[반도체 유니콘을 향해]<1>망고부스트, AI 연산 병목 해소하는 '풀스택' 역량 확보

작성일 08-04

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 인공지능(AI) 열풍이 반도체 시장에 대변혁을 일으키고 있다. 보다 빠르고 뛰어난 AI 연산이 가능하다면 스타트업·벤처도 시장 주도권을 쥘 수 있게 된 것. 국내에서도 첨단 AI 반도체를 앞세워 '유니콘' 반열에 오른 스타트업이 하나둘씩 등장하기 시작했다.
 그러나 국내 반도체, 특히 스타트업 생태계는 선진국과 견줘 빈약하다는 게 중론이다. 신기술 발굴부터 인재 양성까지 전방위적 노력없이는 AI 시대 패권 경쟁에 뒤처질 수 밖에 없다.
 이에 전자신문은 [반도체 유니콘을 향해] 기획 시리즈로, 혁신 기술과 성장 잠재력을 갖춘 국내 반도체 스타트업 29곳을 집중 조명한다. 이들이 AI 생태계에 주축이 될 수 있는 가능성을 짚어보며, 건전한 스타트업 성장을 뒷받침하고자 한다. 수많은 반도체 스타트업이 글로벌 유니콘 기업으로 도약할 수 있는 밑거름이 되길 기대한다. 이 시리즈는 중소벤처기업부 초격차 스타트업 1000+ (DIPS 1000+) 프로젝트 일환으로 진행된다. 〈편집자 주〉 
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 망고부스트 DPU
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 망고부스트가 인공지능(AI) 확산 걸림돌의 해결사로 떠올랐다. AI 모델 발전 속도를 따라가지 못하는 AI 인프라의 병목을 하드웨어(HW) 및 소프트웨어(SW) 기술력으로 해결해 주목된다.
 2022년 김장우 서울대 교수가 창업한 망고부스트는 AI 데이터센터 효율화에서 시장 기회를 포착했다. 몇주만에 새로운 모델이 나오는 AI 시장에서 그래픽처리장치(GPU)를 제외한 하드웨어 인프라는 AI 연산 지원에 한계를 보였기 때문이다.
 망고부스트가 찾은 대안은 '데이터 프로세싱 유닛(DPU)'다. 기존 AI 데이터센터는 중앙처리장치(CPU)에 과도한 AI 연산 부하가 걸렸으나, 이를 DPU에 적절히 분산하면 네트워크·보안·스토리지 등 필수 기능을 효율적으로 수행할 수 있다.
 이렇게 탄생한 DPU가 바로 망고부스트가 작년 9월 선보인 'MBDPU-1'이다. AI 연산 일부와 보조 업무를 넘겨받아 AI 데이터센터의 병목 현상을 해소했다. MBDPU-1으로 AI 데이터센터를 최적화하면 기존 서버 구조 대비 성능은 3배 이상 개선하고, CPU 사용은 50% 절감할 수 있다고 회사는 강조했다.
 프로그래머블반도체(FPGA)로, 지속적인 기능 변경이 가능해 고객 별 대응이 유연한 것도 강점이다. 이같은 기술력을 인정받아 국내외 주요 고객의 데이터센터에 DPU를 공급하는데 성공했다. 
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 망고부스트는 SW 분야에서도 경쟁력을 입증하고 있다. 회사는 올해 초 AI 추론 성능과 효율성을 높이는 시스템 최적화 SW '망고 LLM 부스트'를 출시했다. 데이터를 미리 끌어오는 독자적인 프리페칭 기술, 커널 최적화, 시스템 스케줄 조정, 최신 GPU 기반의 모델 양자화 기술을 적용해 LLM 구동 성능과 비용 절감 성과를 거둘 수 있다.
 국제 벤치마크(MLPerf)에서 AMD MI300X GPU 기반으로 SW를 구동했을 시 엔비디아 H100보다 24% 높은 추론 성능을 달성했다고 회사는 부연했다. 해외 유수 연구기관에서 해당 SW를 활용하고 있다.
 망고부스트는 “상호 최적화된 HW와 SW를 개발할 수 있는 풀스택 역량과 더불어 국내외 대형 고객사와의 협업으로 확보한 상용화 경험으로 데이터센터 인프라 시장에서 충분한 경쟁력을 확보하고 있다”며 “삼성·네이버·인텔·MS 등 글로벌 테크 기업 출신 전문가와 국내외 박사급 인재로 구성된 인적 자원도 망고부스트의 빼놓을 수 없는 역량”이라고 소개했다. 
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 김장우 망고부스트 대표
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 ※[반도체 유니콘을 향해] 시리즈는 중소벤처기업부와 창업진흥원이 지원하는 '초격차 스타트업 1000+(DIPS 1000+)' 프로젝트의 일환으로 서울대학교 시스템반도체산업진흥센터와 함께 진행한다.
 권동준 기자 djkwon@etnews.com
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