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'CPU GPU'통합검색 결과 입니다. (21건)

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엔비디아, PC 프로세서 시장 진출…인텔·AMD와 정면 승부

엔비디아가 신규 프로세서인 'RTX 스파크(RTX Spark)'를 통해 고성능 PC 시장을 공략한다. 해당 칩을 탑재한 노트북 및 데스크탑은 올 가을 출시될 예정이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 1일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 기조연설에서 회사의 첫 윈도 PC용 프로세서인 RTX 스파크를 공개했다. RTX 스파크는 엔비디아가 마이크로소프트와 협력해 새롭게 선보이는 Arm 아키텍처 기반의 윈도 PC용 프로세서다. 그간 엔비디아는 서버용 프로세서 개발에 집중해 왔으나, 이번 칩 개발로 개인용 PC 시장에도 진출하게 됐다. RTX 스파크는 엔비디아 개인용 AI 워크스테이션 'DGX 스파크'에 적용된 GB10를 노트북 환경에 맞게 성능을 하향 조정했다. 미디어텍과 공동 설계한 Arm 아키텍처 20코어 기반의 그레이스 CPU(N1X)와 블랙웰 RTX GPU 및 128기가바이트(GB) 용량의 메모리를 갖췄다. 이를 통해 RTX 스파크는 1페타플롭스의 AI 처리 성능, 업계 최로 수준의 전력 효율성을 구현했다는 게 엔비디아의 설명이다. 1200억개의 매개변수를 가진 대규모언어모델(LLM)을 실행하고, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 초고사양 게임을 구동할 수 있다. 젠슨 황 CEO는 "RTX 스파크는 40년만에 PC 제품군 전반에 걸쳐 이뤄진 첫 번째 재발명으로, 데스크탑과 노트북 및 워크스테이션을 아우르는 혁신"이라며 "이들은 윈도 OS와 100% 호환되고, 엔비디아 쿠다(CUDA) 소프트웨어를 100% 지원한다"고 강조했다. 전세계 PC 제조사들은 올 가을 RTX 스파크 기반의 최신 노트북 및 소형 데스크탑을 공개할 예정이다. ASUS와 델, HP, 레노버, 마이크로소프트 서피스, MSI 등이 여기에 해당한다. 에이서와 기가바이트 역시 추후 제품을 출시할 계획이다. 업계는 엔비디아의 이번 발표가 PC용 프로세서 시장에 미칠 영향에 주목한다. 기존 PC용 프로세서는 인텔, AMD가 시장을 주도해왔다. 퀄컴 역시 '스냅드래곤 X' 시리즈를 통해 PC용 프로세서 시장을 공략하고 있다.

2026.06.01 15:09장경윤 기자

AI 시대 '리타이머' 뜬다…신호 심폐소생술 핵심 부품

인공지능(AI) 반도체 시대 숨은 핵심 부품으로 '리타이머(Retimer)'가 떠오르고 있다. 리타이머는 칩과 칩 사이에서 약해진 신호를 되살려 다시 보내는 부품이다. 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 간 통신 속도가 빨라지면서 역할이 커지고 있다. 서버 안에서 CPU와 CPU, CPU와 GPU는 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express)로 통신한다. PCIe 세대가 올라갈수록 통신속도가 빨라져 채널 손실 문제가 발생한다. 채널 손실은 신호가 약해지고 파형이 일그러지는 형상이다. 24일 국내 시스템 반도체 업체 한 고위 관계자는 "CPU끼리, 그리고 CPU와 GPU 간 PCIe로 통신을 많이 한다"며 "이 거리가 멀어지고, 속도도 빨라지며, 채널 수가 많아지면서 '리타이머'라는 칩들이 많이 사용되기 시작했다"고 밝혔다. 현재 고성능 서버는 PCIe 5.0을 쓴다. 속도는 32GT/s(초당 기가트랜스퍼)다. 이 속도에서는 초저손실 인쇄회로기판(PCB)을 써도 신호가 온전히 도달하는 거리가 매우 짧다. 리타이머는 이때 죽어가는 신호를 되살려 먼 거리에서도 프로세서 간 고속통신이 가능하도록 지원한다. 과거에는 리드라이버(Redriver)를 썼다. 리드라이버는 약해진 신호를 강화만 하고 신호를 완전히 복원하지는 못한다. 반면 리타이머는 신호를 완벽히 복원한다. 이 차이가 리타이머 수요를 끌어올리는 요인이다. 핵심은 PCIe 세대가 거듭될수록 속도가 빨라져 신호가 온전히 도달하는 거리가 짧아진다는 점이다. 거리가 짧아지면 더 많은 리타이머가 필요하다. 수요가 기하급수적으로 늘 수밖에 없다. 앞선 관계자는 "통신속도가 증가하면서 리타이머가 필요한 수는 지금보다 여러 배 이상 늘어날 것"이라고 내다봤다. 대표적인 리타이머 기업 아스테라 랩스 매출도 늘고 있다. 올해 1분기 매출은 3억 840만 달러로 전년 같은 기간보다 2배 가까이 늘었다.

