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'1.5GHz CPU'통합검색 결과 입니다. (37건)

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삼성·SK, 고부가 'LPDDR5X'에 집중...애플·엔비디아도 수요 촉진

삼성전자·SK하이닉스 등 주요 메모리 제조업체가 최선단 D램 기반의 'LPDDR5X' 공급 확대를 추진하고 있다. LPDDR5X는 중국 등 후발주자들도 아직 양산하지 못한 고부가 D램으로, 애플·엔비디아 등 글로벌 빅테크도 차세대 제품에 이를 적극 채용하는 추세다. 19일 업계에 따르면 올 하반기 스마트폰, 서버용 칩 시장에는 LPDDR5X를 탑재한 신규 제품이 잇따라 출시될 예정이다. LPDDR은 일반 D램(DDR) 대비 전력 효율성에 초점을 맞춘 D램이다. CPU(중앙처리장치)는 물론 스마트폰, 태블릿 등 IT 기기에서 수요가 높다. LPDDR은 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔으며, 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 이뤄졌다. 삼성전자는 지난 4월 업계 최고 속도의 10.7Gbps LPDDR5X D램 개발에 성공했다. 업계 최선단인 1b D램(12나노급)을 기반으로, 이전 세대 대비 성능을 25%, 용량을 30% 높인 것이 특징이다. 나아가 삼성전자는 지난 8월 업계 최소 두께(0.65mm)의 LPDDR5X 양산을 시작했다. SK하이닉스의 경우 올해 초 최대 9.6Gbps의 동작속도를 갖춘 'LPDDR5T'를 개발하고, 고객사에 샘플을 공급한 바 있다. LPDDR5T는 SK하이닉스가 초기 LPDDR5X 대비 속도를 더 높였다는 점을 강조하기 위해, '터보(Turbo)'라는 이름을 붙인 브랜드명이다. LPDDR5X는 삼성전자와 SK하이닉스의 올 하반기 및 내년 메모리 실적을 끌어올릴 제품 중 하나가 될 것으로 예상된다. 현재 CXMT 등 중국 업체들은 레거시 제품인 LPDDR4의 생산능력을 빠르게 늘리고 있으며, 지난해 말 LPDDR5 상용화에 성공하는 등 거센 추격을 벌이고 있다. 반면 LPDDR5X는 현재로선 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 D램 제조업체 3개사만 양산 가능한 고부가 제품에 해당한다. 또한 AI 시대에 맞춰 고성능·저전력 메모리 수요가 증가하면서, 스마트폰 및 HPC(고성능컴퓨팅) 분야 모두 최신형 LPDDR5X의 채택률이 꾸준히 늘어나는 추세다. 일례로 애플은 올 3분기 출시하는 플래그십 스마트폰 '아이폰16' 시리즈에 LPDDR5X를 처음으로 탑재했다. 이전 세대인 '아이폰15'는 LPDDR5가 탑재됐다. 중국 화웨이도 올해 중반 출시한 '퓨라 70' 울트라 모델에 LPDDR5X를 채택한 바 있어, 향후 적용처가 확대될 것으로 예상된다. 인텔·엔비디아 등도 차세대 CPU(중앙처리장치)에 고성능 LPDDR5X를 지속 채용하고 있다. 인텔의 경우 올 하반기 최신형 모바일용 프로세서인 '루나레이크'와 PC·모바일용 프로세서인 '애로우레이크'를 잇따라 출시할 계획이다. 이 중 루나레이크는 최대 32GB(기가바이트) 용량의 LPDDR5X를 시스템반도체와 직접 통합하는 방식으로 제작된다. 엔비디아 역시 올 4분기부터 차세대 AI 가속기인 'GB200'를 양산한다. GB200은 두 개의 '블랙웰' GPU와 72코어의 '그레이스' CPU를 결합한 구조다. 이 그레이스 CPU는 LPDDR5X를 채용하고 있다. 반도체 업계 관계자는 "서버와 온디바이스 AI 등에서 최선단 D램을 기반으로 한 LPDDR5X 수요는 견조한 분위기"라며 "최선단 공정에 해당하는 1a·1b D램(4·5세대 10나노급 D램)의 주요 적용처기 때문에, 국내 메모리 기업들의 수익성에 향후 상당한 영향을 미칠 것"이라고 설명했다.

2024.09.19 11:10장경윤

ISC, 차세대 AI칩 테스트 소켓 'WiDER-FLEX' 첫 공개

반도체 부품 기업 아이에스시(ISC)는 이달 4일부터 6일까지 대만 타이베이에서 열린 '세미콘 타이완 2024'에서 최신 AI용 반도체 테스트 소켓을 포함한 다양한 신제품을 공개했다고 11일 밝혔다. '세미콘 타이완 2024'는 대만의 반도체 및 하이테크 산업을 배경으로 약 1천100개 이상의 기업이 참가해 기술력을 선보이는 전시회다. 이 자리에서 아이에스시는 특히 'WiDER-FLEX' 소켓으로 많은 관심을 받았다. 'WiDER-FLEX'는 기존 WiDER 브랜드의 3세대 버전으로, 대형 패키징 전용 테스트 소켓이다. 최근 AI 서버 시장의 확대와 함께 패키징 대형화가 진행됨에 따라 이러한 변화에 맞춘 제품 수요가 급증하고 있다는 점에서 주목받고 있다. 아이에스시 관계자는 "'WiDER-FLEX'는 초대형 사이즈 칩 테스트 시 필요한 작동 범위와 접촉 압력을 기존 제품 대비 30% 이상 개선한 제품"이라며 "특히 생성형 AI를 위한 GPU, CPU, NPU 등의 하이엔드 반도체 테스트에 탁월한 성능을 보여 대만 현지 글로벌 OSAT와 파운드리 담당자들의 높은 관심을 받았다"고 밝혔다. 또한 "현재 글로벌 반도체 시장에서 우월한 위치를 차지하고 있는 대만에서 자사의 기술력을 알릴 수 있게 되어 뜻 깊다"며 "지속적인 연구개발 투자와 증가하는 AI 반도체 테스트 소켓 매출로 계속 성장하는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2024.09.11 09:52장경윤

