구글 엔지니어 출신 ‘MatX’, 5억 달러 조달…엔비디아 대항마로 부상 작성일 02-25 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인더스트리 AI] SRAM으로 추론 병목 해결</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="88SCoY4qh9"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="501ed180fc91fa19834e5c16d976c6c66540df1c762c9cc53ef7ea4e71ac47c9" dmcf-pid="66vhgG8BhK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/552796-pzfp7fF/20260225093939475zhhi.jpg" data-org-width="521" dmcf-mid="4gU3hBNdS2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/552796-pzfp7fF/20260225093939475zhhi.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7897a360257419f3fa9125bd8d5b94a3dad4d26c1c0af3c21b81608c532df756" dmcf-pid="PoF5suLxhb" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김문기 기자] 엔비디아가 주도하는 인공지능(AI) 반도체 시장에 구글 텐서 처리 장치(TPU) 핵심 인력들이 설립한 스타트업 ‘MatX’가 막대한 자본력을 바탕으로 강력한 경쟁자로 등장했다.</p> <p contents-hash="b96dbfe1a7f6dfade21c433148b943d93bc82ad5a7fd26a9b61e73a217402eb1" dmcf-pid="Qg31O7oMyB" dmcf-ptype="general">25일(현지시간) 더레지스터 및 블룸버그 등 복수 외신에 따르면, AI 칩 설계 스타트업 MatX는 제인 스트리트(Jane Street)와 시추에이셔널 어웨어니스(Situational Awareness)가 주도한 시리즈 B 펀딩 라운드에서 5억 달러(약 6600억 원)를 유치하는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="42015d914595d279a3360257482c25cf7a49c8a93b02d2e4f96784bfc02a6a9b" dmcf-pid="xa0tIzgRSq" dmcf-ptype="general">이번 투자에는 스파크 캐피털(Spark Capital)과 마벨 테크놀로지(Marvell), 스트라이프(Stripe) 공동 창업자인 패트릭·존 콜리슨 형제 등이 참여하며 기업 가치를 수십억 달러 수준으로 끌어올렸다.</p> <p contents-hash="3dece0413b2adf2cb030ff11ab7a1ee8a1d8b1716a9e12d4a027dde37417ef4a" dmcf-pid="y3NoVEFYlz" dmcf-ptype="general">MatX는 구글에서 TPU 하드웨어 설계를 담당했던 마이크 건터와 AI 모델 소프트웨어를 최적화했던 라이너 포프가 2022년 공동 설립한 회사다. 이들은 엔비디아의 그래픽 처리 장치(GPU)가 범용성에 치중해 거대언어모델(LLM) 연산에서 비효율적이라는 점에 주목, 오직 LLM 추론과 학습에 특화된 가속기 ‘MatX One’을 개발 중이다.</p> <p contents-hash="3830f7454b385f8481e1c42323125740bc840fe932ed9457591a31d77a454aa2" dmcf-pid="W0jgfD3Gl7" dmcf-ptype="general">MatX One의 핵심 기술은 메모리 구조의 혁신에 있다. 엔비디아나 AMD가 대용량 데이터를 위해 고대역폭메모리(HBM)를 주로 사용하는 것과 달리, MatX는 데이터 처리 속도가 수십 배 빠른 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)를 칩 내부에 대규모로 배치하는 ‘SRAM-First’ 설계를 채택했다. 이를 통해 데이터 전송 시 발생하는 지연 시간(Latency)을 최소화하고 추론 처리량(Throughput)을 극대화했다.</p> <p contents-hash="89d0178ed78875f418939c2400f40d24ef2313fbd8c1ddd5936bddb3c92b5360" dmcf-pid="YpAa4w0HCu" dmcf-ptype="general">실제 MatX가 제시한 지표에 따르면, MatX One은 700억 개의 파라미터를 가진 모델(Llama 70B 등)에서 토큰당 0.01초 미만의 지연 시간을 목표로 하고 있다.</p> <p contents-hash="a514d21f04713099ccc680931a44cafc32f5b35b3114319ecd6a86f60162faa7" dmcf-pid="GUcN8rpXTU" dmcf-ptype="general">특히 물리적인 칩 크기당 연산 성능(FLOPS per mm²)에서 엔비디아의 최신 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 압도한다는 것이 이들의 주장이다. 다만 SRAM의 낮은 집적도 문제를 해결하기 위해 HBM을 보조적으로 활용, 모델의 상태 정보를 저장하는 하이브리드 구조를 취했다.</p> <p contents-hash="5f9db98d5dd9ea770e058fa3558a3c8ae1f1ed63f59657d9f56013dc25b0c954" dmcf-pid="Hukj6mUZhp" dmcf-ptype="general">라이너 포프 MatX CEO는 “현재의 AI 칩 시장은 성능보다 공급 부족에 가로막혀 있다”라며 “MatX One은 단순히 엔비디아를 따라가는 것이 아니라, 하드웨어 제어권을 사용자에게 직접 부여해 특정 모델에 최적화된 성능을 이끌어낼 수 있는 완전히 새로운 접근 방식을 제공할 것”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 750년 걸릴 실험, AI가 단숨에…열화상 센서 성능 23.6배↑ 02-25 다음 슈퍼컴퓨터 시대의 종말, 40분 만에 16일 날씨를 읽는 인공지능의 등장 02-25 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