2026.05.24 08:00진운용 기자

K-반도체, 메모리 넘어 AI칩 생태계 강화해야....B학점

지난해 6월 출범한 이재명 정부는 '진짜 성장'을 내세웠다. AI로 경제·사회·기술 대전환을 꾀해 국가발전과 국민행복이 선순환되는 시대를 열겠다는 것이다. 지난해 하반기부터는 30대 선도프로젝트가 가동되기 시작했으며 각 경제·산업 분야에서 AI 대전환이 진행 중이다. 일단 스타트는 좋다. AI 붐을 등에 업고 코스피 7000 시대가 열렸다. 하지만 미국·이스라엘-이란 전쟁으로 인한 고유가·고물가·고환율 리스크가 AI 대전환의 발목을 잡고 있다. 지디넷코리아는 창간 26주년을 맞아 이 격변의 시점에 있는 대한민국 산업 현장을 진단하고, 각 분야 전문가들과 함께 'AI 시대, 이재명 정부 1년'을 평가했다. [편집자주] 국내 반도체 기업, 그리고 학계 관계자들은 대체로 이재명 정부의 AI 반도체 정책 방향을 긍정 평가하면서 세부 과제는 보완이 필요하다고 평가했다. 앞으로 본격 전개될 AI 시대에는 현재 한국이 강점을 보유한 메모리 반도체 외에 온디바이스 AI, 생태계 등을 강화하기 위한 고민이 필요하다고 진단했다. "수요 중심 온디바이스 AI 육성전략 의미…지원 늘려야" AI 산업이 자율주행·로봇·드론 등 엣지 영역으로 빠르게 확산하면서 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 온디바이스 AI 중요성도 커지고 있다. 삼성전자가 지난 2024년 갤럭시S24 시리즈를 출시하면서 부각했던 '온디바이스 AI'는 더 이상 마케팅 용어 수준에 머물지 않는다. 우리 정부는 지난해 9월 '제조 AX 얼라이언스(M.AX 얼라이언스)'를 출범하며 온디바이스 AI 연구개발을 지원하고 있다. 해당 얼라이언스는 AI 팩토리·자율주행·휴머노이드·AI 반도체 등 10개 분과로 구성된다. AI 반도체는 다양한 산업에서 상용 수준 온디바이스 AI 반도체 시제품을 개발하는 것이 목표다. 올해는 K-온디바이스 AI 반도체 신규 과제를 편성한다. 전체 자금 조성 규모는 최소 8000억원으로 예상된다. 김용석 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장 겸 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "K-온디바이스 AI 과제가 수요 기업이 주축이 돼 팹리스에 필요한 AI 반도체를 만든다는 점에서 굉장히 의미가 있다"며 "수요 기업도 자금을 투입하기 때문에, 상용화에 적극 나서야 하는 구조"라고 설명했다. 김용석 위원장은 "국내 온디바이스 AI 생태계를 강화하려면 더 적극적으로 투자해야 한다"고 지적했다. 김 위원장은 "정부과제 진행 방향 등은 높이 평가하나, 국내 AI 반도체 팹리스를 전문 육성하려면 1조원 규모 과제를 추가 기획할 필요가 있다"며 "자동차나 로봇, 드론 등 유망 산업에 전문화된 팹리스를 집중 육성하는 과제를 구체화해야 할 것"이라고 설명했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무도 "국산 AI 칩 개발에 자금을 지원했고, 국내 데이타센터 구축에 사용을 권장했다"며 "온디바이스 AI 반도체 개발 프로젝트를 기획해 출범한 점을 긍정 평가한다"고 밝혔다. 그러면서도 "국산 AI 반도체 상용화를 위해 좀더 과감하고 강력한 지원정책이 필요하다"고 말했다. 신경망처리장치(NPU) 등 데이터센터용 AI 반도체도 관심이 필요한 분야다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장 겸 서울대 명예교수는 "현재 데이터센터용 NPU를 설계할 수 있는 국가는 미국과 중국, 한국 3곳밖에 없다"며 "단순 사업이 아니라 국가 주권을 키우는 관점에서 접근해야 한다"고 주문했다. 이어 "정부가 국가기관이 국산 NPU를 직접 실증하도록 해줘야 팹리스가 기술력을 쌓을 수 있다"고 제안했다. "생태계 확장성과 실증 규모 부족 보완해야" 한 AI 반도체 기업 임원은 현 정부 정책 장점으로 "적극적 의견 청취와 자금 지원"을 꼽았고, 단점으로 "생태계 확장성과 실증 규모 부족 등"을 지적했다. 그는 "정부가 반도체 업계 필요사항을 적극 청취하고 이를 실제 과제에 반영하려는 의지가 강하다"며 "특히 추경 등을 통해 연구개발(R&D), 실증 과제가 다수 공급되고 있다"고 밝혔다. 금융지원 정책에 대해서는 "과제 한계(중복성 규제 등)를 보완하기 위해 도입한 '국민성장펀드' 같은 투자 형태 지원이 리벨리온, 퓨리오사AI 등에 실질적 도움이 되고 있다"고 긍정 평가했다. 생태계 확장성과 실증 규모는 보완 과제다. 그는 "국가 AI 데이터센터 사업 등에서 초기 '국산 AI 반도체 50% 도입' 조항이 유찰 후 삭제됐다"며 "'10%'처럼 최소 도입 비율 설정 등 타협점을 찾지 않고 아예 제약을 없애버린 점은 아쉽다"고 평가했다. AI 학습과 추론 시장 불균형도 지적했다. 그는 "현재 전세계적으로 추론 시장이 성장하고 있고, 학습과 추론 비중은 1:1 수준"이라며 "정부는 학습용 그래픽처리장치(GPU) 26만장 확보에 집중하는 반면, 국내 추론 중심 신경망처리장치(NPU) 실증 사업 규모는 1만장에도 못 미치고 있다"고 밝혔다. 이어 "기술력이 양산 단계에 도달했음에도 국가 차원 대규모 실증 사업이 부족해 시장 레퍼런스 확보가 시급하다"고 덧붙였다. 국제 정세에 흔들리는 K-소부장…지원책 절실 현재 반도체 소부장 기업이 생태계 뿌리를 담당하는 만큼, 정부의 즉각적이고 실용적인 대책 마련이 시급하다는 목소리도 있다. 국내 반도체 소부장 업계는 최근 1년여간 급격히 커진 대외 불확실성으로 어려움을 겪고 있다. 미-중 갈등 심화로 반도체 공급망이 크게 둘로 나뉘면서 국내 소부장 업체는 선택을 강요받거나, 규모가 큰 기업을 상대로 한 협상력이 떨어졌다. 자국 우선주의를 내건 미국 도널드 트럼프 2기 행정부는 한국을 비롯한 동맹국에 중국향 최첨단 반도체 장비 수출을 금지하고 있다. 이에 맞서 중국은 장비 공급망 내재화와 더불어, 희토류·갈륨 등 전략광물 수출 통제를 강화했다. 지난 3월 발발한 미국-이란 전쟁도 원자재 및 물류비 급등으로 이어졌다. 익명을 요구한 국내 반도체 소재업체 한 부사장은 "정부의 반도체 소부장 업계 지원책이 피부로 와닿지는 않는다"며 "미-중 갈등이나 미국-이란 전쟁 등으로 사업에 여러 제약이 늘어난 상황이어서 유가 안정화는 긍정 평가하지만, 중소기업 자금 지원 및 세금 감면 분야는 부족하다"고 평가했다. "반도체 클러스터, 지역이전 논란 딛고 속도 내야" 첨단 메모리와 시스템반도체 생산능력 확보도 주요 과제다. 현재 삼성전자, SK하이닉스 등은 전례없는 메모리 슈퍼사이클에 따라 설비투자에 속도를 내고 있다. 용인 대규모 반도체 클러스터 조성도 분주하다. 용인 반도체 클러스터는 오는 2047년까지 생산 팹 총 10기 구축을 목표로 모두 622조원이 투자되는 세계 최고·최대 반도체 단지다. 정부는 클러스터 건설에 필요한 각종 규제 요건 및 임대사업 제한을 완화해 기업 투자속도가 빨라지도록 지원해 왔다. 용인 반도체 클러스터는 지난해 말부터 지역 이전 논란에 휩싸이기도 했다. 지역 내 전력 생산시설 부족하고, 균형발전을 위해 클러스터를 다른 지역으로 이전해야 한다는 주장이 나오기도 했다. 김형준 단장은 "최근에는 용인 반도체 클러스터 이전 논란이 줄었고, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 밤낮없이 설비투자에 매진하는 분위기"라며 "대외변수로 클러스터 조성이 다소 더뎌지긴 했으나, 큰 저해요소가 없었다는 점은 다행"이라고 말했다.

2026.05.19 17:20장경윤 기자

"인텔 코어 울트라 200S 플러스, 코어 수 늘리고 가성비 강화"

"코어 울트라 200S 플러스 프로세서는 코어 수를 늘리고 작동 클록을 높여 게임과 다중작업 성능을 개선했다. 제한된 예산으로 보다 쉽게 선택할 수 있도록 가격 대비 성능에 중점을 둔 제품이다." 13일 오전 서울 여의도 FKI타워에서 진행된 '인텔 데스크톱 퍼포먼스 워크샵' 행사에서 주민규 인텔코리아 한국 채널영업본부장(전무)이 이렇게 강조했다. 인텔은 지난 3월 데스크톱 PC용 프로세서인 코어 울트라7 270K 플러스, 코어 울트라5 250K 플러스와 워크스테이션용 GPU인 아크 프로 B70/B65를 출시한 바 있다. 인텔코리아는 이날 행사에서 국내 IT·게임 전문기자 대상으로 이들 제품의 특징을 소개하고 실제 시연도 진행했다. "코어 울트라 200S 플러스, 가성비 강화" 코어 울트라 200S 플러스는 고성능 P(퍼포먼스) 코어 대신 저전력·고효율 E코어 4개를 확대했다. 게임 이외에 스트리밍, 영상 제작, 소셜미디어 업로드 등 다양한 작업을 수행할 때 성능을 향상시키는 데 주안점을 뒀다. 주민규 전무는 "현재 메모리와 SSD, 그래픽카드 등 PC를 구성하는 주요 부품 가격이 크게 상승해 데스크톱 PC 구매가 쉽지 않다. 이런 상황 속에서 현실적인 예산으로 최고의 성능을 제공하는 것이 바람직하다는 것이 인텔의 판단"이라고 설명했다. 코어 울트라7 270K 플러스는 P코어 작동 클록을, 코어 울트라5 250K 플러스는 E코어 작동 클록을 각각 100MHz씩 향상시켰다. 내부 다이 사이 통신 속도를 최대 900MHz 높여 지연시간을 줄이고 DDR5 메모리 지원 속도도 7200MHz까지 높였다. 주 전무는 "과거에는 기존 제품 대비 개선점이 있는 제품에 대해 '리프레시'라는 명칭을 적용했다. 그러나 이번에는 '플러스'라는 명칭을 썼는데 각종 최적화 기술 등이 추가된 것을 감안했다"고 밝혔다. "전 세대 대비 최대 39% 가량 성능 향상" 코어 울트라 200S 플러스는 E코어를 늘려 멀티코어(다중작업) 성능과 반응 속도 개선에 중점을 뒀다. 전 세대 대비 게임 성능 향상 폭은 코어 울트라7 270K 플러스가 최대 39%, 코어 울트라5 250K 플러스는 최대 24% 수준이다. 주 전무는 "인텔 자체 테스트 결과 시네벤치, 블렌더 등 다중작업 환경에서 코어 울트라7 270K 플러스는 AMD 라이젠 7 9700X 대비 80% 이상, 코어 울트라5 250K 플러스는 라이젠 5 9600X 대비 90% 이상 성능이 향상된다"고 설명했다. 인텔코리아가 코어 울트라7 270K 플러스와 라이젠 9 9900X 프로세서 대상으로 수행한 벤치마크에서는 다중작업과 게임 등에서 적게는 8%, 많게는 32% 가량 우위를 보였다는 설명이다. 주 전무는 "CPU 성능은 클록 당 명령어 처리 수(IPC)에 좌우된다. 새로 도입된 '인텔 바이너리 최적화 기술(IBOT)'을 이용하면 명령어 실행 방식을 최적화해 더 많은 명령어를 실행할 수 있다"고 밝혔다. "아크 프로 B70, 32GB 메모리 탑재 가성비 GPU" 인텔은 올해 워크스테이션용 GPU 시장에 아크 프로 B390과 아크 프로 B70/B65를 투입하고 있다. 아크 프로 B390은 Xe3 GPU 12코어로 구성된 제품이며 1월 출시된 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크)에 내장된다. 아크 프로 B70/B65는 각각 Xe2 GPU 32/24코어, GDDR6 32/24GB 메모리를 탑재해 중소규모 기업과 개발자가 대형 언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 직접 구동할 수 있다. 아크 프로 B70 기준 AI 연산 성능은 최대 367 INT8 TOPS(초당 1조 회 연산) 수준이다. 주 전무는 "현재 워크스테이션 비중은 노트북 형태(모바일) 제품이 60%, 전통적인 데스크톱 형태가 40% 가량이다. 노트북용 CPU/GPU의 성능이 높아지고 휴대성을 개선하면서 모바일 워크스테이션의 수요도 늘고 있다"고 설명했다. 이어 "32GB 메모리를 탑재한 워크스테이션용 GPU 중 1천달러(약 149만원) 이하에서 도입할 수 있는 제품은 현재 아크 프로 B70이 유일하다. GDDR7 24GB 메모리를 탑재한 엔비디아 RTX 프로 4000 GPU와 비교할 때 응답 속도와 달러 당 토큰 등에서 우위"라고 설명했다. 시네벤치 R23 성능비교 시연도 현장 진행 인텔코리아는 이날 코어 울트라7 270K 플러스와 AMD 라이젠 9 9900X를 이용한 벤치마크도 진행했다. CPU 코어만으로 3D 화면을 구성하며 속도와 소요 시간을 측정하는 벤치마크 프로그램인 '시네벤치 R23'이 활용됐다. 시네벤치는 코어 수가 많을 수록 더 높은 점수를 받을 수 있다는 특성을 지녔다. 현장 벤치마크에서 AMD 라이젠 9 9900X(12코어)는 30826점, 코어 울트라7 270K(P8+E16)는 39865점을 기록했다. 시연을 진행한 조민성 인텔코리아 상무는 "코어 울트라7 270K 플러스는 P코어 기본 성능이 높아 한 체급 높은 라이젠 9 9900X와도 충분히 비교 가능한 수준이다. 3D 화면을 구성하는 '블렌더' 역시 최대 23% 더 높은 성능을 낸다"고 설명했다.

