자 7% 순이다. 이 가운데 퀄컴은 수년 전부터 자체 설계 GPU인 아드레노를 발전시켜 왔고, 삼성전자는 AMD RDNA 아키텍처 기반 엑스클립스 GPU를 플래그십 제품에 적용하고 있다. 애플 역시 자체 GPU를 설계해 아이폰에 탑재한다. 반면 미디어텍은 대부분 제품군에서 Arm GPU IP를 활용한다. Arm 입장에서는 말리 GPU를 채택하는 제조사들의 경쟁력을 높이는 것이 중요하다. 최근 모바일 게임이 콘솔 수준의 그래픽을 요구하면서 GPU 성능 중요성이 더욱 커지고 있지만, 중저가 스마트폰은 전력과 발열, 제조 원가 문제로 플래그십 수준 GPU를 탑재하기 어렵다. Arm의 해법, AI 접목 '뉴럴 렌더링' Arm이 게임 스튜디오 스모 디지털과 함께 제작한 게임 '뉴럴 던'은 이러한 문제에 대한 해법을 제시한다. 뉴럴 던은 Arm의 최신 GPU 아키텍처인 이모탈리스(Immortalis)를 기반으로 제작됐다. 여기에 하드웨어 레이트레이싱과 향후 GPU에 탑재될 신경망 가속기를 결합한 뉴럴 렌더링 기술이 적용됐다. 원리는 PC 게임 분야에서 널리 쓰이는 AI 업스케일링 기술과 유사하다. GPU가 먼저 상대적으로 낮은 해상도로 화면을 생성한 뒤 AI 신경망 모델이 이를 분석해 고품질 이미지로 복원한다. 이를 통해 GPU 연산량을 줄이면서도 높은 해상도와 프레임을 유지할 수 있다. Arm은 여기에 스마트폰의 NPU를 일부 활용해 AI 관련 연산을 분산 처리하는 방안도 제시했다. 중저가 스마트폰 시장의 게임 경쟁력 강화에 방점 Arm의 말리 GPU 기반 뉴럴 렌더링 기술은 GPU 성능 여유가 상대적으로 적은 보급형·중급형 스마트폰에서 효과가 클 것으로 기대된다. 고가 스마트폰은 이미 강력한 GPU를 탑재해 고사양 게임 구동이 가능하다. 반면 중저가 스마트폰은 GPU 성능 제약으로 인해 그래픽 품질과 프레임 유지에 어려움을 겪는다. 뉴럴 렌더링은 GPU가 수행해야 할 작업을 줄이는 대신 AI를 활용해 화질을 보완한다. 같은 하드웨어에서도 더 높은 프레임과 그래픽 품질을 구현할 수 있는 것이다. 결국 Arm의 목표는 말리 GPU가 적용된 대중형 스마트폰의 게임 성능을 끌어올리는 데 있다. 모바일 GPU 성능 경쟁 역시 AI를 활용해 더 높은 프레임과 그래픽 품질을 구현하는 방향으로 이동할 수 있다. 언리얼엔진과 협력... 생태계 확대 추진 Arm은 이번 뉴럴 던 데모에서 언리얼엔진5의 차세대 조명 기술인 '메가라이트(MegaLights)'도 모바일 환경에서 구현했다. 메가라이트는 수백 개 광원을 효율적으로 처리해 보다 사실적인 빛과 그림자 효과를 구현하는 기술이다. 기존에는 PC나 콘솔 수준의 하드웨어가 필요한 기능으로 여겨졌다. Arm은 개발자들이 뉴럴 렌더링을 쉽게 활용할 수 있도록 언리얼엔진 개발사인 에픽게임스와 협력해 전용 플러그인을 제공할 예정이다. 또 오는 7월에는 Arm 신경망 그래픽 개발 키트도 업데이트할 계획이다.

2026.06.17 15:45권봉석 기자

Arm "루멕스 CSS, AI 처리 속도 최대 5배 강화"