PC AI 성능 측정 벤치마크 프로그램 '긱벤치 AI' 등장

PC와 스마트폰 성능 비교에 가장 흔히 쓰이는 것이 바로 벤치마크 프로그램이다. 통제된 환경에서 서로 다른 회사(혹은 같은 회사) 프로세서나 제품 성능을 수치와 그래프로 가장 잘 비교할 수 있기 때문이다. 예를 들어 CPU 성능 비교에는 마이크로소프트 오피스 기반 자동화된 스크립트로 반응 시간을 측정하는 PC마크나 UL 프로시온을, GPU 성능 비교는 3D마크(3DMark)나 각종 게임에 내장된 벤치마크 모드를 활용할 수 있다. 그러나 지난 해 말부터 등장한 AI PC의 실제 처리 성능을 정확히 측정할 수 있는 소프트웨어는 없었다. 윈도 운영체제 탑재 PC 성능 비교용으로 널리 쓰이는 UL 프로시온 역시 AI 이미지 생성 벤치마크와 AI 컴퓨터 비전 벤치마크를 내장했지만 맥OS는 지원하지 않았다. PC·스마트폰용 프로세서 성능 비교에 널리 쓰이는 '긱벤치'(Geekbench)를 만든 프리미티브랩스는 최근 AI 성능 측정용 벤치마크인 '긱벤치 AI 1.0'을 정식 출시했다. 인텔과 AMD 등 x86 기반 프로세서, 애플 M시리즈와 퀄컴 스냅드래곤 등 Arm 기반 PC에서 보다 폭 넓은 비교가 가능하다. ■ 주요 PC 프로세서, AI 성능 TOPS로 비교 AI 처리 성능에는 다양한 요소가 작용한다. 먼저 CPU 뿐만 아니라 NPU와 GPU가 함께 개입하는데다 FP32(부동소수점, 32비트), FP16(부동소수점, 16비트)나 INT8(정수, 8비트) 등 데이터 정밀도도 영향을 미친다. 여기에 각 운영체제나 프로세서 제조사마다 지원하는 AI 처리용 라이브러리에도 차이가 있다. 인텔은 AI 실행을 위한 자체 라이브러리 '오픈비노'를 제공하며 마이크로소프트 윈도 운영체제는 ONNX 런타임을 지원한다. 애플은 M 시리즈 실리콘에 내장된 NPU를 활용할 수 있는 라이브러리인 코어ML을 이용한다. 지금까지 각 제조사는 NPU 성능을 비교하기 위한 요소로 TOPS(1초 당 1조 번 AI 연산)를 내세웠지만 이는 어디까지나 계산상으로 얻은 값이며 실제 성능을 정확히 반영하기 어렵다. ■ 긱벤치 AI, 폭넓은 운영체제·프로세서 지원 프리미티브랩스가 지난 14일 공개한 긱벤치 AI는 윈도11과 맥OS 등 다양한 운영체제는 물론 인텔, 퀄컴, 애플, AMD가 제공하는 최적화된 라이브러리를 모두 활용한다. 인텔 오픈비노, 마이크로소프트 ONNX, 애플 코어ML을 지원하며 지원 운영체제 역시 윈도와 맥OS로 확대했다. CPU와 NPU 별로 지원하는 라이브러리와 데이터 정밀도를 달리하며 작동 시간을 측정한다. 이를 활용하면 정밀도 별 CPU나 NPU 작동 특성, ONNX 런타임이나 코어ML 등 운영체제 제공 라이브러리 별 특성 비교에도 도움이 될 것으로 예상된다. ■ 소비자와 업계에 TOPS 벗어난 실제 성능 제시 가능 긱벤치 AI 역시 한정된 시나리오에서 성능을 평가한다는 한계를 지녔다. 그러나 프로세서·GPU 제조사가 아닌 제3의 회사가 만든 중립적인 벤치마크 프로그램이 늘어났다는 데 의미가 있다. 오는 9월 인텔 코어 울트라 시리즈2(루나레이크)를 시작으로 이르면 내년 상반기 등장할 스냅드래곤 X 엘리트/플러스 2세대 등이 등장하는 시점에는 AI PC의 성능에 대한 보다 객관적인 비교가 가능해질 것으로 보인다.

2024.08.25 11:53권봉석

CPU·GPU 에너지 사용 100만분의 1로 줄인 '열컴' 나오나

기존 CPU나 GPU가 사용하는 에너지의 100만분의 1만으로도 경로찾기 등 복합한 최적화 계산을 할 수 있는 차세대 열 컴퓨팅 기술이 개발됐다. 인공지능과 딥러닝 등의 확산에 따른 전기 에너지 사용량이 현안으로 부상한 가운데 공개된 혁신적인 컴퓨팅 구동 기술이어서 과학기술계의 관심을 끌었다. KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 미국 샌디아 국립연구소와 공동으로 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 26일 밝혔다. 연구팀은 반도체 소자에서 발생하는 열이 CPU의 계산 성능을 떨어뜨리고, 이 열을 처리하는 추가 비용이 발생한다는데 주목했다. 이 같은 문제 해결 방안으로 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 산화나이오븀(NbO₂) 기반의 모트 전이 (Mott transition) 반도체를 눈여겨 봤다. 모트 전이 반도체는 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자다. 연구팀은 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드 기판으로 모트 전이 반도체 소자를 제작했다. 소자에서 발생한 열은 폴리이미드 기판에 저장했다. 저장된 열은 일정 시간 동안 유지돼 시간적 정보 역할을 했다. 또 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되면서 공간적 정보 역할도 했다. 연구팀은 "열 정보를 시,공간적으로 활용해 컴퓨팅을 수행할 수 있었다"며 "CPU나 GPU가 쓰는 에너지 소모량 대비 1백만분의 1 정도만 써도 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀수 있었다"고 부연 설명했다. 김경민 교수는 “버려지던 반도체 소자 열을 컴퓨팅에 활용하는 개념을 최초로 제안했다"며 "열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있다"고 말했다. 김 교수는 또 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 강조했다 이 연구는 KAIST 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 연구원이 공동 제1 저자로 참여했다. 관련 논문은 재료 분야 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'(6월18일자)에 게재됐다.

2024.06.26 05:06박희범

"AI PC, 사생활 침해·지연 없는 맞춤형 경험 제공할 것"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] AI PC의 핵심은 클라우드에 의존했던 AI 기능을 PC로 가져오는 것이다. 미리 학습된 AI 모델을 내려받아 CPU와 GPU, NPU(신경망처리장치)를 모두 활용해 가동하므로 LTE/5G나 와이파이가 없는 곳에서도 작동한다. 톰 피터슨(Tom Peterson) 인텔 그래픽 및 소프트웨어 아키텍처 부문 펠로우는 지난 주 진행된 '테크투어 타이완' 행사에서 "AI PC는 금융 정보나 건강 정보 등 민감한 정보를 관리하는 한편 이용자 특성을 학습해 맞춤형 비서 서비스를 제공할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "금융 정보나 건강 정보 모두 외부에 공개하기 어려운 정보지만 AI PC는 이를 클라우드에 올리는 대신 기기 내에서 자체적으로 처리해 사생활 침해나 유출을 막는다"고 덧붙였다. ■ "AI PC 구현에 CPU·GPU·NPU 모두 중요" 현재 인텔을 포함해 주요 프로세서 제조사가 AI 처리 성능 기준으로 NPU TOPS(1초당 1조 번 연산)를 내세운다. 이는 모든 AI 처리가 NPU만 활용한다는 인식을 줄 수 있지만 실제는 이와 다르다. 톰 피터슨 펠로우는 지난 5월 인텔 자체 조사 결과를 토대로 "올해 AI 엔진을 구동하는 장치 비중은 NPU가 25%, GPU가 40%, CPU가 35%지만 내년에는 NPU 비율이 30%대로 다소 상승, CPU 비율은 30%로 다소 변화가 있을 것"이라고 전망했다. 그는 "AI 응용프로그램의 작동 방식에 따라 차이가 있다. GPU는 생성과 인식에, NPU는 항시 가동돼야 하는 악성코드 감지 등에 유용하다. CPU의 TOPS는 낮지만 빠른 시간 안에 결과를 얻어야 할 때 유용하다"고 설명했다. ■ "AI 처리 부하 줄이는 양자화 기술, 오픈소스로 개방" AI 모델의 정밀도가 높아질 수록 처리 시간과 용량, CPU/GPU/NPU에 가해지는 부하도 급증한다. 현재 AI 모델의 주류를 이루는 것은 FP32(32비트 부동소수점), FP16이지만 용량과 처리 속도 면에서 이를 PC로 처리하는 데는 무리가 있다. 정밀도를 FP16(32비트 부동소수점), INT8(8비트 정수) 등 PC에서 처리할 수 있는 수준으로 조절해야 한다. 이를 해결하기 위한 방법이 양자화이며 처리 속도 향상, AI 모델 용량 축소 등이 가능하다. 톰 피터슨 펠로우는 "양자화를 쉽게 처리할 수 있는 기술인 '인텔 신경망 압축'을 오픈소스 AI 생태계인 ONNX에 오픈소스 기술로 제공할 것"이라고 설명했다. ■ 인텔, 파이3 코어 울트라에 최적화...초당 25 단어 생성 인텔은 지난 4월 공개된 마이크로소프트 LLM(거대언어모델)인 파이3를 코어 울트라 시리즈 프로세서에 최적화했다. 코어 울트라 시리즈1(메테오레이크)에서 첫 단어가 나오는 데는 1초 미만, 초당 25단어를 생성해 이미 사람 눈으로 따라갈 수 없는 수준까지 향상됐다. 루나레이크의 AI 처리 성능은 여기서 한 단게 더 나아갔을 것으로 추정된다. 톰 피터슨 펠로우는 "AI 처리 속도를 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 앞으로는 AI 응용프로그램이 사람 대신 다른 프로그램, 다른 서비스와 직접 상호작용하며 학습하게 될 것"이라고 설명했다. ■ "생태계 확대 위해 루나레이크 개발자 키트 곧 공급" 인텔이 AI PC 구현을 위해 이용하는 기술은 오픈비노(OpenVINO)다. PC의 CPU와 GPU, NPU를 모두 활용해 AI 처리 연산을 가속한다. 윈도 다이렉트ML, ONNX 런타임, 윈도 AI 등 다양한 소프트웨어를 지원한다. 인텔은 오픈비노를 활용한 개발자 생태계 확대를 위해 루나레이크 프로세서 기반 AI PC 개발 키트도 사전 공급할 예정이다. 가로·세로 165mm×150mm, 높이 27mm의 슬림한 케이스에 루나레이크 프로세서와 LPDDR5 32GB 메모리를 장착했다. 톰 피터슨 펠로우는 "루나레이크는 5 TOPS CPU, 67 TOPS GPU, 48 TOPS NPU를 결합해 최대 120 TOPS를 발휘할 수 있으며 게임과 AI 비서, 생성 AI를 이용한 콘텐츠 제작에 최적화됐다"고 강조했다.