2026.05.13 15:12권봉석 기자

'반도체기판 1위' 日이비덴, 2026회계연도 매출 20% 상승 전망

전세계 반도체 기판 1위 일본 이비덴이 2026회계연도(2026년 4월~2027년 3월) 매출이 전년비 20% 상승할 것이라고 밝혔다. 상반기보다 하반기가 더 좋을 것이라고 예고했다. 이비덴이 지난 11일 발표한 2025회계연도(2025년 4월~2026년 3월) 실적은 매출 4162억엔(약 3조9200억원), 영업이익 620억엔(약 5800억원) 등이다. 전년비 매출과 영업이익은 12.7%, 30.3% 뛰었다. 2025회계연도 반도체기판 매출 23% 상승 이비덴에서 고부가 반도체 기판인 플립칩(FC)-볼그리드어레이(BGA) 등을 담당하는 전자 부문 매출은 2433억엔(약 2조2900억원)으로, 전년비 23.4% 올랐다. 이 부문 영업이익은 452억엔(약 4300억원)으로, 68.5% 뛰었다. 이비덴 전체 실적에서 전자 부문 비중은 58.5%였다. 세라믹 부문 매출(826억엔)과 영업이익(76억엔)은 전년비 각각 1.8%, 37.4% 줄었다. 이비덴은 2026회계연도 전체 매출을 전년비 20.1% 상승한 5000억엔(약 4조7100억원)으로 전망했다. 영업이익 전망치는 45.1% 뛴 900억엔(약 8500억원)이다. FC-BGA 등 전자 부문 매출은 같은 기간 35.6% 뛴 3300억엔(약 3조1100억원), 영업이익은 65.8% 뛴 750억엔(약 7100억원)을 기록할 것이라고 전망했다. 이 수치는 지난해 10월 전망했던 매출 3100억엔(약 2조9200억원), 영업이익 570억엔(약 5400억원)보다 많다. 2026회계연도 중에서도 상반기(2026년 4~9월)보다 하반기(2026년 10월~2027년 3월) 실적이 더 좋을 것이라고 예상했다. 상반기 매출 전망치는 2300억엔(약 2조2000억원), 하반기 매출 전망치는 2700억엔(약 2조5000억원)이다. 영업이익도 상반기는 380억엔(약 3600억원), 하반기는 520억엔(약 4900억원)으로 예고했다. 이비덴은 전자 부문 매출도 상반기(1500억엔)보다 하반기(1800억엔)에 높을 것이라고 예상했다. 영업이익 전망치도 상반기(330억엔)보다 하반기(420억엔)가 더 많다. 이비덴은 수요가 늘고 있는 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 외에도, AI 추론에 특화한 주문형 반도체(ASIC) 수요가 크게 상승할 것이라고 예상했다. AI 중심축이 학습에서 지능으로 바뀌면서 범용 중앙처리장치(CPU) 수요도 늘 것이라고 전망했다. 이비덴은 "반도체 기판 대형화와 다층화 등으로, 서버 CPU와 AI 가속기 기판에 필요한 SAP(Semi Additive Process) 공법 수요가 반도체 기판 업계 공급능력을 상회할 것"이라며 "하이엔드 시장에서 압도적 점유율을 유지하겠다"고 밝혔다. 이어 "지난 2월 발표한 5000억엔(약 4조7100억원) 규모 설비투자를 계획대로 집행하고, 시장과 고객 요구에 대응하겠다"며 "기존 공장 생산능력을 극대화하고 유연하게 활용하면서 차기 투자와 생산전략을 검토하겠다"고 덧붙였다. 삼성전기도 FC-BGA 라인 보완·증설투자 집행 FC-BGA 등 반도체 기판 시장에서 이비덴과 경쟁 중인 삼성전기도 FC-BGA 생산라인 보완·증설투자를 집행 중이다. 지난달 30일 삼성전기는 1분기 실적발표에서 '2분기 실적 전망'을 묻는 질문에 "2분기에 AI, 서버, 네트워크, 전장 관련 수요 증가가 이어지고, 적층세라믹커패시터(MLCC)와 FC-BGA의 빡빡한 수급 상황이 심해질 것으로 전망한다"고 답했다. 이어 "하반기에도 관련 수요 강세, 그리고 장기공급계약 확대와 평균판매가격 상승 효과가 이어질 것으로 예상한다"며 "하반기에는 더 큰 폭의 실적 확대를 기대한다"고 말했다. 삼성전기는 당시 "2027년 이후 차세대 제품 공급 확대를 위한 투자도 적극 검토 중"이라며 "AI 데이터센터 관련 고부가 패키지 기판 수요 급등에 대응해 FC-BGA 사업 규모를 확대할 계획"이라고 강조했다. 지난해 하반기 이미 업계에선 삼성전기의 FC-BGA 생산능력이 2027년까지 완판됐다는 관측이 나왔다.

2026.05.12 09:51이기종 기자

인텔 "데이터센터 내 CPU 비율, GPU 추월 가능"

