메타가 자체 설계한 인공지능용 칩 MTIA 시리즈를 순차 도입하며 데이터센터 인프라 다변화에 나가고 있다. 미국 경제방송 CNBC는 3월 11일(현지 시간) 메타가 인공지능 관련 작업에 특화된 맞춤형 자체 칩 4종을 공개했다고 보도했다. 이 칩들은 메타가 진행 중인 대규모 데이터센터 확장 계획의 핵심 구성 요소로, ‘메타 트레이닝 앤드 인퍼런스 액셀러레이터(Meta Training and Inference Accelerator, MTIA)’ 패밀리에 속한다. MTIA 칩 패밀리는 메타가 2023년에 처음 공개한 뒤, 2024년에 2세대 버전을 선보인 바 있다. 메타는 이번에 MTIA 300, MTIA 400, MTIA 450, MTIA 500 등 네 가지 신규 칩을 제시했다. 메타 엔지니어링 부문 부사장 이 지운 송(Yee Jiun Song) 부사장은 CNBC와의 인터뷰에서, 메타가 설계한 맞춤형 칩을 대만반도체(Taiwan Semiconductor)의 제조로 확보함으로써, 외부 공급업체에만 의존하는 대신 데이터센터 전체에서 ‘가격 대비 성능’을 더 많이 끌어낼 수 있다고 설명했다. 송 부사장은 이러한 자체 칩 전략이 실리콘 공급의 다양성을 높이고 가격 변동
포티넷코리아가 AI 인프라 보호를 위한 엔드투엔드(End-to-End) 보안 프레임워크 ‘시큐어 AI 데이터센터(Secure AI Data Center)’를 발표했다. 이번 솔루션은 데이터센터 인프라부터 애플리케이션, 대규모 언어모델(LLM)에 이르기까지 AI 스택 전반을 보호하도록 설계됐다. 초저지연 환경에서 고도화된 위협 방어 기능을 제공하며 기존 대비 평균 69% 낮은 전력 소비를 구현한다. 포티넷은 이번 발표를 통해 AI 및 양자 시대에 대응하는 차세대 통합 보안 기술 비전을 제시했다. 핵심 제품으로는 AI 워크로드 환경에 최적화된 차세대 데이터센터 방화벽 ‘포티게이트 3800G(FortiGate 3800G)’가 포함된다. 이 제품은 포티넷이 자체 개발한 보안·네트워크 전용 프로세서 NP7 및 SP5 ASIC과 400GbE 초고속 연결을 기반으로 AI 연산에 필요한 고성능과 전력 효율성, 확장성을 동시에 제공한다. 또한 GPU 클러스터를 실시간 보호하며 대규모 AI 데이터센터의 안정성과 운영 효율을 높인다. 시큐어 AI 데이터센터는 인프라 전 계층에 보안을 내재화해 데이터 유출을 방지하고 악성 입력을 차단하고 변화하는 AI 규제 요건을 충족할 수 있도
텍트로닉스가 차세대 초고성능 계측기의 첫 모델인 7 시리즈 DPO 오실로스코프 출시를 발표했다. 이번 제품은 업계 최저 노이즈와 최고 유효 비트 수(ENOB)를 구현했으며, 확장 가능한 아키텍처를 기반으로 최대 25GHz 대역폭을 지원한다. 신제품에는 텍트로닉스가 새롭게 개발한 2개의 맞춤형 ASIC을 포함한 최신 신호 처리 및 데이터 처리 기술이 적용됐다. 이를 통해 고속 통신, 고에너지 물리학, 인공지능, 양자 컴퓨팅 등 첨단 연구와 엔지니어링 분야에서 최적화된 성능을 제공한다. 또한 기존 장비 대비 최대 10배 빠른 데이터 전송 속도를 지원해, 복잡한 신호를 더 적은 노이즈로 캡처하고 분석할 수 있다. 엔지니어는 이를 통해 더 넓은 가시성과 깊은 통찰력, 신속한 의사결정과 작업 수행이 가능하다. 크리스 본 텍트로닉스 사장은 “테스트 시스템의 한계가 곧 혁신의 한계가 될 때 새로운 접근 방식이 필요하다”며 “7 시리즈는 세계에서 가장 복잡한 문제들을 해결하는 엔지니어들과 협력해 개발됐으며, 고주파 대역폭, 낮은 노이즈, 빠른 분석 기능을 반영했다. 고객이 혁신을 이끌 수 있는 역량과 자신감을 제공할 것”이라고 말했다. 7 시리즈 DPO는 맞춤형 ASIC,