2024.06.04 12:00권봉석

인텔 "루나레이크 NPU 성능 4배 강화... 전력 효율도 개선"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 인텔이 올 3분기부터 주요 PC 제조사에 공급할 모바일(노트북)용 프로세서, 루나레이크(Lunar Lake)는 플랫폼 컨트롤러 타일에 최대 48 TOPS(1초 당 1조 번) AI 연산이 가능한 4세대 NPU(신경망처리장치), NPU 4를 탑재한다. NPU 4는 CPU나 GPU 대비 훨씬 적은 전력으로 CPU(5 TOPS)의 5배 이상, Xe2 GPU(67 TOPS)의 71% 수준 AI 처리를 수행한다. AI 연산 성능만 따지면 코어 울트라 시리즈1(메테오레이크)의 CPU, GPU, NPU를 모두 합친 수치(34 TOPS)를 넘어선다. NPU 4는 PC가 켜져 있을 때 항상 같이 돌아가야 하는 음성 인식, 악성코드 탐지, 카메라를 이용한 사물 인식 등에 적합하다. 스테이블 디퓨전 1.5 기준으로 NPU 3 대비 최대 4배 빠르게 이미지를 생성해 전력 효율도 2.9배 향상됐다. ■ 인텔 NPU, 2018년 첫 출시 이후 올해 4세대 돌입 인텔 NPU는 2016년 인텔이 인수한 스타트업 '모비디우스' 기술력 기반으로 만들어졌다. 2018년 출시된 첫 제품은 별도 칩으로 출시돼 USB 단자 등을 통해 PC에 연결해 작동했다. 연산 성능은 0.5 TOPS로 영상 처리나 사물 인식 등에 적합했다. 2세대 제품인 'NPU 2'는 2021년 출시된 제품이며 IoT(사물인터넷) 기기를 대상으로 했다. 연산 속도는 7 TOPS 수준이며 배경 흐림, 프레임 인물 고정 등 윈도 스튜디오 효과를 지원했다. 지난 주 진행된 '테크투어 타이완' 행사에서 대런 크루스(Darren Crews) 인텔 NPU 수석 아키텍트는 "NPU는 7년 전만 해도 카메라를 통한 사물 인식 등에 주로 쓰였지만 현재는 높은 연산 성능과 함께 전력 효율성 등 두 가지 목표를 모두 달성해야 하는 상황"이라고 설명했다. ■ NPU 4 하나로 메테오레이크 연산 성능 능가 지난 해 출시된 코어 울트라 시리즈1(메테오레이크)는 SOC 타일에 3세대 제품 'NPU 3'를 통합했다. 연산 성능은 11.5 TOPS로 전체 연산 성능(34 TOPS)의 1/3 가량을 차지한다. 반면 후속 제품인 루나레이크에 탑재된 NPU 4의 AI 연산 성능은 최대 48 TOPS로 메테오레이크의 CPU, GPU, NPU를 모두 합친 것보다 더 빠르다. 대련 크루스 수석 아키텍트는 "AI 연산을 실제로 수행하는 엔진 수 증가, 작동 주파수 향상, 내부 아키텍처 개선으로 NPU 4의 성능이 급격히 향상됐다"고 설명했다. ■ "TOPS 수치, 작동 클록과 MAC 연산 능력이 좌우" 최근 PC용 프로세서를 구성하는 CPU와 GPU, NPU의 AI 연산 성능 측정을 위한 기준으로 'TOPS'가 널리 쓰인다. 그러나 이 수치가 정확히 어떤 과정을 거쳐 나오는지 정확히 아는 사람은 드물다. 대런 크루스 수석 아키텍트는 "TOPS는 AI 처리에 주로 쓰이는 연산 속도와 NPU 작동 클록에 크게 영향을 받는다" 고 설명했다. AI 연산에 가장 널리 쓰이는 연산 방식은 큰 수치를 서로 곱해 더하는 행렬 연산인 MAC 연산이다. 메테오레이크의 NPU 3내 연산 엔진은 두 개이며 한 클록당 4천96개의 MAC 연산을 수행한다. 여기에 작동 클록(1.4GHz)을 곱하고 1조 번(10의 12승)으로 나눈 값이 11.5 TOPS다. 같은 방식으로 계산하면 루나레이크 내장 NPU 4의 TOPS는 48 TOPS다. ■ "TOPS는 행렬 연산에 치중... 벡터 계산 성능 향상도 중요" 단 MAC 연산 처리량은 자료형(데이터타입)의 정밀도에 큰 영향을 받는다. 예를 들어 인텔이 기준으로 삼은 자료형은 INT8(정수 8비트)이다. 이를 INT4(정수 4비트)로 바꾸면 MAC 연산량과 TOPS는 각각 두 배로 뛴다. 대런 크루스 수석 아키텍트는 "TOPS 값은 계산으로 얻어진 값이며 주로 행렬 연산에 집중됐다. 그러나 큰 수치를 한꺼번에 처리하는 벡터 연산이 실제 AI 응용프로그램 성능에 더 큰 영향을 미친다"고 설명했다. NPU 4는 벡터 연산을 처리하는 레지스터 크기를 512비트로 확장하고, 대역폭은 전 세대 대비 4배 높였다. 행렬과 수치 연산을 모두 강화해 다양한 AI 연산을 처리할 수 있게 됐다. 양자화 전용 회로도 내장해 INT8, FP16 자료형을 모두 지원한다. ■ "TOPS, 행렬 연산에 치중...벡터 계산 성능 향상도 중요" NPU 4는 뉴럴 연산 엔진을 2개에서 6개로 3배 늘렸다. MAC 연산을 담당하는 어레이도 4천 개에서 1만 2천개로 늘어났다. 같은 소비 전력에서 NPU 3 대비 성능은 두 배 늘어났고 최대 성능은 4배로 뛰어올랐다. 벡터 연산 성능은 최대 12배, TOPS는 4배 이상 향상됐다. LLM(거대언어모델)의 토큰 생성 속도에 영향을 미치는 대역폭도 최대 2배 향상됐다. 오픈소스 그래픽 프로그램 '김프'(GIMP)로 스테이블 디퓨전 1.5 플러그인을 이용해 이미지를 생성하는 테스트에서 메테오레이크는 22.08초, 루나레이크는 5.43초로 실제 처리 시간이 1/4 수준으로 줄었다. 전력 소모는 NPU 3와 NPU 4 사이에 큰 차이가 없다. 메테오레이크 소모전력은 9W, 루나레이크 소모전력은 11.2W다. 대런 크루스 수석 아키텍트는 "소모 전력이 높아졌지만 소요 시간이 크게 줄어 실제 전력 소모는 줄어든다. 이를 통해 전력 효율을 2.9배 높였다"고 밝혔다.