인텔이 23일(현지시각) 올 1분기 실적발표 이후 진행된 컨퍼런스 콜에서 "에이전틱 AI 수요 등으로 CPU 수요가 크게 늘어나고 있으며 향후 데이터센터 내 CPU 비율이 GPU를 넘어설 수 있다"고 전망했다. 이날 인텔이 내놓은 1분기 실적에 따르면 서버용 제온6 프로세서를 공급하는 데이터센터 및 AI(DCAI) 그룹 매출은 전년 동기 대비 22% 성장한 51억 달러(약 7조 5480억원) 매출을 기록했다. 립부 탄 인텔 CEO는 "AI 처리가 추론으로 이동하는 상황에서 작업 조율과 제어, 다양한 에이전트와 데이터 관리 측면에서 CPU가 더 효율적"이라고 설명했다. 이어 "과거 CPU:GPU 비율은 1:8이었지만 현재는 1:4까지 왔다. 앞으로는 CPU:GPU 비율이 1:1로 동등해지거나 CPU 비중이 더 커질 수 있다"고 강조했다. "공급량 부족으로 기회 놓쳐... 수율 개선 위해 노력" 단 서버용 주력 제품을 생산하는 인텔 3 공정의 공급 부족은 작년 4분기에 이어 1분기에도 영향을 미쳤다. 데이비드 진스너 CFO 역시 "1분기 충족하지 못한 수요에 대해 구체적인 숫자를 밝힐 수 없지만 'b(10억 달러)'로 시작하는 의미 있는 수준"이라며 이를 간접적으로 시인했다. 이어 "인텔 7, 인텔 3, 인텔 18A 등 세 개 공정의 웨이퍼 투입량을 늘리고 있다. 립부 탄 CEO가 수율과 처리량 확보를 위해 인텔 파운드리 담당자들을 독려했고 1분기 의미있는 성과를 얻었다"고 설명했다. 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크), 제온6+(클리어워터 포레스트) 등을 생산하는 인텔 18A 공정 수율에 대해서는 "구체적인 수치를 공개할 수 없지만 올 연말 달성했던 목표를 연 중반까지 달성할 수 있을 것"이라고 설명했다. "패키징·ASIC 사업에서 수십억 달러 매출 예상" 립부 탄 CEO는 인텔 파운드리 사업의 한 분야인 맞춤형반도체(ASIC)과 관련해 "인텔은 CPU와 패키징, 첨단 공정을 모두 갖추고 있어 고객사 요구에 최적화된 실리콘을 생산할 수 있는 특별한 위치에 있다"고 설명했다. 데이비드 진스너 CFO는 "작년 9월 케이던스 출신 스리니바산 아이옌가 수석부사장과 립부 탄 CEO가 ASIC 사업을 시작했고 연간 10억 달러(약 1조 4820억원) 규모 매출이 예상된다"고 설명했다. 각종 패키징 관련 사업에 대해 "당초 수억 달러 규모 수요를 예측했지만 현재는 수십억 달러 규모 매출이 예상된다"며 "수주 잔고량(백로그)가 이미 증가한 상태이며 이를 처리하기 위해 말레이시아(페낭) 내 시설 확장에 나선 상태"라고 밝혔다. "테라팹, 반도체 수요 충족 위한 공동 프로젝트" 인텔 1분기 실적 발표 전날인 22일(현지시간) 일론 머스크 테슬라 CEO는 1분기 실적발표에서 "반도체 생산시설 신규 건립을 위한 테라팹 프로젝트에 인텔 14A(1.4나노급) 공정을 활용할 것"이라고 밝힌 바 있다. 립부 탄 CEO는 "일론 머스크와 나는 글로벌 반도체 공급망이 AI 수요의 급격한 증가를 따라가지 못한다는 문제 인식을 공유한다"며 "공정과 제조에서 혁신적인 방법을 함께 연구하는 매우 폭넓은 관계"라고 설명했다. 다만 테라팹 운영 방식이 인텔이 주도하는 방식인지, 혹은 공정 기술을 라이선스하는 방식인지를 묻는 질문에는 구체적인 답변을 피했다. 그는 "향후 테라팹 관련 내용을 진행하며 추후 구체적인 내용을 공개할 예정이며 기다려 달라"고 답했다. "올해 수율 등 개선해 시장 수요 충족에 주력" 립부 탄 CEO는 x86 기반 프로세서 제조사인 AMD와 서버 시장에서 경쟁에 대해 "현재 로드맵을 계속 조정하고 있다. 현행 제온6 프로세서의 차세대 제품인 '코랄래피즈'에는 하이퍼스레딩(SMT) 기술을 투입해 경쟁력을 확보할 것"이라고 설명했다. Arm에 대해서는 "Arm은 IP 라이선스 모델을 효과적으로 운용해 왔고 아마존과 구글이 Arm 기반 네오버스 CSS로 자체 CPU를 만드는 것은 새로운 일이 아니다"라고 평가했다. 그는 컨퍼런스 콜 말미에 "작년에는 인텔이 생존하기 위해 노력했다면 지금은 얼마나 빨리 공급량을 늘리느냐가 더 큰 문제"라며 "2026년은 실행의 해로 수율, 생산성, 사이클 타임을 개선해 수요를 따라잡겠다"고 강조했다.

2026.04.24 09:32권봉석 기자

[카드뉴스] AI 비서 시대, 컴퓨터 두뇌가 모자라요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI 비서들이 숙제도 대신하고 일정도 알아서 척척 짜주는 시대가 됐는데요, 이 똑똑한 친구들을 돌리려면 컴퓨터 두뇌, 즉 CPU가 필요하다는 거 알고 계셨나요? 그런데 지금 전 세계 데이터센터들이 CPU 부족으로 비상이 걸렸어요. 고성능 CPU를 주문하면 무려 6개월에서 1년 가까이 기다려야 하는 상황이라니, 마치 인기 많은 맛집에서 예약을 기다리는 것 같죠? 여기서 주목할 건 바로 우리나라 반도체 기업들의 기회예요. 삼성전자 같은 한국 기업들은 메모리와 CPU를 함께 만들 수 있는데, 이게 레고 블록을 조립하듯 고객 맞춤형으로 솔루션을 제공할 수 있다는 뜻이에요. 단순히 부품만 파는 게 아니라 맞춤형 통합 솔루션으로 승부를 걸 수 있는 거죠. 다만 2027년부터는 큰 기업들이 자체 칩을 만들기 시작하면서 상황이 바뀔 수 있어서, 그 전에 빠르게 체제 전환을 마쳐야 한다고 하네요. AI 시대, 한국 반도체가 단순 공급자가 아닌 똑똑한 파트너로 자리잡을 수 있을지 앞으로가 더욱 기대되네요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c9da405a.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.22 08:20AMEET

데이터센터의 '조용한 반란', 주인공은 다시 CPU로

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 불과 1~2년 전만 해도 AI라고 하면 모두가 엔비디아의 GPU만 떠올렸죠. 하지만 2026년 현재, 시장의 공기는 묘하게 바뀌고 있습니다. AI 비서라 불리는 '에이전트'가 우리 일상에 깊숙이 들어오면서, 정작 GPU에 명령을 내리고 전체 시스템을 조율할 '두뇌'인 중앙처리장치(CPU)가 부족해지고 있기 때문입니다. 오늘은 이 뜨거운 열기 뒤에 숨겨진 전문가들의 치열한 논쟁과 한국 반도체 산업이 마주한 숙제를 짚어보려 합니다. 똑똑해진 AI 비서가 불러온 '두뇌'의 귀환 지금 데이터센터 현장에서는 이례적인 일이 벌어지고 있습니다. 보통 AI 연산을 위해 GPU를 4대나 8대 정도 설치할 때 CPU는 딱 1대만 들어가는 구조거든요. 그런데 최근 AI 비서 기술이 발전하면서 이 1대의 CPU가 처리해야 할 일이 감당 못 할 정도로 늘어났습니다. AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고 실행하는 '에이전트' 역할을 수행하게 되면서, 똑똑한 CPU에 대한 수요가 폭발한 것이죠. 상황이 이렇다 보니 최신 CPU는 구하고 싶어도 못 구하는 귀한 몸이 됐습니다. 가격은 자고 일어나면 오르고, 반도체 기업들은 물량을 대느라 비상이 걸렸죠. 특히 우리 한국 기업들에게는 아주 반가운 소식도 있습니다. 내년인 2026년부터 양산될 예정인 차세대 고성능 메모리 'HBM4'가 이 CPU들과 찰떡궁합을 보여줄 것으로 기대되기 때문입니다. 메모리만 잘 만들던 삼성전자 같은 기업들이 이제는 CPU와 메모리를 하나로 묶는 통합 패키징 기술을 앞세워 판 자체를 흔들 수 있는 기회가 온 셈입니다. AI 전문가들이 진단한 시장의 충돌과 논점의 이동 이 현상을 두고 AI 전문가들 사이에서는 꽤나 격렬한 대화가 오갔습니다. 처음에는 단순히 "CPU가 부족하니 계속 잘 팔릴 것"이라는 낙관론이 지배적이었지만, 논의가 깊어질수록 흥미로운 반전들이 튀어나왔습니다. 첫 번째 논쟁 : 이 폭등은 언제까지 계속될까? 많은 전문가가 2026년까지는 CPU 수요가 꺾이지 않을 것이라고 봅니다. 하지만 한쪽에서는 강력한 경고를 던지기도 했습니다. 반도체 산업은 항상 '부족하다가도 한순간에 넘쳐나는' 고질적인 주기가 있는데, 지금의 가격 폭등이 2027년쯤이면 공급 과잉으로 변해 거품이 빠질 수 있다는 것이죠. 수요가 영원할 것처럼 보이지만, 결국 공장이 늘어나면 가격은 떨어질 수밖에 없다는 시장의 냉정한 논리입니다. 두 번째 논쟁 : AI가 스스로 다이어트를 한다면? 가장 날카로운 대립이 있었던 지점은 'AI 기술의 효율화'였습니다. 지금은 하드웨어 성능으로 밀어붙이는 시대지만, 앞으로 소프트웨어 기술이 좋아져서 AI가 훨씬 적은 힘으로도 똑같이 똑똑하게 작동하게 된다면 어떻게 될까요? 그렇게 되면 굳이 비싸고 전기를 많이 먹는 고성능 CPU를 고집할 이유가 사라집니다. 전문가들은 이 '기술적 효율화'가 하드웨어 수요를 갉아먹을 변수가 될 것인지, 아니면 오히려 더 많은 사람이 AI를 쓰게 만들어 전체 시장을 키울 것인지를 두고 팽팽하게 맞섰습니다. 세 번째 논쟁 : 빅테크의 '자급자족'이라는 거대한 파도 토론의 끝자락에서 전문가들이 가장 우려한 대목은 구글이나 아마존 같은 거대 IT 기업들의 움직임이었습니다. 이들은 더 이상 남이 만든 CPU를 비싸게 사서 쓰고 싶어 하지 않습니다. 이미 자신들의 데이터센터에 딱 맞는 '전용 칩'을 직접 만들기 시작했거든요. 이렇게 빅테크 기업들이 스스로 칩을 조달하기 시작하면, 범용 CPU 시장은 큰 타격을 입을 수밖에 없습니다. 이는 우리 반도체 기업들이 단순한 부품 공급자를 넘어, 각 기업에 맞춤형 솔루션을 제공하는 파트너로 진화해야만 살아남을 수 있다는 절박한 결론으로 이어졌습니다. 여러 의견이 엇갈렸지만, 전문가들이 공통으로 고개를 끄덕인 지점도 있었습니다. 적어도 2026년까지는 CPU와 메모리가 함께 부족한 현상이 지속될 것이며, 한국 기업들이 가진 '이종 집적(서로 다른 반도체를 하나로 합치는 기술)' 역량이 세계 시장에서 아주 강력한 무기가 될 것이라는 점입니다. 또한, AI 데이터센터가 먹어 치우는 전력 문제를 해결하지 못하면 아무리 좋은 반도체도 무용지물이 될 것이라는 경고에도 모두가 동의했습니다. 반면, 2027년 이후에도 제품 가격이 계속 오를 수 있을지, 그리고 빅테크 기업들의 자체 칩 개발이 얼마나 빨리 시장을 잠식할지에 대해서는 끝내 합의점을 찾지 못했습니다. 이는 결국 기술의 발전 속도와 시장의 논리가 어디서 균형을 잡느냐에 따라 결정될 문제입니다. AI가 세상을 바꾸고 반도체 지형도를 뒤흔들고 있는 것은 분명해 보입니다. 하지만 이 거대한 흐름 속에서 어떤 기술을 선택하고, 얼마만큼의 위험을 감수할지를 결정하는 것은 결국 숫자가 아닌 인간의 몫입니다. CPU 품귀라는 현상 너머에 있는 기술의 본질을 꿰뚫어 보는 안목이 그 어느 때보다 필요한 시점입니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c9da405a.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.21 11:10AMEET