대원씨티에스가 넷인트 테크놀로지스(NETINT Technologies)와 파트너십 계약을 체결하고, 국내 시장 공략에 박차를 가한다고 밝혔다. 이번 파트너십 계약을 통해 대원씨티에스는 넷인트 제품에 대한 한국 시장의 공식 리셀러 권한을 확보하게 됐다. 넷인트는 ASIC 기반의 VPU(Video Processing Unit) 기술을 중심으로 고효율·고성능 비디오 처리 솔루션을 제공하는 캐나다 반도체 기업이다. CPU나 GPU 대비 10배 처리량, 1/10 비용, 80% 에너지 절감의 혁신적 기술력을 인정받고 있다. 특히 Codensity G5는 8K 10bit HDR 지원과 온칩 AI 연산(18 TOPS)을 갖춘 2세대 제품으로 글로벌 스트리밍 기업들의 주목을 받고 있다. 이번 파트너십을 통해 대원씨티에스는 넷인트 제품의 리셀링뿐만 아니라 기술 마케팅 자료 활용, 산업 행사 공동 참여, 통합 솔루션 교육 제공 등 다양한 지원을 받게 된다. 넷인트는 대원씨티에스가 시장 내 기술 확산과 고객 피드백을 주도하는 전략적 허브 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 조슈아 쥬 넷인트 CEO는 “동북아시아 시장은 넷인트의 고밀도 스트리밍 기술이 가장 필요한 지역 중 하나”
작년 연 매출 1118억 원 기록...삼성전자 공식 DSP 중 시스템 반도체 부문 매출 1위 세미파이브가 7월 17일 한국거래소에 코스닥 상장을 위한 예비심사 신청서를 제출하며 기업공개(IPO) 절차에 돌입했다. 상장 주관사는 삼성증권과 UBS증권이다. 2019년 설립된 세미파이브는 국내외 주요 투자자로부터 총 2400억 원 규모의 누적 투자를 유치하며 빠른 성장을 이어왔다. 테마섹 산하 파빌리온캐피탈, 미래에셋벤처투자, 한국투자파트너스, 산업은행, 두산테스나 등이 주요 투자자로 참여했다. 지난해 세미파이브는 연 매출 1118억 원을 기록하며, 삼성전자의 공식 디자인 솔루션 파트너 중 시스템 반도체 부문 매출 1위를 달성했다. 설립 5년 만에 이룬 성과다. 세미파이브의 성장 동력은 자체 개발한 재사용·자동화 기반 시스템온칩(SoC) 설계 플랫폼에 있다. 이 플랫폼을 통해 반도체 설계, IP 개발, 양산 등 시스템 반도체 전 영역에 걸친 통합 서비스를 제공하며, 안정적인 수익 기반을 확보했다. 특히 AI 및 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 국내 유수 팹리스 기업과의 협력이 두드러진다. 퓨리오사AI, 리벨리온과 함께 AI 칩을 공동 설계·양산해 왔으며, 하이퍼엑셀
ASIC 설계 지원 서비스 중심으로 반도체 고객사 개발 역량 높일 것으로 보여 삼성전자가 HCL테크를 자사 반도체 파운드리 생태계 프로그램인 ‘SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem)’의 설계 솔루션 파트너(DSP)로 공식 선정했다. 이번 파트너십을 통해 삼성전자는 차세대 주문형 반도체(ASIC) 설계 역량을 강화하고, 고객의 제품 개발 주기를 단축하며 시장 대응력을 높이게 됐다. SAFE 프로그램은 삼성의 첨단 파운드리 공정을 활용하는 고객사들이 효율적으로 반도체를 설계하고 생산할 수 있도록 다양한 협력 파트너들과 함께 구성된 생태계다. HCL테크는 이 프로그램 내 DSP로 참여하며, ASIC 설계 지원 서비스를 중심으로 반도체 고객사의 개발 역량을 실질적으로 지원할 예정이다. HCL테크는 글로벌 반도체 설계 서비스 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있으며, 특히 SoC(System on Chip) 설계와 IP(지식재산) 파트너십에 있어 강점을 가진 기업이다. 삼성전자는 이번 협업을 통해 HCL테크의 기술인력에게 첨단 설계 기술을 교육하고, MPW(Multi-Project Wafer) 프로그램을 통한 시제품 생산과 프로토타이핑
