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TI, MCU·MPU 등 제품군에 RTOS '제퍼' 지원 확대

텍사스인스트루먼트(TI)는 자사 임베디드 제품군에 오픈소스 실시간 운영체제(RTOS)인 제퍼 프로젝트(Zephyr Project) 지원을 확대한다고 2일 밝혔다. 이번 통합을 통해 TI는 마이크로컨트롤러(MCU), 마이크로프로세서(MPU), 무선 연결 장치 전 제품군에 걸쳐 양산에 바로 적용할 수 있는 통합 개발 환경을 제공한다. 이 개발 환경은 개발 기간을 단축하고 사이버복원력법(CRA)을 준수하는 시스템을 구현하려는 임베디드 개발자를 위해 설계됐다. 소프트웨어 생태계가 분산된 환경에서는 반도체 공급업체를 변경할 때 코드를 다시 작성해야 하는 경우가 많다. 반면 제퍼 기반의 TI 플랫폼은 일관된 단일 개발 환경을 제공한다. 개발자는 기존 오픈소스 워크플로를 그대로 유지하면서 TI 반도체로 전환할 수 있으며, 동시에 더욱 폭넓은 고성능 하드웨어 포트폴리오를 활용할 수 있다. TI와 제퍼 프로젝트의 이번 파트너십을 통해 다양한 개발자가 하나의 간소화된 플랫폼에서 폭넓은 시스템을 개발할 수 있게 됐다. TI는 리눅스 재단의 장기 지원 체계를 바탕으로 취약점에 대응할 수 있도록 제퍼 기반 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 정기적으로 업데이트한다. 이를 통해 개발자는 오랜 기간 안정성과 규정 준수를 유지하는 제품을 개발할 수 있다. 마리안 코스트 TI 무선 연결 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “TI와 제퍼를 통해 개발자는 TI의 MCU, MPU, 무선 연결 포트폴리오 전반에서 손쉽게 설계하고 확장하는 데 필요한 모든 요소를 활용할 수 있다”며 “개발자는 익숙한 오픈소스 워크플로를 유지하면서 신뢰할 수 있는 TI 반도체를 사용할 수 있으며, 프로토타입부터 양산까지 필요한 폭넓은 하드웨어 및 소프트웨어 지원과 안정적인 공급 역량을 활용할 수 있다”고 말했다. 임베디드 개발자들은 제퍼 프로젝트를 단순한 RTOS를 넘어, 실제 개발 경험을 바탕으로 로드맵을 발전시키고 도입을 촉진하는 활발하고 중립적인 오픈소스 커뮤니티로 활용하고 있다. TI는 업스트림 제퍼 커뮤니티에 코드와 레퍼런스 설계를 적극적으로 기여함으로써, 개발자가 기존 코드베이스를 유지하면서 더 폭넓고 성능이 높은 하드웨어 포트폴리오를 활용하고 장기적인 보안 위험을 줄일 수 있도록 지원한다. 이에 따라 개발자는 TI 반도체로 전환할 때도 기존 제퍼 코드베이스와 툴체인을 그대로 유지할 수 있어 워크플로가 중단되지 않는다. 또한 제퍼 커뮤니티가 SDK 출시 전에 TI의 코드를 먼저 검토하는 업스트림 우선 코드 리뷰를 거치기 때문에, 개발자는 제품의 양산 규모를 확대하는 과정에서도 안정적인 코드베이스를 유지할 수 있다. TI는 공개 리포지토리와 지속적 통합·지속적 배포(CI/CD)도 운영한다. 개발자는 공개 깃허브 페이지의 CI/CD를 통해 최종 SDK에 반영되기 훨씬 전부터 리소스와 새로운 기능을 조기에 이용할 수 있다. 하드웨어 선택의 폭도 넓어진다. 개발자는 제퍼 RTOS 환경을 벗어나지 않고도 TI의 포괄적인 임베디드 및 아날로그 포트폴리오로 전체 시스템을 설계할 수 있다.