엔비디아, 메타에 AI칩 수백만개 공급 예정…장기 파트너십 체결

엔비디아가 글로벌 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 메타와 장기간·대규모 AI 반도체 공급에 대한 계약을 체결했다. 17일(현지시간) 엔비디아는 메타와 온프레미스, 클라우드 및 AI 인프라에 대한 다년간의 전략적 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 이번 협력으로 엔비디아는 메타에 수백만 개의 '블랙웰' 및 '루빈' GPU를 공급할 예정이다. 해당 GPU는 AI 데이터센터에 필요한 초고성능 칩이다. 특히 루빈의 경우, 올해 본격적인 상용화가 예상된다. 또한 메타는 자사 데이터센터에 엔비디아의 그레이스 CPU를 단독으로 도입하기로 했다. 주요 CSP 기업 중 엔비디아의 그레이스 CPU만을 채용한 사례는 이번이 처음이다. 그간 메타는 Arm 기반의 CPU를 자사 AI칩의 보조 프로세서로 활용해 왔다. 이와 관련해 로이터통신은 "고객사향 매출을 공개한 적은 없지만, 메타는 엔비디아의 최근 분기 매출의 61%를 차지하는 4대 CSP 중 하나"라며 "엔비디아가 이번 계약을 강조한 것은 메타와의 대규모 사업 관계 유지와 CPU 시장에서의 입지 강화를 보여주기 위한 것"이라고 평가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어 전반에 걸친 심층적인 공동 설계로 메타가 차세대 AI 인프라를 구축하는 데 필요한 모든 플랫폼을 제공할 것"이라고 말했다. 마크 저커버크 메타 CEO는 "엔비디아와의 파트너십 확대로 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축하고, 전 세계 모든 사람에게 맞춤형 인공지능을 제공하게 돼 기쁘다"고 밝혔다.

2026.02.18 10:10장경윤 기자

카카오, 구글과 협력…차세대 AI 경험 선보인다

카카오가 차세대 인공지능(AI) 경험을 제공하고자 구글과 손 잡는다. 정신아 카카오 대표는 12일 지난해 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "올해부터 자사가 더 집중하고자 하는 디바이스 측면에서 차세대 AI 경험을 선보이기 위해 글로벌 협업을 본격적으로 시작하기로 합의했다"고 말했다. 이번 파트너십의 출발점으로 카카오는 자사 온디바이스 AI 서비스를 고도화하기 위해 구글 안드로이드와 협업을 시작한다. 안드로이드 개발팀과 직접 협업한다. 여기에 카카오는 AI 인프라에 대한 재무적 부담이 점진적으로 증가하고 있다는 점을 고려해 그래픽처리장치(GPU)에서 나아가 다양한 칩 라인업을 모델과 서비스별로 최적화해 배치함으로써 자본 효율적인 방식으로 AI 인프라를 강화하는 방안을 고민한다. 또 카카오는 구글클라우드와의 유의미한 규모의 중앙처리장치(CPU) 클라우드 운영에 대한 논의도 진행 중이다. 카카오는 향후 출시될 구글 AI 글래스에서의 협업에도 착수한다. 정 대표는 "앞으로 다양한 AI 폼팩터 환경에서 카카오 서비스가 더해질 때 이용자 경험이 어떻게 달라질 수 있을지에 대한 가설을 세우고 이를 바탕으로 하나씩 실험하며 새로운 AI 사용 경험을 만들어 가고자 한다"고 덧붙였다.

2026.02.12 09:32박서린 기자

"GPU만 늘려선 AI 못 돌린다"…韓 데이터 인프라 한계 경고

AI 경쟁이 세계적으로 격화되는 가운데, 한국이 핵심 경쟁 요소인 데이터 인프라에서 뒤처지고 있다는 지적이 나오고 있다. 막대한 투자가 GPU(그래픽처리장치) 확보에만 쏠리면서, 정작 AI 학습 성능을 좌우하는 메모리·데이터 경로(data pipeline) 개선에는 상대적으로 관심이 부족하다는 것이다. 8일 반도체 업계 안팎에서는 AI 학습 과정에서 반복적으로 나타나는 병목 현상의 핵심 원인으로 '기존 서버 구조에 머문 데이터 인프라'를 꼽는다. AI 모델의 규모와 학습량은 기하급수적으로 증가하고 있지만, 데이터를 GPU로 충분히 공급하는 기반은 여전히 CPU 중심의 전통적 구조에 놓여 있다는 진단이다. 그 결과 GPU는 계산 능력을 모두 활용하지 못한 채 대기하고, 데이터베이스(DB)는 처리량 한계에 부딪히며 SSD는 입출력(I/O) 병목을 초래하는 현상이 시스템 전반에서 반복되고 있다. GPU는 더 빨라졌지만…데이터는 따라가지 못해 현재 고성능 GPU는 초당 수 테라바이트(TB/s)급 대역폭을 제공하는 HBM(고대역폭 메모리)을 탑재하고 있다. 그러나 가장 최신 AI 반도체인 엔비디아 B200 용량이 192GB(기가바이트) 수준으로, GPT-4·5 같은 대형 모델이 요구하는 5~10TB 메모리양에는 턱없이 부족하다. HBM 용량이 부족해지는 순간 GPU는 외부 메모리에서 데이터를 가져와야 한다. 이때 CPU 서버의 D램 용량은 충분하지 않고, 부족분은 SSD에서 읽어야 한다. SSD는 속도가 D램 대비 최대 1천배 느리다. 결국 GPU는 연산을 수행할 수 있어도 필요한 데이터가 제때 도착하지 않아 지연되는 시간이 길어진다. 업계 안팎에서 실제 GPU 평균 활용률이 35% 수준에 그친다는 평가가 나오는 이유다. 프라임마스 박일 대표는 “GPU가 쉬고 있는 이유는 알고리즘 때문이 아니라 데이터를 제때 공급받지 못해서다”라며 “AI 시대의 병목은 연산이 아니라 데이터 인프라에서 발생한다”고 지적했다. 대안은 CXL 기반 '초대용량 메모리 풀링' 이같은 병목을 해결하기 위한 기술로 전 세계에서 주목하는 것이 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)다. CXL은 고성능 서버에서 CPU(중앙처리장치)와 함께 사용되는 GPU 가속기, D램, 저장장치 등을 효율적으로 활용하기 위한 차세대 인터페이스다. 이를 활용하면 메모리를 모듈 단위로 확장하거나 여러 서버가 메모리를 풀 형태로 공동 활용할 수 있어, GPU가 데이터를 기다리는 시간을 크게 줄일 수 있다. 반도체 업계 관계자는 “GPU 성능을 아무리 높여도, GPU가 쉬지 않게 만드는 데이터 인프라가 받쳐주지 않으면 의미가 없다”며 “CXL 기반 메모리 확장은 앞으로 AI 인프라의 기본 전제가 될 것”이라고 말했다. CXL 시장 개화 더뎌...생태계 미성숙·비용 부담 등 이유 업계에서는 CXL의 필요성에는 이견이 없지만, 실제 시장 도입은 예상보다 더디게 진행되고 있다고 평가한다. 가장 큰 이유는 생태계 미성숙이다. CXL을 활용하려면 CPU, 메모리 모듈, 스위치, 서버 운영체제, 소프트웨어 스택 등 전 영역에서 표준과 호환성을 확보해야 한다. 그러나 아직까지는 제조사별 구현 방식이 다르고, 서버 업체가 이를 통합해 안정적으로 제공하기까지 시간이 필요하다는 지적이 제기된다. 또 다른 걸림돌로는 비용 부담이 꼽힌다. CXL 메모리 확장 모듈은 초기 단계인 만큼 가격이 높고, 이를 활용하기 위한 서버 구조 변경에도 추가 비용이 발생한다. 반도체 업계 관계자는 “GPU 구축에도 수십억 원이 들어가는데, 여기에 CXL 기반 메모리 풀링 시스템까지 갖추려면 기업 입장에서 비용 부담이 커진다”고 말했다. 또한 기존 데이터센터와 다른 방식으로 리소스를 풀링해야 하기 때문에, 시스템 아키텍처와 OS를 깊이 이해한 전문 인력의 확보가 필요하다는 점도 확산을 늦추는 요소로 꼽힌다. 韓, GPU 쏠림 심각… 데이터 인프라 경쟁력 확보해야 문제는 한국이 GPU 확보 경쟁에는 적극적이지만, AI 데이터 인프라 자체에 대한 투자와 전략은 상대적으로 부족하다는 점이다. 정부와 기업들이 경쟁적으로 GPU 클러스터 도입 계획을 발표하고 있지만, 정작 데이터 경로·메모리 확장·스토리지 I/O 개선 등 핵심 기반을 강화하려는 논의는 충분히 이뤄지지 않고 있다. 이런 상태에서는 GPU 보드를 아무리 많이 도입하더라도 실제 학습 효율은 낮고, 전력 비용과 데이터센터 운영 부담만 증가하는 악순환이 반복될 수 있다는 우려가 나온다. 박 대표는 “AI 주권을 이야기한다면 GPU보다 먼저 데이터 인프라 주권을 확보해야 한다”며 “GPU가 쉬지 않게 만드는 시스템이 진짜 AI 경쟁력”이라고 했다.

