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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

오라클·AMD, AI·에이전틱 워크로드 지원 협력

오라클이 AMD 손잡고 대규모 인공지능(AI) 훈련·추론을 위한 고성능 클러스터를 구축한다. 오라클은 최대 13만1천73개 MI355X 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 제타스케일 AI 클러스터로 최신 생성형 AI·거대언어모델(LLM) 추론을 지원하기 위해 AMD와 협력한다고 23일 밝혔다. 이번 협력으로 AMD는 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'에 AMD 인스팅트 MI355X GPU를 공급한다. OCI는 고처리량과 초저지연 원격 직접 메모리 액세스(RDMA) 기반 클러스터 네트워크 아키텍처 바탕으로 높은 성능과 확장성을 제공한다는 평가를 받고 있다. MI355X는 이전 세대 대비 최대 2.8배 향상된 처리량을 제공하며, 288기가바이트(GB)의 고대역폭 메모리 3(HBM3)와 최대 8테라바이트(TB)의 메모리 대역폭으로 복잡한 모델의 훈련과 추론을 가속화한다. 새로운 4비트 부동 소수점 연산(FP4)도 지원해 비용 효율적인 고속 추론을 지원한다. 해당 GPU는 고밀도 수냉식 설계를 적용해 랙당 64개의 GPU, 125킬로와트(KW) 전력 소비로 AI 워크로드 처리 성능도 높였다. 더 빠른 첫 토큰 생성 시간과 높은 초당 토큰 처리량을 지원하며, 운영 환경 수준의 안정적인 AI 훈련·추론 인프라를 제공한다. 고객은 최대 3TB의 메모리를 탑재할 수 있는 AMD 튜린 고주파 중앙처리장치(CPU) 기반의 강력한 헤드 노드를 활용해 GPU 성능을 극대화할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 스택인 'ROCm'은 코드 마이그레이션 유연성을 높이고 공급업체 종속성을 줄인다. 네트워크 측면에서는 AMD 폴라라 NIC를 통한 고급 RoCE 기능과 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC) 기반 개방형 산업 표준 지원으로 프로그래밍 가능한 혼잡 제어와 고성능 저지연 통신을 구현한다. 오라클 마헤쉬 티아가라얀 OCI 총괄 부사장은 "OCI의 성능과 유연성, 보안, 네트워크 역량에 AMD 인스팅트 GPU가 더해져 AI와 에이전틱 애플리케이션에 최적의 인프라를 제공하게 될 것"이라고 말했다. AMD 포레스트 노로드 데이터센터 부사장도 "고객에게 더 많은 선택지를 제공하며 새로운 추론과 훈련 사용 사례를 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.06.23 15:20김미정 기자