국내 주요 AI 반도체 팹리스 기업과 협업하며 시장 영향력 넓혀 세미파이브가 창립 5년 만에 연 매출 1000억 원을 돌파하며, 국내 팹리스 생태계의 핵심 주자로 도약했다. 세미파이브는 2024년 연결 기준 매출액 1118억 원, 수주 기준 1238억 원을 기록하며 전년 대비 각각 56.8%, 42.3%의 성장률을 달성했다고 25일 밝혔다. 세미파이브는 설계자산(IP) 재사용과 자동화 기반의 설계 플랫폼을 통해 기존 대비 절반 이하의 비용과 시간으로 반도체 개발을 가능케 하는 독자 솔루션을 보유했다. 이는 반도체 맞춤 설계(ASIC) 시장에서 차별화된 경쟁력으로 자리잡으며, 특히 고성능 AI 반도체 수요 확대에 따라 국내외 다양한 고객사로부터 관심을 받고 있다. 세미파이브는 그간 AI 추론, 지능형 사물인터넷(AIoT), 고성능 컴퓨팅(HPC)을 아우르는 SoC 플랫폼을 개발하고, 10건 이상의 대형 반도체 프로젝트를 성공적으로 테이프아웃하는 성과를 거뒀다. 세미파이브는 퓨리오사AI, 리벨리온, 하이퍼엑셀, 모빌린트, 엑시나 등 국내 주요 AI 반도체 팹리스 기업들과 긴밀히 협업하며 시장 영향력을 넓혀가고 있다. 이러한 협업을 바탕으로 일부 프로젝트는 이미
美 빅테크 기업이 서버용 AI 메모리를 대량으로 구매하면서 매출 상승 SK하이닉스가 지난해 고대역폭 메모리(HBM) 등 AI 반도체 수요 증가에 힘입어 미국 시장에서 크게 성장했다. 특히 엔비디아 등 빅테크 기업을 대상으로 한 영업·판매 활동을 강화하면서 미국 내 실적이 전년 대비 2.6배 이상 증가했다. 4일 SK하이닉스가 공시한 바에 따르면, 미국 판매법인 'SK하이닉스 아메리카'는 지난해 매출 33조4859억 원, 순이익 1049억 원을 기록했다. 전년 매출(12조5419억 원)과 비교해 약 2.6배 증가한 수치다. 이 같은 성장세는 2023~2024년 반도체 업황이 상승 국면으로 전환한 가운데, HBM을 비롯한 기업용 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), DDR5 등 AI 관련 메모리 반도체 수요가 크게 증가한 데 따른 것으로 분석된다. SK하이닉스의 미국 시장 내 비중도 확대되고 있다. 지난해 3분기까지 전체 매출(46조4259억 원) 중 미국 시장에서 발생한 매출은 27조3058억 원으로, 전체의 58%를 차지했다. 업계 관계자는 "미국의 주요 고객사인 빅테크 기업들이 서버용 AI 메모리를 대량으로 구매하면서 미국 시장 매출이 증가한 것으로 보인다"
타이어 자동 위치 감지, 공기 주입 지원, 펑크 감지 등 스마트 타이어 기능에 적합 인피니언 테크놀로지스(이하 인피니언)는 오토모티브 분야에서 축적한 전문성과 특허받은 유리-실리콘-유리 MEMS 센서를 결합한 XENSIV SP49 타이어 압력 모니터링 센서를 출시한다고 밝혔다. 이 센서는 MEMS 센서와 ASIC을 통합했으며 첨단 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS)을 가능하게 하는 스마트 타이어 기능을 제공한다. 이 센서는 강력한 32비트 Arm M0+ 코어, 대용량 플래시 메모리 및 RAM, 저전력 모니터링(LPM), 최적화된 고속 가속화 센싱을 특징으로 한다. SP49는 타이어 자동 위치 감지, 타이어 공기 주입 지원, 타이어 펑크 감지, 하중 감지 같은 스마트 타이어 기능에 적합하다. SP49는 인피니언의 이전 세대 SP40 TPMS 제품을 핀 투 핀으로 교체하도록 설계됐다. 하드웨어 마스터·슬레이브 I2C 인터페이스와 소프트웨어 시뮬레이션 UART, SPI, PWM 인터페이스를 제공하는 SP49는 1GHz 이하에 이상적이고 BLE TPMS에 사용할 수 있다. SP49는 기능안전 ASIL-A를 만족하며, 최신 TPMS 모듈 구현에 필요한 모든 기능을