2024.06.04 12:00권봉석

Arm, 3나노 공정 검증 마친 클라이언트용 'Arm CSS' 발표

Arm이 AI 산업을 위한 컴퓨팅 서브시스템(CSS) 및 소프트웨어를 공개했다. 신규 CSS는 최선단 파운드리인 3나노미터(nm) 공정 검증을 거쳐, 현재 양산 준비를 마무리했다. Arm은 30일 온라인 기자간담회를 열고 선도적인 AI 기반 경험을 제공하는 클라이언트용 Arm 컴퓨팅 서브시스템을 발표했다. 클라이언트용 Arm CSS는 플래그십 모바일 시스텝온칩(SoC)를 위한 기본 컴퓨팅 요소를 제공한다. 또한 최신 Armv9 CPU, Immortalis GPU, 3nm(나노미터)에서 생산 가능한 CPU 및 GPU용 물리적 구현과 최신 Corelink 시스템 메모리 관리 유닛(SMMU)을 특징으로 한다. 이번 행사에서 Arm은 소프트웨어 개발자가 Arm CPU에서 가능한 최고의 성능을 원활하게 이용할 수 있도록 지원하는 Arm 클레이디(Kleidi)도 함께 공개했다. Arm Kleidi에는 AI 워크로드를 위한 KleidiAI와 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 KleidiCV가 포함된다. 클라이언트용 Arm CSS는 30% 이상 향상된 컴퓨팅 및 그래픽 성능을 통해 광범위한 AI, 머신러닝 및 컴퓨터 비전(CV) 워크로드를 위한 59%의 더 빠른 AI 추론을 제공한다. 클라이언트용 CSS의 핵심은 성능과 전력 효율을 극대화하기 위한 Arm의 역대 최고 성능, 효율, 다용도 CPU 클러스터다. 새롭게 출시된 Arm Cortex-X925는 Cortex-X 역사상 전년 대비 가장 높은 성능 향상을 제공한다. 최첨단 3나노미터(nm) 공정을 활용할 경우, 2023년 탑재된 플래그십 스마트폰용 4nm SoC 대비 단일 스레드 성능을 36% 높일 수 있다. AI 기능에서는 41%의 성능 향상을 제공해 LLM(대규모 언어 모델)과 같은 온디바이스 생성 AI의 응답성을 크게 개선한다. 또한 Cortex-A725 CPU는 AI 및 모바일 게임 분야에서 35%의 성능 향상을 제공한다. 이는 최신 Armv9 CPU 클러스터를 채택하는 소비자 기기를 위해 전력 효율성과 확장성을 개선한 Arm Cortex-A520 CPU와 업데이트된 DSU-120에 의해 지원된다. 현재까지 최고의 성능과 효율성을 갖춘 GPU인 Arm Immortalis-G925는 광범위한 주요 모바일 게임 애플리케이션에서 37% 더 높은 성능을 제공하며, 여러 AI 및 머신러닝 네트워크에서 측정할 경우 34% 더 높은 성능을 제공한다. Immortalis-G925는 플래그십 스마트폰 시장을 위해 출시된 반면, 확장성이 뛰어난 새로운 GPU 제품군인 Arm Mali-G725 및 Mali-G625 GPU는 프리미엄 모바일 핸드셋부터 스마트워치 및 XR 웨어러블에 이르기까지 광범위한 소비자 기기 시장을 대상으로 한다. 한편 Arm은 전 세계 수백만 명의 개발자가 차세대 AI 지원 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 성능, 툴 및 소프트웨어 라이브러리에 지원하는 데 전념하고 있다. 개발자들이 이러한 혁신을 최고의 성능으로 빠르게 구현할 수 있도록 Arm은 AI 워크로드를 위한 KleidiAI와 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 KleidiCV를 포함하는 Arm Kleidi를 출시한다. KleidiAI는 AI 프레임워크 개발자를 위한 컴퓨팅 커널 세트로, NEON, SVE2 및 SME2와 같은 주요 Arm 아키텍처 기능을 지원해 다양한 디바이스에서 Arm CPU에서 설정 가능한 최고의 성능을 원활하게 이용할 수 있도록 한다. KleidiAI는 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(Tensorflow), 미디어파이프(MediaPipe) 및 메타 라마 3(Meta Llama 3)와 같은 인기 있는 AI 프레임워크와 통합되며, 이후 Arm이 새롭게 출시할 추가 기술과도 적합하도록 이전 버전과 호환이 가능하다.

2024.05.30 16:30장경윤

구글, 자체 개발 서버용 CPU 내놨다

구글이 자체 개발한 서버용 CPU 악시온(Axion)을 공개했다. 고성능 고효율 칩셋을 내세워 클라우드 인프라 시장에서 영향력을 늘리겠다는 전략이다. 구글 클라우드는 9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 연례 기술 컨퍼런스인 '넥스트 2024'를 열고 Arm 네오버스(Neoverse) V2 기반의 서버용 CPU 악시온을 선보였다. 악시온의 출시 시기는 올해 하반기다. 구글 클라우드는 악시온을 두고 Arm 기반의 클라우드용 칩셋과 비교해 30% 처리 속도가 뛰어나다고 강조했다. 특히 인텔의 x86 기반 CPU보다 성능은 50%, 에너지 효율은 60% 뛰어나다고 설명했다. 아마존과 마이크로소프트와 같이 클라우드 시장서 입지를 넓힌 회사들이 자체 개발 서버용 CPU를 잇달아 선보인 데 이어 구글까지 참전케 된 것이다. 구글은 우선 유튜프 광고, 구글어스엔진, 빅쿼리 등의 서비스에 악시온을 적용할 전망이다. 웹과 앱 서버를 비롯해 컨테이버 방식의 마이크로서비스와 오픈소스 데이터이스, 인메모리 캐시, 데이터 분석 엔진, 미디어 처리 등의 성능에 큰 진전을 가져왔다는 것이 회사 측 설명이다. 구글은 서버용 CPU와 함께 AI 전용 칩셋인 TPU의 새 버전도 선보였다. TPU v5p를 두고 이전 버전과 비교해 AI 학습 처리 속도가 3배에 달한다고 강조했다. 스케일이 큰 AI 모델 처리를 위해 개발했다는 뜻이다. 구글은 v5p를 바탕으로 AI 하이퍼컴퓨팅을 구성하고, 자체 AI 제미나이를 고도화한다는 방침이다.