2025.12.08 16:53전화평 기자

나인랩스, 시리즈 A 30억원 규모 투자 유치

데이터센터 및 AI 서버용 열관리 전문기업 나인랩스는 4일 대형 증권사와 벤처캐피털을 통해 30억원 규모 시리즈 A 투자를 유치했다고 밝혔다. 나인랩스는 카본 3D 프린터 시스템과 시제품 제작 사업을 중심으로 한 정밀공정 전문 기업이다. 최근에는 설계·가공 역량을 바탕으로 데이터센터와 고성능 서버용 반도체 직접냉각(D2C) 방식 액체냉각 솔루션으로 포트폴리오를 확장했다. 나인랩스 D2C 액체냉각 솔루션은 고성능 작동시 높은 열을 내는 CPU·GPU 표면에 냉각부를 직접 접촉시켜 구동된다. 기존 공랭식 간접냉각 대비 열전달 효율이 높고 소비 에너지를 줄이는 효과가 있으며 고집적·고전력 서버 환경에서 안정적으로 발열을 관리해 AI·고성능 컴퓨팅(HPC) 서버 인프라 핵심 기술로 꼽힌다. 주요 시장조사업체에 따르면 글로벌 액체냉각 시장은 AI 서버 전환 가속화에 따라 향후 5년간 연평균 25% 이상 성장할 것으로 기대된다. 주요 클라우드 및 통신사들도 D2C 등 액체냉각 기술 도입을 활발하게 검토중이다. 나인랩스는 이번에 유치한 30억원을 이용해 콜드플레이트, 소형 매니폴드, UQD 등 D2C 액체냉각 솔루션 핵심 부품의 설계 고도화와 양산 체계 구축에 나설 예정이다. 또 국내외 데이터센터/서버 사업자와 기술검증 협력 프로젝트도 확대한다. 박성호 나인랩스 대표이사는 "이번 30억원 규모 시리즈 A 투자 유치는 나인랩스의 기술 완성도와 글로벌 시장 성장 가능성을 동시에 인정받은 의미있는 이정표로 향후 고효율·친환경 액체냉각 솔루션을 통해 글로벌 데이터센터 및 AI 인프리 시장에서 새로운 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.12.04 15:02권봉석 기자

"기존 시설은 제외?"…데이터센터 특별법에 업계 '우려'

정부가 추진 중인 데이터센터 특별법이 신규 시설 중심으로 이뤄질 가능성이 높아지면서 기존 센터 지원은 사실상 제외될 것이라는 우려가 나왔다. 26일 IT 업계에 따르면 그동안 데이터센터가 겪어온 환경 규제와 민원 문제 완화를 위해 해당 특별법이 논의되고 있지만, 실제 법안 구조는 신규 인공지능(AI) 데이터센터에 초점이 맞춰진 것으로 나타났다. 데이터센터 특별법 논의는 지난해 9월 더불어민주당 한민수 의원이 대표 발의한 법안에서 시작됐다. 이 법안은 신설 AI 데이터센터에 필요한 기준과 지원 체계를 구축하겠다는 취지로 발의돼 현재 국회 상임위에서 심사 중이다. 유사한 내용을 담은 더불어민주당 정동영 의원 법안도 같은 시기 발의되면서 두 안건은 병합 논의가 이뤄지고 있다. 다만 두 법안 모두 아직 본회의 문턱을 넘지 못해 제도화 단계까지는 시간이 더 필요하다. 전문가들은 기존 데이터센터가 이런 논의에서 제외되는 이유가 단순히 법안 구조 때문만은 아니라고 지적했다. 김영환 한국전자기술연구원(KETI) 단장은 "기존 데이터센터는 이미 소음과 환경 규제, 전력 인입 제한, 지역 민원 등 여러 문제를 안고 있다"며 "특별법이 시행돼도 체감 변화가 크지 않을 것"이라고 설명했다. 그는 "설비와 입지, 전력 구조가 모두 오래돼 지원 요건을 충족하는 것도 쉽지 않다"고 말했다. 그렇다고 기존 센터를 AI 데이터센터로 전환하는 작업도 사실상 불가능하다는 의견도 나왔다. 기존 센터가 중앙처리장치(CPU) 사용을 전제로 설계돼 랙당 전력밀도와 발열량이 크게 증가하는 AI 서버를 감당하기 어려워서다. 김성윤 테라텍 연구소장은 "GPU 기반 서버에 필요한 고밀도 전력 공급과 액체냉각 시스템을 갖추려면 배전과 냉각 설비를 사실상 처음부터 다시 설치해야 한다"고 설명했다. 김 연구소장은 입지 문제도 걸림돌이라고 지적했다. 그는 "현재 기존 센터는 대부분 도심에 자리하고 있어 전력 인입 확대가 쉽지 않다"며 "소음과 발열로 인한 지역 민원 부담도 여전하다"고 지적했다. 단국대 나연묵 SW융합대학 컴퓨터공학과 교수는 "건물 구조나 층고 하중 자체가 고성능 AI 장비를 수용하기엔 한계가 있다"고 말했다. 이어 "기존 센터가 사실상 제외된 정책이 현장에서 혼란을 키울 수 있다"며 "별도 지원 기준이나 전환 프로그램을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.11.26 10:27김미정 기자

AI 데이터센터 CPU-메모리-GPU "光연결 시대 3년내 가능"

국내 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터에서 메모리와 가속기 등 핵심 자원을 '빛'으로 자유롭게 연결·분리할 수 있는 기술을 세계 처음 개발하고, 검증하는데 성공했다. 상용화는 3년 내 가능할 것으로 예상했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 광스위치 기반 '데이터센터 자원연결(Optical Disaggregation, OD)'기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 이준기 광네트워크연구실장은 "POC(개념검증)를 거쳐 상용화 가능성을 타진하는 검증에 나설 계획"이라며 "특허를 활용한 기술이전이나 허여 등으로 3년 내 상용화가 이루어질 것으로 본다"고 전망했다. 기존 데이터센터는 하나의 서버 안에 CPU, 메모리, 스토리지, 가속기(GPU) 등이 고정적으로 묶여 있는 서버 중심 구조다. 이로 인해 각 서버가 보유한 한정된 자원만 활용 가능하다. 다른 서버는 CPU만 사용하는 등 자원 활용 편차가 커 전체 효율성이 떨어진다. 대부분의 데이터센터는 또 전기 신호 기반 스위치를 사용하기 때문에 데이터 전송 과정에서 수 차례 신호 변환을 하기 때문에 데이터 전송 지연(딜레이)도 발생한다. 이 같은 문제를 연구진은 빛으로 해결했다. 서버 내부 메모리나 가속기가 부족할 경우, 광스위치를 이용해 다른 서버의 자원을 빛의 신호로 즉시 연결하는 OD기술을 개발했다. 이준기 실장은 "AI 학습이나 대규모 데이터 분석처럼 고성능 연산이 필요한 작업에서도 자원을 '필요한 순간, 필요한 만큼' 빠르고 유연하게 연결·분리할 수 있게 됐다"며 "원격 메모리 접속 표준(CXL, Compute Express Link)을 광스위치로 연결한 세계 최초 사례"라고 말했다. 연구진은 또 ETRI가 자체 개발한 CPU 어댑터, 메모리 블레이드, 가속기 블레이드, OD 매니저를 결합한 검증시스템을 구축해 실증에도 성공했다. 실증 결과 프로그램이 추가 자원을 요청하면 광 경로를 자동으로 설정해 필요한 메모리와 가속기를 실시간으로 할당하고, 서비스가 안정적으로 수행되는 것을 확인했다. ETRI는 이번 기술에 적용된 CXL 관련 원천특허를 확보하고, 국내외 특허 47건을 출원했다. 이준기 광네트워크연구실장은 "메모리와 가속기를 효율적으로 공유․활용해 데이터센터 자원 부족 문제를 해소하고, 지속 가능한 미래형 데이터센터로의 전환을 앞당길 중요한 계기가 될 것"으로 전망했다. 연구는 과학기술정보통신부 '광 클라우드 네트워킹 핵심기술 개발'사업의 일환으로 수행됐다.