KT, 리벨리온과의 협업으로 수천 장 규모 달하는 초대규모 'GPU팜' 연내 구축할 계획 KT가 지난 6일 국내 인공지능(AI) 반도체 기업 리벨리온에 300억 원 규모의 전략 투자를 통해 사업 협력에 나선다고 밝혔다. 리벨리온은 AI 반도체 팹리스 기업으로, 이 분야에서 우수한 개발 인력을 확보하고 주문형 반도체(ASIC) 설계 경쟁력을 갖춘 회사라고 KT는 소개했다. 2020년 9월 설립된 이 회사는 앞서 카카오벤처스·신한캐피탈과 서울대 기술지주, KDB 산업은행 등으로부터 누적 1000억 원 규모의 투자를 받았다. KT의 이번 투자는 지난해 국내 AI 인프라 솔루션 전문 기업 '모레'에 이어 두 번째 AI 인프라 분야 전략 투자다. KT는 모레와 진행해온 사업 협력에 리벨리온이 동참하도록 해 차세대 AI 반도체 설계와 검증, 대용량 언어모델 협업 등 AI 반도체 사업의 '컨트롤 타워' 역할을 수행할 예정이라고 설명했다. KT는 그룹 차원의 AI 인프라·응용서비스와 모레의 AI 반도체 구동 소프트웨어, 리벨리온의 AI 반도체 역량을 융합해 그래픽처리장치(GPU) 수천 장 규모에 달하는 초대규모 'GPU팜'을 연내 구축할 계획이다. 내년에는 GPU팜에 하이
네패스가 글로벌 반도체 협력 강화를 위해 미국 반도체 혁신 연합(American Semiconductor Innovation Coalition, 이하 ASIC)에 참여한다고 밝혔다. 네패스는 ASIC 회원으로서 첨단 패키징 관련 기술 안건에 대해 유의미한 제안을 할 계획이다. ASIC은 NSTC와 NAPMP에 최고 수준의 연구개발을 제공하기 위해 구성된 연합 협력체로, 글로벌 유수 기업을 포함해 스타트업, 대학교, 연구소, 비영리 단체 75개 이상의 회원사가 참여하고 있다. 이들은 미국에서 반도체 혁신과 프로토타이핑 및 제조를 제공하는 데 필요한 다양하고 경쟁력 있는 반도체 인력 강화와 반도체 연구개발의 과감한 투자, 학술 인프라 구축을 목표로 하고 있다. ASIC을 이끄는 더글라스 그로스 박사는 "ASIC은 국제기구와의 파트너십을 포함해 미국 반도체 산업을 위한 새로운 전략과 솔루션 개발을 위한 협력에 중점을 두고 있다"고 밝혔다. 이어 그는 "이 같은 협력이 미국과 전 세계 반도체 산업에서 중요해지는 가운데, 네패스가 ASIC에 합류해 첨단 패키징에 대한 전문 지식을 제공하게 돼 매우 기쁘게 생각한다"고 전했다. ASIC 회원사로는 한국, 미국, 유럽,
헬로티 서재창 기자 | 텍사스 인스트루먼트(TI)는 3GHz에 이르는 업계 최대 대역폭을 가진 고입력 임피던스(Hi-Z) 완충 증폭기 ‘BUF802’를 출시한다고 밝혔다. BUF802는 넓은 대역폭과 높은 슬루 레이트를 통해 신호 처리량을 높이고 입력 안정화 시간을 최소화한다. 엔지니어는 BUF802의 빠른 처리량을 활용해 오실로스코프, 액티브 프로브, 고주파 데이터 수집 시스템과 같은 시험 계측 애플리케이션에서 고주파수 신호를 보다 정확하게 측정한다. 이전까지는 BUF802 수준의 대역폭 성능을 구현하기 위해 시스템 설계 시간, 복잡성, 비용 증가를 동반하는 ASIC를 사용해야만 했다. 이제 엔지니어들은 새롭게 출시된 TI의 완충 증폭기를 사용하여 ASIC 없이 넓은 동적 범를 달성하면서 제품 출시 기간을 앞당긴다. 기존에는 ASIC 기반의 디자인을 구현하기 위한 대안으로 전계 효과 트랜지스터(FET), 보호 다이오드, 트랜지스터를 비롯해 수십 개의 부품이 필요했다. 특히, FET 입력 증폭기 기반의 디스크리트를 구현하기 위해서는 디자인에서 BOM 비용과 시스템 복잡성이 높아질 수밖에 없었다. 또한, ASIC 수준의 대역폭을 달성하지 못하기 때문에 데이터