2024.04.10 12:42박수형

"반도체 테스트 장비에 고성능 'PC 모듈' 필수…韓 시장 공략할 것"

"콩가텍코리아는 국내 의료장비 시장을 중심으로 지난 5년간 견조한 성장세를 이뤄왔다. 올해부터는 HBM(고대역폭메모리) 등 첨단 후공정 투자가 급증하는 추세에 맞춰 반도체 테스트 및 이송 장비에 필요한 PC 모듈 공급에 주력할 것이다." 김윤선 콩가텍코리아 지사장은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 회사의 핵심 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 콩가텍은 지난 2004년 설립된 독일의 임베디드 컴퓨터 모듈 기업이다. 한국 지사는 지난 2021년 공식 설립됐다. 현재 고성능 컴퓨팅 모듈을 자동화, 의료장비, 교통, 통신 등 다양한 산업 분야에 공급하고 있다. 특히 콩가텍은 올해 사업구조를 '에이레디(aReady)'라는 새로운 포트폴리오로 재편했다. 기존 콩가텍의 솔루션이 하드웨어 분야에 집중됐다면, 에이레디는 모듈과 호환성이 높은 소프트웨어, OS(운영체제)로 범위를 확장하는 개념이다. 김윤선 지사장은 "IIoT(산업용 사물인터넷) 산업이 급격히 변화하고 복잡해지면서, 고객사들은 원하는 자동화 시스템을 자체적으로 개발하는 데 더 많은 어려움을 겪고 있다"며 "이를 겨냥해 콩가텍은 고객사가 시스템 개발에 필요한 모듈 및 각종 소프트웨어를 제공하는 방향으로 시장을 공략하고 있다"고 설명했다. 나아가 콩가텍은 시장 영역을 첨단 반도체 패키징 분야로 확장하고 있다. 국내 주요 반도체 기업들이 패키징 분야 투자를 확대하는 추세에 맞춰, 테스트 장비 업계에 장비 제어에 필요한 모듈 공급을 추진하고 있다. 다음은 김윤선 지사장과의 일문일답이다. Q. 지난해까지 콩가텍의 국내 사업 성과는 어땠는지? "지난 2018년 콩가텍에 합류해 국내 비즈니스를 맡은 바 있다. 그 후로 지난해까지 콩가텍의 국내 매출은 매년 두 자릿 수의 성장률을 기록해왔으며, 국내 시장에서의 인지도 또한 눈에 띄게 높아졌다. 올해 혹은 내년 정도가 되면 2018년 대비 매출이 2배 정도 커질 것으로 예상하고 있다. 올해 콩가텍이 한국에서 달성하고자 하는 매출 규모는 200억원이 조금 안 되는 규모다. 회사 전체의 매출 목표는 2천300억원 정도다. 콩가텍 입장에서 한국은 기존 의료장비 사업에서 강세를 보여 온 지역이다. 다만 의료장비만으로는 성장성에 한계가 있다. 이에 콩가텍은 스마트팩토리나 반도체, 방산 등 신규 수요가 유망한 분야로 새롭게 진출하고자 노력하고 있다." Q. 올해 콩가텍이 에이레디 포트폴리오를 내세운 이유는? "현대의 시장 및 기술 트렌드는 급속도로 변하고 있다. 이에 고객사들 역시 높아지는 보안 위험성과 데이터의 복잡성 등으로 공정 자동화를 발빠르게 구축하는 데 어려움을 겪고 있다. 때문에 콩가텍은 고객사들이 시장 상황에 적기 대응할 수 있도록, 이전 하드웨어 중심 솔루션을 소프트웨어까지 확장하는 전략을 세웠다. 다시 말해 하드웨어만이 아니라 OS 등을 함께 제공해, 고객사가 원하는 애플리케이션 개발에만 집중하게 하는 것이 에이레디의 개념이다. 현재 에이레디는 산업용 임베디드 및 에지 컴퓨팅 모듈, 가상화 기술, IoT, 풀 커스터마이제이션 등 4개로 분류돼 있다. 콩가텍은 에이레디를 통해 향후 3~5년 안에 현재 매출의 2배 성장을 이뤄내는 것을 목표로 하고 있다." Q. 앞으로의 사업 전략은? "에이레디는 고성능 시장을 타겟으로 하고 있다. 현재 국내 시장 공략에서 가장 중점적으로 보고 있는 분야는 반도체 장비 산업이다. 반도체 산업은 기존 회로의 선폭을 줄이는 전공정에 집중했으나, 기술적 한계로 첨단 패키징 기술을 개발해 왔다. 예를 들어 국내 주요 메모리 기업들은 HBM 및 최선단 D램의 생산능력 확대를 위해 후공정 장비에 많은 투자를 진행하고 있다. 이를 위한 테스트 장비 등에 콩가텍의 산업용 PC 모듈이 들어갈 수 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등이 메모리 업계에서는 선두 기업이기 때문에, 이 분야에만 집중해도 굉장한 시장 잠재력이 있다. 동시에 콩가텍은 전공정에서 웨이퍼를 이송하는 장비에 필요한 모듈 공급에 집중하고 있다. 반도체 시장 진출은 지난해부터 초입 단계에 이르렀다. 이미 진입을 한 제품들도 있고, 차세대 제품은 아직 개발 단계이기 때문에 CPU사나 고객사와 조율을 하고 있다." Q. 콩가텍이 바라보는 스마트팩토리 시대는. "IIoT 환경에서는 모든 장비들이 연결돼 있다. 이는 방대한 양의 데이터가 송수신돼야 한다는 것과, 그로 인해 보안이 매우 중요해짐을 뜻한다. 때문에 이들 장비를 제어하는 산업용 PC도 더 높은 성능과 보안성을 갖출 수 밖에 없고, 이는 콩가텍에게 좋은 기회가 될 것이다." Q. 콩가텍이 내세우는 회사의 경쟁력은? "현재 콩가텍의 경쟁사들은 소위 '박스 PC'라고 부르는 완제품을 만든다. 고객사가 제품을 사서 바로 구동을 하는 방식이다. 그런데 이 시장은 마진이 적고, 경쟁이 치열해 사업적인 매력도가 높지 않다. 고객사들도 완제품 구매가 편리하기는 하지만, 경쟁사와 차별화를 이루기 쉽지 않다는 한계도 있다. 이에 콩가텍은 고객사가 자신들의 컨셉을 유지하면서 완제품을 만들되, 이 과정에서 발생하는 문제점을 해결해주는 구조로 사업을 추진하고 있다. 특히 하드웨어나 소프트웨어의 핵심 기술을 보유하고 있는 고객사들이 하위 시스템만을 외부에서 조달하고자 하는 니즈가 있다. 콩가텍은 이런 기업들과 방향성이 맞다고 생각한다. 기술적으로도 콩가텍의 솔루션은 안정적이다. 고객사의 클레임이나 AS 발생 건 등 여러 데이터를 종합해봤을 때 고객사의 만족도가 경쟁사 대비 굉장히 높다고 할 수 있다."