2025.11.11 13:53박희범 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

점점 뜨거워지는 AI 데이터센터, 액침 냉각으로 식힌다

인공지능(AI)의 발전 속도는 눈부시다. 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI는 산업 전반의 판도를 바꾸며 새로운 기회를 열어주고 있다. 그러나 그 혁신의 뒤편에는 '발열'이라는 물리적 한계가 도사리고 있다. AI의 두뇌 역할을 하는 GPU, CPU 등 반도체가 고성능 연산을 지속하는 순간, 엄청난 열이 발생하기 때문이다. 이 열을 제어하지 못하면 속도를 높이기는커녕 성능 저하와 장비 손상으로 이어진다. 액침냉각, 공랭식 한계 뛰어넘다 최동훈 GRC 이사는 이 같은 문제의 해답으로 '액침냉각'을 지목한다. 공기로 발열을 제어하는 '공랭식' 기술이 한계에 다다랐기 때문이다. 최 이사는 “냉각 시스템은 오작동률이 낮은 게 중요한데, 공랭식은 그런 부분에서 좀 약하다”며 “서버가 공기 안에서 돌면 먼지 등 이물질이 쌓일 수 밖에 없기 때문이다. 공기가 없는 곳이 가장 좋다”고 말했다. 아울러 “서버의 발열이 심해지며 공랭식을 계속 활용하기 힘들어졌다”며 “액체를 사용하는 수랭식이 더 적합하고, 특정 반도체만을 식히는 게 아니라 보드까지 전부 액체에 담구는 액침냉각이 발열을 제어하는 데 가장 효과적이다”라고 설명했다. 액침냉각은 발열이 심한 서버를 비전도성 액체에 직접 담가 냉각하는 방식이다. 기존 공랭식보다 훨씬 높은 열 전달 효율을 제공한다. 에너지 소비를 획기적으로 줄일 수 있어, AI 인프라를 구축하는 오늘날 관심이 집중되는 기술이다. 전력 효율 급상승...”3~5년 이내 상용화될 것” 자원 낭비도 훨씬 줄어든다. 공랭식은 데이터센터 내 온도를 낮춰 서버를 차갑게 식히는 방식이다. 이 때 칠러의 온도를 낮추기 위해 상당량의 물이 필요하다. 물이 열 교환기를 거쳐 데이터센터 내부에 찬 바람을 불어넣는 원리다. 액침냉각은 서버를 직접 액체에 담구는 만큼 이 과정이 필요하지 않다. 물이 낭비되지 않으며, 별도의 냉각 과정이 필요없어 에너지 효율이 훨씬 높다. 최 이사는 “기존 공랭식은 데이터센터 쿨링에 전체 전력 중 30~40%를 사용했다”며 “액침냉각이 적용될 경우 이게 3%까지 줄어든다. 남은 전력을 서버로 돌릴 수 있어 파워 역시 올릴 수 있다”고 설명했다. 실제 지표로도 액침냉각의 효율성을 확인할 수 있다. 데이터센터의 효율은 PUE(전력효율지수)를 통해 확인 가능하다. PUE는 데이터센터 전체 전력 소비량 중 IT 장비 전력 소비량을 측정해 계산하는 지표다. 1.0에 가까울수록 효율성이 높다. 일반적인 공랭식 데이터센터의 PUE는 1.5~2.0 수준이다. 이 때 데이터센터 전체 전력 중 약 40%가 냉각 장치에 사용된다. 반면, 액침냉각은 1.03에 불과하다. 최 이사는 “싱가포르에서는 데이터센터 PUE가 1.2 미만으로 설계를 해야만 한다는 제한을 두고 있다”며 “자원에 한계가 있기 때문에, 앞으로는 공랭식만으로 서버를 구축하는 건 어려울 것”이라고 내다봤다. 이에 글로벌 업체들은 액침냉각 방식을 수용한 데이터센터를 구축하고 있다. 현재 시장 주류 방식인 공랭식, 액체냉각과 더불어 액침냉각 인프라까지 한번에 탑재한 데이터센터를 짓는 것이다. 그는 “최근에 관계사들을 만나보면 기술 전반을 활용할 수 있는 데이터센터 구축으로 방향을 잡고 있다”고 말했다. 그러면서 “3~5년 이내로 액침냉각이 상용화될 것”이라고 내다봤다. 액침냉각 스페셜리스트 GRC GRC는 지난 2009년 미국에서 설립된 액침냉각 전문 기업이다. 액침냉각을 전문으로 하는 회사로서는 가장 오래됐다. 액침냉각 관련해 총 19개 특허를 보유하고 있으며, 8개 특허가 인증을 받고 있다. 해당 기술과 관련해 특허수가 가장 많다. 현재 글로벌 서버업체인 델(Dell), HP 등과 협업하고 있으며, 국내에서는 SK엔무브, 현대오일뱅크 등과 협력 중이다.

2025.09.30 13:11전화평 기자

퀄컴 차세대 AI PC 프로세서, 컴퓨팅·AI 성능서 경쟁사 '압도'

퀄컴이 올해 공개한 차세대 AI 프로세서의 성능을 자신했다. 실제 벤치마크 테스트 결과, CPU·GPU·NPU 등 모든 분야에서 이전 세대 대비 및 경쟁사 대비 뛰어난 성능을 구현한 것으로 나타났다. 퀄컴은 지난 23~25일(현지시간) 미국 하와이에서 개최된 '스냅드래곤 서밋' 행사를 통해 차세대 AI PC용 프로세서인 '스냅드래곤 X2 엘리트'의 성능을 공개했다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 성능에 따라 일반 모델과 익스트림 모델로 나뉜다. 두 모델 모두 첨단 파운드리 공정인 3나노미터(nm)를 기반으로 하며, 내년 상반기부터 상용화가 시작될 예정이다. 초고성능의 익스트림 모델의 경우 18코어(12 프라임 코어+6 퍼포먼스 코어)를 갖췄으며, 3세대 퀄컴 오라이온 CPU를 탑재했다. 해당 CPU는 ISO(국제 표준) 전력 조건에서 경쟁사 대비 최대 75% 향상된 성능을 제공한다. GPU는 이전 세대 대비 2.3배 높아진 와트 당 성능 및 전력 효율을, NPU는 80 TOPS의 AI 처리 성능을 지원한다. 퀄컴은 올해 서밋에서 해당 칩셋에 대한 벤치마크 결과를 공개했다. 설명에 따르면, 이번 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림의 벤치마크 성능은 주요 경쟁사의 칩셋을 크게 웃도는 수준이다. CPU 긱벤치(Geekbench) 6.5버전 테스트 점수는 멀티코어 기준 2만3천491점으로 인텔 코어 울트라 9 285H(1만7천680점), 애플 M4(1만5천146점)를 모두 앞선다. GPU 벤치마크(UL3DMark Solar Bay)도 90.06점으로 50~60점대인 인텔, 애플, AMD 칩셋 대비 크게 높은 것으로 나타났다. NPU 벤치마크(긱벤치 AI 1.5 버전) 역시 8만8천615점으로 애플 M4(5만2천193점), 인텔 코어 울트라 9 288V(4만8천566점) 등을 능가했다. 퀄컴 관계자는 "해당 칩에 탑재된 퀄컴 오라이온 CPU는 동급 최고 성능의 CPU로, 경쟁사 대비 싱글코어에서는 최대 41%, 멀티코어에서는 최대 2배 더 빠르다"며 "GPU와 NPU도 경쟁사 대비 우월한 성능을 보여준다"고 설명했다. 실제로 기자가 위 벤치마크 항목에 대해 실제 테스트를 진행해 본 결과, CPU 벤치마크는 싱글코어 4천83점, 멀티코어 2만3천349점으로 나타났다. 퀄컴이 제시한 기준치인 싱글코어 4천50~4천89점, 멀티코어 2만2천835~2만3천768점에 부합한다. GPU 벤치마크도 89.68FPS로 기준치(84.37~90.47)에 부합했으며, NPU는 긱벤치 AI 1.5 버전에서 8만9천157점으로 기준치(8만4천58~8만8천919)를 초과하기도 했다.

