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'하이퍼엑셀'통합검색 결과 입니다. (22건)

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하이퍼엑셀, 국산 AI 반도체 기반 K-클라우드 기술개발 국책과제 수주

LLM 특화 AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 450억원 규모의 'AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업' 국책과제를 수주했다고 8일 밝혔다. 이번 과제는 국산 AI 반도체 기반 데이터센터 학습 및 추론 시스템 통합 및 검증을 목표로 하며 2030년 12월까지 진행될 예정이다. 하이퍼엑셀이 주관하는 이번 과제에는 리벨리온, 파네시아, 망고부스트, 래블업, 스퀴즈비츠 등 국내 유명 AI 반도체 및 AI 솔루션 기업들과 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교 등 국내 유수 대학이 참여하여 최고의 전문성과 기술력을 보유한 AI 인프라 '드림팀'으로 인정받았다. 특히, 국내 최대 데이터센터 운영사이자 AI 반도체 수요처인 네이버클라우드가 직접 과제에 참여하여 기술 개발 이후 사업화 성공 가능성까지 확보했다. 특히, 국내 최대 데이터센터 운영사인 네이버클라우드가 직접 해당 기술의 실증에 적극 참여함으로써 국내 NPU 기술 산업 생태계 확산에 기여한다고 밝혔다. 이동수 네이버클라우드 전무는 “국내 소버린AI 생태계 구축에 있어서 금번 과제가 갖는 의미에 공감하고, 네이버클라우드가 가진 AI 밸류체인 전 영역에 걸친 경험과 역량을 바탕으로 금번 과제의 성공에 적극적으로 기여하고자 참여를 결정했다”고 말했다. 하이퍼엑셀은 이번 과제를 통해 대한민국의 독자적인 AI 반도체 기술 역량을 확보하고, 국산 AI 반도체 기반의 데이터센터 인프라를 구축하여 외산 AI 반도체의 의존성을 줄이고 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 추론에 최적화한 저전력 고효율 AI 반도체인 LPU(LLM Processing Unit)를 삼성전자 4나노미터 공정을 통해 개발 중이며, 데이터센터의 성능 향상 및 비용 절감 등 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 "이번 과제를 통해 국내 최고의 AI 반도체 및 AI 기업들과 함께 시너지를 낼 수 있게 되어 매우 기쁘다"며 "연구개발부터 사업화까지 참여기관들과 협업을 통해 국내 기술 역량을 총결집하여 글로벌 시장에서도 K-클라우드의 경쟁력을 인정받고 현재 정부 주도로 추진 중인 국가 AI컴퓨팅센터 구축에도 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

2025.05.09 14:35장경윤 기자

디노티시아·하이퍼엑셀, AI칩 결합해 최적 추론 시스템 개발

인공지능(AI)·반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아는 AI 반도체 설계 팹리스 스타트업 하이퍼엑셀과 공동으로 'RAG(검색증강생성) 최적화 AI 추론 시스템' 개발에 나선다고 20일 밝혔다. 이번 협력은 디노티시아의 벡터 데이터 연산 가속기 칩(VDPU)과 하이퍼엑셀의 거대언어모델(LLM) 가속기 칩인 'LLM 프로세싱 유닛(LPU)'을 결합해 하나의 통합 시스템으로 구현하는 방식으로 진행된다. AI 서비스 분야에서 데이터 검색의 중요성이 점차 커지고, 데이터의 모달리티(modality)도 다양해지며 양이 늘어나면서, 더 빠른 데이터 검색이 점점 더 요구되고 있다. 기존 시스템은 소프트웨어에 의존해 데이터를 검색하고, LLM 기반의 GenAI 과정을 별도로 처리해 응답 속도가 느리고 전력 소모가 많았다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 연산 가속기 칩, VDPU를 활용해 AI가 대규모 멀티모달 (Multi-modal) 데이터를 실시간으로 검색·활용할 수 있도록 제공하고, 하이퍼엑셀은 LPU 칩을 통해 AI 모델의 연산 성능을 극대화 한다. 양사는 이 두 칩을 결합해, 검색과 추론을 동시에 처리하는 세계 최초의 RAG 특화 AI 시스템을 완성할 계획이다. 정무경 디노티시아 대표는 “LLM 서비스가 확산되면서 데이터 검색에 대한 요구사항이 급격히 늘어나고 있다”며 “이번 협력을 통해 AI 모델의 추론뿐 아니라 데이터 검색 기능까지 최적화한 새로운 개념의 AI 시스템을 선보이겠다”고 말했다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 “AI 연산의 병목 현상을 해결하고, 성능과 효율성을 동시에 확보하는 것이 AI 반도체의 핵심 과제”라며 “이번 협력을 통해 RAG와 LLM을 최적화한 AI 시스템을 구축함으로써, AI 시스템 운영 방식을 혁신하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.

2025.03.20 10:42장경윤 기자

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