2024.04.09 15:09장경윤

ISC, 美 CPU사 양산 검증 통과...대면적용 신규 소켓 사업 순항

아이에스시(ISC)가 고성능 시스템반도체용 테스트 소켓 사업 확장에 추진력을 얻고 있다. 지난해 개발한 대면적용 소켓으로 주요 고객사와 검증에 돌입해, 최근 양산 적용에 대한 승인을 받은 것으로 파악됐다. 2일 업계에 따르면 ISC는 올 1분기 북미 CPU 고객사로부터 신규 테스트 소켓에 대한 퀄(품질) 테스트를 완료했다. ISC가 이번에 승인을 받은 제품은 대면적 시스템반도체용 실리콘 러버 소켓이다. 모델명은 WiDER2로, ISC가 지난해 개발한 제품이다. 이전 세대(WiDER) 대비 작동 범위 및 대응력을 높였다. 테스트 소켓은 패키징 공정이 끝난 칩의 양품 여부를 최종적으로 검사하는 데 쓰인다. 테스트 방식에 따라 포고핀(Pogo pin)과 러버(Rubber)로 나뉜다. 이 중 러버 소켓은 칩에 손상을 줄 가능성이 낮고 미세공정에 적합하다. ISC는 지난해 북미 CPU 고객사에 WiDER2를 공급해 R&D(연구개발) 영역에서 테스트를 거쳐 왔다. 이후 올 1분기에는 양산 적용에 대한 퀄 테스트를 통과했다. 이르면 올 2분기부터 발주가 진행될 예정으로, 실제 공급 규모는 시장 상황에 따라 가변적일 것으로 관측된다. 업계가 ISC의 WiDER 사업에 주목하는 이유는 반도체 산업의 트렌드에 있다. 최근 CPU·GPU 등 시스템반도체 시장은 AI 산업의 발전에 대응하고자 데이터 처리 성능을 급격히 끌어올리고 있다. 특히 서버용 반도체의 경우, 핵심 칩과 각종 고성능 메모리·인터페이스 칩을 함께 집적하는 방식으로 진화하고 있다. 이 같은 반도체의 고성능화는 필연적으로 칩 면적의 확장을 촉진한다. 반도체 후공정 소부장 기업들 역시 점차 커지는 칩 면적에 대응하기 위한 신규 장비, 부품 등을 적극 개발해 왔다. 반도체 업계 관계자는 "칩 사이즈를 최대한 줄이려던 모바일 시대와 달리, AI 시대에서는 성능의 극대화를 위해 칩 사이즈를 키우는 방향으로 나아가고 있다"며 "부품 업계도 칩 면적 확대와 함께 높아지는 기술적 난이도에 잘 대응한다면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 설명했다. 한편 ISC는 이와 관련해 "구체적으로 말씀드릴 수 있는 사안은 없다"고 밝혔다.

2024.04.02 11:08장경윤

IAR, 르네사스 범용 'RISC-V MCU'에 동급 최고 지원 발표

임베디드 개발용 소프트웨어 및 서비스 공급회사인 IAR은 르네사스(Renesas)가 자체 개발한 CPU 코어를 탑재한 최초의 범용 32비트 RISC-V MCU(마이크로컨트롤러유닛)를 지원하는 자사의 프리미엄 개발 환경에 대한 기능 강화판을 28일 발표했다. 해당 제품은 르네사스 스마트 컨피규레이터 툴키트, 설계 예제, 풍부한 문서, 르네사스 고속 프로토타이핑 보드(FPB)에 대한 지원과 완벽하게 통합된 고급 디버깅 기능과 정교한 컴파일러 최적화를 포함한다. 상용 부문에서 RISC-V 아키텍처의 채택이 지속적으로 증가함에 따라 강력하고 안정적이며 종합적인 개발 도구의 필요성이 보다 명확해지고 있다. IAR은 개발자의 생산성을 향상시키고 최신 개발 규정에 필수적인 기능 안전과 자동화된 워크플로의 중요한 측면을 통합하는 첨단 툴체인을 통해 이러한 요구를 충족한다. RISC-V용 IAR 솔루션은 가전 기기, 의료 기기, 소형 기기, 산업용 시스템 등 광범위한 시장에 존재하는 다양한 애플리케이션을 위해 설계됐다. IAR은 르네사스 32비트 RISC-V MCU를 완벽하게 지원해 RISC-V 기반 애플리케이션의 개발 프로세스를 최적화한다. 이는 르네사스 스마트 컨피규레이터 코드 생성 툴키트 및 고속 프로토타이핑 보드(FPB)와 매끄럽게 통합되어 개발을 가속화하고 출시 시간을 단축한다. 또한 이 솔루션은 엄격한 안전 표준에 따라 TÜV SÜD의 인증을 받았다. 안전이 중요한 애플리케이션의 개발을 촉진하도록 설계됐다. IAR 개발 솔루션은 리눅스나 윈도에서 자동화된 워크플로와 CI(Continuous Integration) 파이프라인도 완벽하게 지원한다. 이를 통해 지속적인 개발, 테스트 및 배포 프로세스를 가능하게 한다. 이번 솔루션 출시와 함께, IAR은 전세계 임베디드 개발자의 빠른 기술 향상을 위한 전자책(eBook)을 출간했다. 'RISC-V 개발 시작을 위한 실무가이드'라는 제목의 전자책은 IAR임베디드 워크벤치를 사용해 RISC-V 개발을 마스터하기 위한 구체적이고 체계화된 접근 방법을 제공한다. 또한 코드 품질 향상을 위한 IAR C-STAT에 대한 활용법도 포함된다.

2024.03.28 11:36장경윤

인텔, 제온 맥스 756개 탑재 HPC '카디널' 공개

인텔은 델테크놀로지스, 엔비디아, 오하이오 슈퍼컴퓨터 센터(OSC)와 협업한 최첨단 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터인 '카디널(Cardinal)'을 23일 공개했다. 카디널은 연구, 교육 및 산업 혁신, 특히 인공지능(AI) 분야에서 증가하는 지역 내 HPC 리소스 수요를 충족하기 위해 특별히 설계됐다. AI와 머신 러닝은 과학, 공학, 바이오 의학 분야에서 복잡한 연구 문제를 해결하기 위해 필수적으로 활용되고 있다. 이러한 기술의 효능이 지속적으로 입증되면서 농업 과학, 건축학, 사회학과 같은 학문 분야에서도 활용도 늘어나고 있다. 카디널 클러스터는 증가하는 AI 워크로드의 수요를 충족할 수 있는 하드웨어를 갖추고 있다. 새로운 클러스터는 2016년에 출시된 오웬스 클러스터를 대체할 시스템보다 더 대규모의 업그레이드다. 카디널 클러스터는 메모리 사용량이 많은 HPC 및 AI 워크로드를 효율적으로 관리하는 동시에 프로그래밍 기능, 이식성 및 에코시스템 채택을 촉진하는 기반이 되는 델 파워엣지 서버와 고대역폭 메모리(HBM)를 갖춘 인텔 제온 CPU 맥스 시리즈를 활용한 이기종 시스템이다. 총 3만9천312 CPU 코어를 제공하는 756개 맥스 시리즈 CPU 9470 프로세서와, 128 기가바이트(GB) HBM2e 및 노드 당 512 GB의 DDR5 메모리를 탑재했다. 단일 소프트웨어 스택과 x86 기반 기존 프로그래밍 모델을 갖춘 이 클러스터는 광범위한 사용 케이스를 처리하고 쉽게 도입 및 배포할 수 있도록 지원하면서 OSC의 처리 능력을 두 배 이상 향상시킬 수 있다. 32개의 노드로 104개의 코어, 1테라바이트(TB)의 메모리, 4개의 NV링크 연결로 상호 연결된 94GB HBM2e 메모리를 갖춘 엔비디아 호퍼 아키텍처 기반 H100 텐서 코어 GPU 4개를 탑재했으며, 초당 400기가비트(Gbps)의 네트워킹 성능과 짧은 지연 시간을 제공하는 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드로 대규모 AI 기반 과학 애플리케이션을 위한 500페타플롭의 최고 AI 성능(희소성 포함 FP8 텐서 코어)을 제공한다. 16개의 노드에 104개의 코어, 128GB HBM2e 및 2TB DDR5 메모리를 탑재해 대규모 대칭형 멀티프로세싱(SMP) 스타일 작업 처리가 가능하다. 인텔 데이터 센터 AI 솔루션 제품군 총괄 오기 브르기치 부사장은 “인텔 제온 CPU 맥스 시리즈는 가장 널리 채택된 AI 프레임워크와 라이브러리를 활용해 HPC 및 AI 워크로드를 개발하고 구현하는 데 최적의 선택지"라며 "이 시스템의 고유한 이기종성을 통해 OSC의 엔지니어, 연구원 및 과학자들이 이 시스템이 제공하는 두 배 이상 메모리 대역폭 성능을 최대한 활용할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