FPGA가 제공하는 기능과 ASIC의 비용 특성 모두 갖춰 이전 세대 제품과 비교해 저녁 소비 50% ↓, 컴퓨터 성능 2배 ↑ ▲ 징크 RFSoC DEF의 모습. (사진 : 자일링스) [헬로티 = 김동원 기자] “징크(Zynq) RFSoC DEF는 이전 세대 제품과 비교해 전력 소비를 50% 절감하고, 컴퓨팅 성능은 2배 높여준다. 무선을 위한 칩인 이 솔루션에 대해 진정한 혁신이라고 말하고 싶다.” 가일즈 가르시아(Gilles Garcia) 자일링스 유선 및 무선 그룹, 비즈니스 수석 디렉터의 말이다. 그는 11월 3일, 기자간담회를 열고 새롭게 출시한 징크 RFSoC DEF를 소개했다. 하드와이어드된 디지털 프론트엔드(DFE: Digital Front-End) 블록과 적응형 로직을 통합한 이 솔루션은 프로그래머블 및 적응형 SoC의 시장 출시 시간 단축과 유연성 및 확장성의 이점, 하드와이어드된 블록을 이용하는 ASIC의 비용 경제성 간의 최적의 기술 균형을 제공한다. ▲ 가일즈 가르시아(Gilles Garcia) 자일링스 비즈니스 수석 디렉터는 기자간담회를 열고 새롭게 출시한 징크 RFSoC DEF를 소개했다.
Arm, Flexible Access 출시 후 첫 실적 발표 [헬로티 = 김동원 기자] Arm의 새로운 비즈니스 모델인 Flexible Access이 출시 1년 만에 가장 빠르게 성장하는 프로그램으로 자리매김했다. ARM은 지난해 7월 Arm Flexible Access을 출시한 지 1주년을 맞아 첫 실적을 발표했다. Arm Flexible Access는 현재까지 60개 이상의 파트너사들을 고객으로 확보했다. 이중 30개 이상의 고객이 Arm IP를 처음 활용하는 기업인 것으로 나타났다. 또한, Arm Flexible Access는 다양한 ASIC 기업, 기존 반도체 기업, 스타트업, 정부기관을 아우르는 폭넓은 성공사례를 선보였다. 기업들은 혁신적인 신기술을 선보이기 위해, 가장 빠르고 비용이 낮으며 위험성이 적은 SoC 설계 방안을 필요로 했다. 이러한 파트너사들의 요구사항을 충족시키기 위해 Arm은Arm Flexible Access을 발표하고, 신규 및 기존 파트너들이 라이선스를 사전에 구매하지 않고도 Arm의 IP 포트폴리오, 지원, 도구, 트레이닝 자원 중 75% 이상에 접근할 수 있도록 했다. 현재 60개 이상의 파트너사들이 자유롭게 고유의 SoC를
[헬로티] ▷▶마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics) 추론(Inference)은 학습 단계에 이어서 머신 러닝의 두 번째 단계이다. 학습 단계에서는 알고리즘이 새로운 모델을 생성하거나 또는 사전에 학습된 모델을 특정 애플리케이션에 맞게 변형하고 모델이 파라미터들을 학습하도록 한다. 추론 단계에서는 학습된 파라미터에 기반해서 새로운 데이터에 대해서 예측이나 판단을 한다. 학습을 위해서는 상당한 시간, 컴퓨팅 성능, 전력을 필요로 한다. 이에 비해서 추론 단계는 프로세싱 성능을 덜 필요로 하고 전력도 덜 소모한다. 그런데 중앙의 클라우드에서 처리하는 전통적인 방식은 IoT 디바이스를 위해서는 과도하게 자원 집중적일 수 있다. 엣지 상에 상주하는 각각의 IoT 노드로 많은 데이터들을 수집하므로 엣지에서 클라우드로(또는 그 반대로) 데이터를 전송하기 위해서는 비용이 들고 시간이 걸린다. 모든 프로세싱을 처리하기 위해서 클라우드 기반의 서버에 의존하는 것이 아니라, “엣지 컴퓨팅"을 사용해서 대부분의 처리를 직접 하고 꼭 필요한 데이터만 클라우드로(또는 그 반대로) 전송하도록 할 수 있다. 그러므로 엣
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