2026.10.02 09:31장경윤 기자

AMD, CPU 강화한 라이젠 임베디드 SoC로 엣지 AI 공략 확대

AMD가 실시간 대응이 필요한 로봇과 스마트 공장, 의료기기 등 임베디드 AI 시장 공략을 강화한다. 올해 CES 2026에서 공개한 '라이젠 AI 임베디드 P100' 프로세서의 CPU 코어 수를 기존 최대 6개에서 12개까지 늘린 신규 모델을 추가하며 라인업을 늘렸다. 이는 실시간 처리가 요구되는 산업용 AI 환경에서 지연 시간을 줄이며 병렬 처리 능력을 강화하기 위한 행보로 해석된다. CPU 코어 증가에 따라 P100 시리즈 프로세서의 AI 연산 능력도 높아졌다. CPU·GPU·NPU를 통합한 플랫폼 AI 연산 성능도 최대 80 TOPS 수준까지 향상됐다. 엣지 AI 환경 고려한 P100 시리즈 1월 공개 AMD가 1월 공개한 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈는 젠5(Zen 5) 기반 CPU와 RDNA 3.5 아키텍처 기반 GPU, XDNA 2 NPU 등 AI 연산에 필요한 3대 처리장치를 통합했다. CPU는 x86 아키텍처 기반 운영체제와 응용프로그램 실행을, GPU는 카메라와 센서로 입력된 영상을 이용한 각종 사물 인식과 AI 모델 실행을 담당한다. 반면 NPU는 센서 등 데이터 처리를 위한 상시구동 AI 모델을 CPU나 GPU 대신 실행해 부담을 줄인다. CPU나 GPU로 처리해야 할 데이터를 전처리하는 단계에도 활용된다. AMD는 P100 시리즈 공개 당시 "3개 요소를 통합한 이기종 컴퓨팅 구조를 통해 실시간 제어와 영상 분석, AI 추론 등 다양한 워크로드를 칩 하나에서 처리할 수 있다"고 설명했다. CPU 코어 8/12 탑재 제품군 추가 투입 AMD는 9일(현지시간) P100 시리즈의 라인업을 한 단계 확장했다. CPU 최대 코어 수를 6개에서 두 배인 12코어로 늘린 제품을 추가 투입했다. CPU AI 연산 성능을 6 TOPS(1초당 1조 번 연산)로 높였고 GPU 24 TOPS, NPU 50 TOPS를 포함한 플랫폼 전체 AI 연산 성능은 최대 80 TOPS까지 향상됐다. AMD 관계자는 사전 브리핑에서 "CPU 코어가 늘어나도 전체 다이와 기판을 합친 패키지 크기는 기존 제품과 같다"고 밝혔다. 기존 P100 기반 기기를 생산하던 임베디드 업체 등이 폼팩터나 기판을 유지하며 용도 별로 성능을 달리할 수 있다는 의미다. 다양한 작업 동시 수행 위해 CPU 강화 P100 시리즈의 CPU 코어 수 확대는 산업용 기기에 필요한 연산 성능 수준이 최근 2~3년간 급격히 높아진 것과도 관련이 있다. 예를 들어 스마트 공장 환경에서는 산업용 PC가 공정 제어와 머신비전 분석, 사용자 인터페이스 처리, 데이터 분석을 동시에 수행한다. 로봇 시스템 역시 센서 데이터 처리와 경로 계획, AI 기반 물체 인식 등 다양한 작업을 동시에 처리해야 한다. AMD는 CPU와 GPU, NPU 중 CPU 코어 확대를 통해 시스템 전체의 병렬 처리 성능을 높이는 방향을 선택했다. CPU 코어 수가 증가하면 이러한 워크로드를 여러 코어에 분산해 실행할 수 있어 지연 시간을 줄이고 실시간 처리 성능을 높일 수 있다. 공장 자동화·의료 영상 분석 등 활용 전망 CPU 코어를 강화한 P100 시리즈는 엣지 AI 연산 능력을 기반으로 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 예상된다. AMD가 예측한 대표적인 적용 분야로는 공장 자동화 환경의 머신비전 검사 시스템과 산업용 PC, 자율 이동 로봇과 물류 로봇, 의료 영상 분석 장비 등이 있다. 이들 시스템은 다수의 센서와 카메라 데이터를 실시간으로 처리해야 하기 때문에 CPU와 GPU, NPU가 통합된 구조가 유리하다. 특히 의료 장비의 경우 초음파나 내시경 영상 분석과 AI 기반 진단 보조 기능을 동시에 수행할 수 있어 엣지 기반 의료 AI 구현에도 활용할 수 있다. 산업용 기기 수명 고려해 최대 10년간 공급 P100 시리즈는 x86 명령어체계의 가장 큰 강점인 호환성과 가상화를 활용해 윈도와 우분투 리눅스, RTOS 등 여러 운영체제를 동시에 구동할 수 있다. 예를 들어 공장 자동화나 의료 기기용 사용자 인터페이스는 윈도 환경에서, 실시간 제어는 RTOS 환경에서 동시에 분리 실행하는 방식이다. 공급 주기는 산업용 기기의 장기 운영을 고려해 최종 공급 후 최대 10년간이며 영하 40도에서 영상 105도까지 넓은 범위 안에서 작동하도록 설계됐다. AMD는 현재 4/6코어 기반 P100 프로세서 시제품을 고객사에 공급중이며 오는 2분기부터 대량 생산 예정이다. 이번에 공개된 8/12코어 제품도 시제품 공급중이며 올 하반기 생산을 목표로 하고 있다.

2026.03.10 06:00권봉석 기자

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