2024.02.23 11:33김우용

삼성전자·Arm, 최첨단 파운드리 동맹 강화…'GAA' 경쟁력 높인다

성전자 파운드리 사업부가 글로벌 반도체 설계 자산(IP) 회사 Arm의 차세대 SoC(시스템온칩) 설계 자산을 자사의 최첨단 GAA(게이트-올-어라운드) 공정에 최적화한다고 21일 밝혔다. 삼성전자는 Arm과의 협력을 통해 팹리스 기업의 최첨단 GAA 공정에 대한 접근성을 높이고, 차세대 제품 개발에 소요되는 시간과 비용을 최소화할 계획이다. 계종욱 삼성전자 파운드리 사업부 Design Platform개발실 부사장은 "Arm과의 협력 확대를 통해 양사 고객들에게 생성형 AI 시대에 걸맞은 혁신을 지원하게 됐다"며 "삼성전자와 Arm은 다년간 쌓아온 견고한 파트너십을 통해 최첨단 기술과 노하우를 축적해왔으며, 이번 설계 기술 최적화를 통해 팹리스 고객들에게 최선단 GAA 공정 기반 초고성능, 초저전력 Cortex-CPU를 선보이겠다"고 말했다. 이번 협업은 다년간 Arm CPU IP를 삼성 파운드리의 다양한 공정에 최적화해 양산한 협력의 연장선이다. 양사간 협업으로 팹리스 고객들은 생성형 AI 시대에 걸맞는 SoC 제품 개발 과정에서 ARM의 최신형 CPU 접근이 용이해진다. 삼성전자의 최선단 GAA 공정을 기반으로 설계된 Arm의 차세대 Cortex-X CPU는 우수한 성능과 전력효율로 최고의 소비자 경험을 제공할 것으로 기대된다. 삼성전자와 Arm의 협력은 팹리스 기업에게 적기에 제품을 제공하면서도 우수한 PPA(소비전력, 성능, 면적)를 구현하는 것에 초점을 맞춘다. 양사는 이를 위해 협력 초기부터 설계와 제조 최적화를 동시에 처리하는 DTCO(Design-Technology Co-Optimization)를 채택해 Arm의 최신 설계와 삼성전자의 GAA 공정의 PPA 개선 효과를 극대화했다. 생성형 AI는 새로운 소비자 경험을 제공하는 제품의 핵심 요소로 꼽히고 있다. 양사는 이번 파트너십으로 삼성전자의 GAA 공정을 기반으로 Arm의 차세대 Cortex-X CPU의 접근성을 극대화하고, 고객의 제품 혁신을 지원할 방침이다. 크리스 버기 Arm 클라이언트 사업부 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 "삼성전자와의 오랜 협력관계를 통해 다년간 혁신을 지속할 수 있었다"며 "삼성 파운드리의 GAA 공정으로 Cortex-X와 Cortex-A 프로세서 최적화를 구현해 양사는 모바일 컴퓨팅의 미래를 재정립하고, AI 시대에 요구되는 성능과 효율을 제공하기 위해 혁신을 거듭할 것"이라고 말했다. 양사는 이번 협업을 계기로 다양한 영역에서 협력 확대를 위한 초석을 마련했다. 양사는 차세대 데이터센터 및 인프라 맞춤형 반도체를 위한 2나노 GAA와 미래 생성형 AI 모바일 컴퓨팅 시장을 겨냥한 획기적인 AI 칩렛 솔루션을 순차적으로 선보일 계획이다.

2024.02.21 08:46장경윤

인텔, 獨서 반도체 특허 분쟁 패소…일부 칩 판매 금지

미국 반도체 기업 인텔이 현지 경쟁사가 독일 법원에 제기한 특허침해 소송에서 패소했다고 영국 파이낸셜타임스 등이 7일 보도했다. 이날 독일 뒤설도르프 지방법원은 미국 캘리포니아주에 본사를 둔 R2반도체가 인텔을 상대로 제기한 특허침해 소송에서 R2반도체의 손을 들어줬다. 또한 인텔의 칩 일부 제품에 대한 판매 금지 명령을 내렸다. 소송에 엮인 인텔 제품은 인텔의 PC용 10, 11, 12세대 프로세와 서버용 3세대 제온 프로세서(아이스레이크)다. R2반도체가 인텔의 침해를 주장한 특허는 반도체 전압 조절 기술과 관련한 특허다. 앞서 R2반도체는 지난해 12월 독일 연방특허법원에서 해당 특허에 대한 유효성을 이미 인정받은 바 있다. 다만 미국에서 진행된 관련 소송에서는 R2반도체가 패소했었다. 파이낸셜타임스는 관계자의 말을 인용해 "이번 파급 효과가 광범위해질 수 있다"며 "특허 문제가 제기된 인텔 칩이 포함된 HP, 델 제품의 판매 금지로 이어질 수 있다"고 밝혔다. 인텔은 이번 소송 결과에 대해 즉각 항소하겠다는 뜻을 밝혔다. R2반도체에 대해서도 "R2반도체가 인텔과 같은 혁신 기업으로부터 거액의 돈을 빼내고자 연쇄 소송을 제기했다"는 비판을 제기했다. 또한 인텔 측은 "소송의 영향을 받은 프로세서 중 이미 일부는 단종됐다"며 "회사의 13, 14세대 프로세서에는 영향을 미치지 않는다"고 강조했다.