2025.09.29 22:00장경윤 기자

퀄컴, '동급 최고 성능' CPU로 PC용 프로세서 시장 뚫는다

퀄컴이 24일(한국시간 25일) 미국 하와이에서 열린 '스냅드래곤 서밋'에서 모바일 컴퓨팅용 SoC(시스템온칩)인 '스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림'과 '스냅드래곤 X2 엘리트'를 공개했다. 이번 신규 프로세서는 지난 2023년 공개된 컴퓨트 플랫폼 '스냅드래곤 X 엘리트'의 후속작이다. 내년 상반기에 출시되는 프리미엄 노트북, 태블릿 PC 등에서 탑재될 것으로 알려졌다. 공정은 3나노 공정을 채택했다. 울트라 프리미엄 PC를 위해 설계된 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림은 퀄컴이 자체 설계한 3세대 오라이온 CPU를 탑재했다. 코어 수는 이전 세대(최대 12개) 대비 크게 늘어난 최대 18개다. 해당 CPU는 윈도우에서 가장 빠르고 전력 효율이 뛰어난 성능을 제공하며, 이는 ISO(국제 표준) 전력 조건에서 경쟁사 대비 최대 75% 향상된 수준이다. 또한 새로운 퀄컴 아드레노 GPU 아키텍처는 이전 세대 대비 2.3배 높아진 와트당 성능 및 전력 효율을 지원한다. 퀄컴 헥사곤 NPU는 세계에서 가장 빠른 노트북용 NPU인 80 TOPS의 AI 처리 성능을 지원해, 코파일럿 플러스(Copilot+) PC에서 여러 AI 작업을 동시에 처리하는 강력한 경험을 구현한다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 프리미엄 PC에서 생산성, 창의성, 엔터테인먼트등 고사양 작업 전반에 걸쳐 강력하고 효율적인 멀티태스킹을 구현한다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 ISO 전력 조건에서 최대 31% 더 빠른 속도를 구현하며, 이전 세대 대비 전력 소모를 최대 43% 줄였다. 또한 80 TOPS NPU로 코파일럿+ 및 동시 AI 경험을 처리하도록 설계됐다. 사용자는 이러한 기능을 충전기 없이도 얇고 가벼운 디자인에서 활용할 수 있다. 케다르 콘답(Kedar Kondap), 퀄컴 수석 부사장 겸 컴퓨팅 및 게이밍 부문 본부장은 “스냅드래곤 X2 엘리트는 PC 산업에서의 퀄컴의 리더십을 강화하며, 사용자들이 당연히 누려야 할 경험을 구현하는 성능, AI 처리, 배터리 수명에서 획기적인 도약을 보여준다”며 “퀄컴은 기술 혁신의 한계를 끊임없이 뛰어넘고, 새로운 업계 표준을 제시하는 획기적인 제품을 선보여 PC의 가능성을 재정의해 나가고 있다”고 말했다.

2025.09.25 05:30장경윤 기자

SSD-프로세서 직결 난항…HBF가 돌파구 될까

“SSD(솔리드스테이트드라이브)를 프로세서에 직접 연결하는 기술은 오랜 시간 꾸준히 연구됐습니다. 그러나 실제 적용에는 다소 난항을 겪는 상황입니다.” 26일 한 반도체 업계 관계자는 현재 SSD 연결 기술에 대해 이 같이 평했다. CPU, GPU 등 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 어렵다는 것이다. 이 같은 상황이 발생한 가장 큰 이유는 메모리와 스토리지의 역할 차이에서 기인한다. CPU 등 프로세서는 연산을 하기 위해 매우 빠른 데이터 접근이 필요하다. 그래서 접근 속도가 빠른 D램과 직접 연결돼 동작한다. 반면 SSD는 저장장치라서 접근 속도가 D램 대비 다소 느리다. CPU가 SSD를 주 메모리처럼 쓰면 연산 속도가 크게 떨어질 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 SSD와 프로세서를 직접 연결하려는 이유는 데이터 이동 비용을 절감하기 위해서다. 현재 반도체 구조에서 프로세서가 SSD 데이터를 사용하려면 SSD-낸드플래시 컨트롤러-D램-프로세서 단계를 거쳐야 한다. 반도체가 데이터 이동에서 발열이 발생한다는 점을 고려하면, 에너지 낭비가 심한 셈이다. 대규모 데이터센터에서는 비용 문제와도 직결된다. 이에 글로벌 반도체 기업들은 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 위한 연구를 진행 중이다. 대표적인 기업이 엔비디아다. 엔비디아는 IBM, 여러 대학들과 손을 잡고 GPU를 위한 대용량 가속기 메모리 기술 BaM(Big Accelerator Memory)을 개발하기도 했다. BaM은 차세대 전송 프로토콜 NVMe(비휘발성 기억장치 익스프레스)를 통해 SSD와 GPU를 직접 연결하는 기술이다. HBF, SSD 연결 판도 바꿀 게임체인저될까 업계에서는 HBF(High Bandwidth Flash)가 SSD와 프로세서간 연결을 바꿀 게임체인저로 보고 있다. HBF는 D램과 유사한 방식으로 프로세서에 더 가까이 배치된 플래시 메모리다. HBM(고대역폭메모리)이 D램을 적층한 제품이라면, HBF는 플래시를 쌓아 올린 메모리다. 두 제품 모두 메모리 적층을 통해 대역폭을 대폭 넓혔다는 공통점을 갖고 있다. HBF가 HBM처럼 정보 처리를 빠른 속도로 할 수 있는 것이다. SSD와 프로세서 연결간 문제로 지적되던 속도 문제를 해결한 셈이다. 다만, 아직 넘어야할 장애물이 존재한다. HBF를 구현하기 위한 일종의 인프라 구축이 어렵다는 의견이다. HBF를 오가는 블록 스토리지(일종의 데이터 묶음)의 단위가 크기 때문이다. 정명수 카이스트 교수는 “블록 스토리지가 커서 I/O 그래뉴얼리티(한 번의 입출력으로 접근하거나 전송할 수 있는 데이터 블록의 최소 단위)가 기존과 다르다”며 “큰 정보량을 한 번에 움직일 수 있을만한 소프트웨어 등 인프라가 필요하다”고 말했다.

2025.08.26 16:25전화평 기자

UNIST, AI 모델 실행 코드 찾는 '오토튜닝' 속도 2~2.5배 ↑

딥러닝 AI 모델을 실행 가능한 프로그램 형태로 바꾸는 데 걸리는 시간을 절반 이상 줄이는 기술이 개발됐다. UNIST는 컴퓨터공학과 이슬기 교수팀이 오토튜닝 과정을 최대 2~2.5배 빠르게 할 수 있는 기법을 개발했다고 12일 밝혔다. 연구결과는 이달 초 미국 보스톤에서 열린 컴퓨터 시스템 분야 국제 학회인 OSDI(Operating systems Design and Implementation)에 공개됐다. 총 338편의 논문이 제출돼 이 중 48편만이 채택됐다. OSDI는 SOSP(Symposium on Operating systems Principles)와 함께 컴퓨터 시스템 분야 양대 학회로 꼽힌다. 구글 '텐서플로'와 같은 AI 기술도 이 학회에서 공개된 바 있다. OSDI에 한국인 주저자 연구가 채택돼 공개된 사례는 올해 UNIST와 함께 채택된 서울대학교 이재욱 교수팀 연구결과를 지난 20여 년간 단 12건 뿐이다. AI 모델이 실제 작동하려면 사람이 짠 고수준의 프로그램인 AI 모델을 컴퓨터 연산장치가 이해할 수 있는 형태로 다시 바꾸는 '컴파일' 과정이 필요하다. 예를 들어 '고양이 사진을 구분해줘'라는 명령도 수천 줄에 이르는 복잡한 계산 코드로 바꿔야 연산장치인 GPU나 CPU가 실제로 실행할 수 있다. 오토튜닝은 이 과정에서 가능한 수십만 개의 코드 조합 중 연상 장치에서 가장 빠르고 효율적인 구성을 자동으로 찾아주는 기술이다. 하지만 경우에 따라 튜닝 시간이 수십 분에서 수 시간까지 걸릴 정도로 연산 부담이 크고, 전력 소모도 많다는 것이 문제였다. 연구팀은 딥러닝 모델 안에 반복되는 계산 구조가 많다는 점에 주목해 유사한 연산자끼리 정보를 공유하는 방식으로 탐색 범위를 줄였다. 코드 조합을 일일이 새로 찾는 대신 기존 결과를 재활용해 오토튜닝 속도를 높인 것. 실제 이 방식을 기존 오토튜닝 프레임워크(Ansor)에 적용한 결과, 동일한 성능의 실행 코드를 생성하는 데 걸리는 시간이 CPU 기준 평균 2.5배, GPU 기준 평균 2배 단축됐다. 이슬기 컴퓨터공학과 교수는 “컴파일 시간을 줄이면서도 GPU나 CPU를 직접 실험에 쓰는 횟수가 줄어 제한된 연산 자원을 효율적으로 쓸 수 있을 뿐만 아니라 전력 소모도 줄일 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 UNIST 정이수 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받아 이뤄졌다.

2025.08.12 08:00박희범 기자

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