영국 반도체 설계 전문기업 Arm은 지난 9월 프리미엄 스마트폰과 PC를 겨냥한 반도체 IP인 루멕스(Lumex) 컴퓨트 서브시스템(CSS)를 공개했다. CPU와 GPU, 이를 지원하는 소프트웨어와 개발자 도구를 통합해 주요 파운드리의 2, 3나노급 공정에서 고성능 시스템반도체(SoC) 개발을 돕는다. 21일 오후 국내 기자단과 만난 제임스 맥니븐 Arm 클라이언트 사업부 부사장은 "루멕스 CSS는 프리미엄 스마트폰에서 중간급 기기까지 AI 연산 성능을 손쉽게 강화할 수 있다"고 설명했다. 이어 "차세대 AI 응용프로그램 구동시 최고의 배터리 효율, 게임 등에서 최고의 시각적 경험을 위해 설계됐다. 루멕스 CSS를 활용하는 파트너사들이 CPU와 GPU를 요구사항에 맞게 자유롭게 조합할 수 있어 유연성이 극대화됐다"고 설명했다. C1 CPU IP, AI 처리 위한 SME2 명령어 내장 Arm은 고성능 처리가 필요한 CPU IP(지적재산권)로 코어텍스-X(Cortex-X)를, 중간/저전력 처리가 필요한 CPU IP로 코어텍스-A(Cortex-A)를 공급해 왔다. 루멕스 CSS에 포함된 CPU IP는 C1 클러스터로 기존 코어텍스-X, A를 대체한다. 성능과 배터리 지속시간, 효율과 예산 등에 따라 총 4개 코어를 용도에 맞게 선택할 수 있다. 제임스 맥니븐 부사장은 "C1 울트라 코어는 최고 성능을 내는 플래그십 CPU 코어로 전년 대비 성능을 25% 향상시켰다. C1 프리미엄은 울트라급 성능을 유지하면서 칩 면적을 35% 줄여 서브플래그십 기기에 적합하다. C1 프로와 나노는 전력 효율 중심의 설계로, 중보급형 제품군에 적합할 것"이라고 밝혔다. C1 CPU 코어에는 AI 연산에 주로 쓰이는 행렬 곱셈 등 연산을 처리하기 위한 SME2 명령어가 내장된다. 이를 이용해 음성인식, 번역, 생성 AI 등 각종 AI 처리 속도를 전세대 대비 5배 향상시켰다. 제임스 맥니븐 부사장은 "C1 CPU 코어를 묶은 클러스터는 SME2 명령어를 활용해 2-3GHz로 작동시 2-6 TOPS(1초당 1조번 연산)를 처리 가능하며 작동 속도 향상시 더 높아질 수 있다"고 설명했다. 더 큰 코어 크기로 전력을 더 많이 쓰는 인텔·AMD 등 x86 기반 프로세서의 CPU 코어는 통상 8-10 TOPS 정도의 성능을 낸다. 루멕스 CSS가 스마트폰 등 저전력 기기를 위한 반도체 IP인 것을 감안하면 전력 효율 면에서는 분명 우위에 있다. 말리 G1 울트라 GPU, 레이트레이싱 성능 2배 향상 루멕스 CSS에 포함된 새 GPU IP인 말리 G1 울트라는 그래픽과 AI 추론 성능이 각각 20% 향상, 프레임당 소비 전력은 9% 절감, 레이트레이싱(RT) 성능은 두 배 향상됐다. 빛과 사물 사이에 비치는 그림자, 반사광 등을 보다 현실에 가깝게 표현하는 레이트레이싱 기능은 과거 PC용 고성능 GPU에서만 가능한 기술로 간주됐다. 그러나 2022년부터 삼성전자(엑시노스 2200)와 퀄컴(스냅드래곤8 2세대) 등이 모바일 기기용 SoC에 레이트레이싱을 투입한 이후 모바일 기기의 GPU 성능을 파악하는 지표 중 하나로 레이트레이싱 성능이 자리잡았다. 이날 제임스 맥니븐 부사장도 말리 G1 울트라의 레이트레이싱 성능 향상을 특히 강조했다. 그는 "RTUv2 아키텍처는 단일 광선 추적 방식을 채택해 보다 현실감 있는 조명을 구현하며, 코어당 전용 RT 하드웨어를 탑재해 효율성과 성능을 모두 높였다"고 밝혔다. "내년 GPU 활용 AI 연산 가속 예정" 루멕스 CSS는 최근 공개된 타사 모바일 SoC와 달리 NPU(신경망처리장치)는 포함하지 않았다. 제임스 맥니븐 부사장은 "CPU에서 AI 연산을 처리하는 것이 오히려 더 지연 시간이 낮고 개발자들도 SME2 명령어를 보다 널리 활용할 수 있다"고 설명했다. 그러나 주요 반도체 제조사들은 상시 저전력 연산과 전처리 등에 강력한 성능을 내는 NPU와 함께 GPU도 동시에 강화하고 있다. 수 억개 매개변수(패러미터)로 구성된 거대언어모델(LLM) 등 처리에는 GPU의 성능이 더 필요하다. 제임스 맥니븐 부사장 역시 "말리 G1 울트라에 포함된 레이트레이싱 유닛은 불칸(Vulkan) API를 활용한 그래픽 처리에 최적화됐고 일부 API를 이용하면 이를 연산에도 활용할 수 있다"고 설명했다. 그는 이어 "GPU에 신경망(뉴럴) 관련 처리를 더해 AI 연산 성능을 강화하겠다는 취지를 지난 8월에 이미 밝힌 바 있다. 현재는 상세한 내용을 공개할 수 없지만 AI 처리 성능 처리 면에서 비약적인 발전이 있을 것"이라고 설명했다.

2025.10.22 15:35권봉석 기자

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