2024.02.08 09:18장경윤

4분기 호실적에도 못 웃는 인텔…1분기 전망 '빨간불'

미국 반도체 기업 인텔이 지난해 4분기 견조한 실적을 기록했다. 다만 올 1분기에는 계절적 비수기와 일부 사업군의 부진으로 시장 예상을 밑도는 전망치를 제시했다. 이날 인텔은 2023년 4분기 실적발표를 통해 해당 기간 매출 154억 달러(약 20조6천억원)를 기록했다고 밝혔다. 전분기 및 전년동기 대비 각각 9%, 10% 증가했다. 주당순이익도 0.54달러로 당초 전망치(0.45달러)를 웃돌았다. 사업별로는 클라이언트 컴퓨팅 그룹 매출이 전년동기 대비 33% 증가한 88억4천만 달러로 집계됐다. 고성능 PC 및 노트북 출하량이 지속적인 강세를 보이며 4분기 연속 회사 내부 전망치를 상회했다고 인텔은 설명했다. 아직 매출 비중이 크지 않은 모빌아이, 파운드리 사업도 두 자릿 수의 성장세를 이뤘다. 반면 데이터센터 매출은 39억8천만 달러로 전년동기 대비 10% 감소했다. 네트워크 매출도 전년동기 대비 24% 감소한 14억7천만 달러로 나타났다. 올 1분기 전망과 관련해서는 보수적인 입장을 취했다. 인텔은 해당 분기 매출 전망치를 122억~132억 달러로 제시했다. 또한 중간값인 127억 달러 기준으로 한 주당 순이익은 13센트로 내다봤다. 이는 미국 증권가 컨센서스인 매출 145억 달러, 주당순이익은 33센트를 크게 하회하는 수치다. 서버 및 PC 시장이 1분기 계절적 비수기에 접어들고, 자율주행 사업인 모빌아이의 부진이 예상되고 있기 때문이다. 블룸버그통신은 "이번 발표는 인텔이 이전 역량을 회복하기 위해 아직 갈 길이 멀다는 것을 시사한다"며 "PC 시장이 회복세에 접어들고는 있으나, 수익성이 높은 데이터센터 및 자율주행 칩 등에서 고전을 겪고 있다"고 설명했다. 이에 대해 인텔은 "1분기 가이던스를 낮추지만 이는 일시적인 현상"이라며 "올해 각 분기의 매출 및 주당순이익은 전분기 및 전년동기 대비 모두 성장할 것으로 예상한다"고 밝혔다.

2024.01.26 09:55장경윤

"HBM 수요, 예상보다 커…올해 삼성·SK 주문량만 12억GB"

"HBM(고대역폭메모리) 시장은 우리가 생각하는 것보다 더 빠르게 성장하고 있다. 올해 HBM 시장의 수요를 5.2억GB(기가바이트)로 전망하기도 하는데, 삼성전자·SK하이닉스에서 받은 수주를 더해보면 10억~12억GB에 달한다." 이승우 유진투자증권 리서치센터장은 18일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-PIM(프로세싱-인-메모리) 반도체 워크숍'에서 AI 반도체 수요 현황에 대해 이같이 밝혔다. 최근 IT 시장은 서버 및 엣지 AI 산업의 급격한 발달로 고성능 시스템반도체에 대한 수요가 증가하고 있다. 글로벌 팹리스인 엔비디아와 AMD가 개발하는 고성능 GPU(그래픽처리장치)가 대표적인 사례다. GPU 대비 연산 효율성이 높은 NPU(신경망처리장치)도 국내외 여러 스타트업을 중심으로 개발되고 있다. 또한 서버 시장에서는 여러 개의 D램을 쌓아올려 데이터 처리 성능을 크게 높인 HBM이 각광받는 추세다. 관련 시장은 국내 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 등이 주도하고 있다. 이승우 센터장은 "AI 반도체에 대한 수요가 당초 예상보다 높아 기존 HBM에 대한 수요 전망도 뒤엎을 필요가 있다"며 "시장조사업체가 HBM 수요를 지난해 3.2억GB, 올해 5.2억GB(기가바이트)로 분석했는데, 삼성전자와 SK하이닉스가 받은 주문량만 더해도 이 수치가 10억~12억GB에 달한다"고 언급했다. PIM 시장도 향후 급격한 성장세가 기대된다. PIM은 메모리 내에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있는 차세대 반도체다. 기존 메모리에서 CPU·GPU 등 시스템반도체로 데이터를 보내는 과정을 줄일 수 있으므로, 전력 효율성을 높이는 데 용이하다. 덕분에 PIM은 저전력·고성능 연산이 필요한 온디바이스 AI(서버, 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 처리하는 기술) 분야에 활발히 적용될 것으로 주목받고 있다. 이 센터장은 "AI 산업이 과거 데이터센터 중심에서 온디바이스 AI로 향하면서 초저지연·초저전력 특성이 핵심 요소로 떠올랐다"며 "AMD·삼성전자가 PIM 기능을 HBM에 추가해 처리 속도를 7%, 전력소모를 85% 개선한 사례를 보면 향후 PIM이 국내 반도체 산업의 돌파구가 될 것으로 생각한다"고 말했다. 한편 AI-PIM 워크숍은 세계 AI 반도체 및 PIM 시장 현황과 전망을 점검하고, 해댱 분야의 기술 현황 및 협력 방향 등에 대해 논의하기 위한 자리다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원과 한국과학기술원의 PIM반도체설계연구센터가 주관한다.

2024.01.18 13:55장경윤

안드로이드폰 CPU 성능, 내년엔 아이폰 뛰어넘을까

내년 출시될 플래그십 안드로이폰에 탑재되는 칩셋의 중앙처리장치(CPU) 성능이 애플 아이폰16 프로를 뛰어넘을 수도 있다는 전망이 나왔다. IT매체 안드로이드오쏘리티는 11일(현지시간) 시장조사업체 무어 인사이트 앤 스트레티지의 보고서를 인용해 이같이 보도했다. 무어 인사이트 앤 스트레티지는 “ARM이 내년에 선보이는 차세대 코텍스-X CPU가 가장 강력한 스마트폰 CPU가 될 수 있다”고 전망했다. 코드명 '블랙호크'(Blackhawk)로 불리는 이 CPU는 "전년 대비 IPC 성능이 5년 만에 가장 크게 향상될 것”이라며, “훌륭한 거대언어모델(LLM) 성능을 제공해 생성 인공지능(AI) 작업이 눈에 띄게 향상됐다”고 회사 측은 밝혔다. 이전에 전작 대비 가장 큰 성능 향상을 보였던 ARM CPU는 2020년 공개된 코텍스-X1 CPU였다. 올해 플래그십 안드로이드폰에 탑재된 칩은 아이폰15 프로에 탑재된 맞춤형 ARM 기반 CPU 코어보다 약 25~30% 느린 코텍스-X4 CPU 코어를 사용한다. 하지만, ARM은 자체에서 설계한 프로세서와 타사 맞춤형 ARM 프로세서와의 성능 격차를 없앤다는 계획을 세우고 현재 칩 성능 향상에 집중하고 있다고 알려졌다. 애플은 그 동안 아이폰과 아이패드에 ARM 기반 맞춤형 칩인 A시리즈를 탑재해왔다. 차기 코텍스-X5 CPU는 삼성전자 갤럭시S25에 탑재될 엑시노스 2500과 미디어텍 디멘시티 9400 칩에 가장 먼저 적용될 가능성이 높다고 IT매체 샘모바일은 전했다. 퀄컴의 경우, 스냅드래곤 8 4세대 칩부터 맞춤형 오라이오(Oryon) CPU 코어를 최초로 사용해 성능이 개선될 것으로 전망된다. 안드로이드오쏘리티는 내년에 안드로이드폰에 들어가는 CPU들이 줄줄이 성능 개선을 예고하고 있기 때문에 아이폰과 안드로이폰 사이의 CPU 성능 경쟁이 주목된다고 밝혔다. 샘모바일은 "보고서가 정확하다면 내년 엑시노스 2500칩과 스냅드래곤 칩 모두 내년에 CPU 성능에서 아이폰16 프로를 앞설 수 가능성도 있다고 평했다.

2024.01.12 14:50이정현

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