AI 데이터 센터 시장에 도전하는 퀄컴 드래곤플라이…과연 날 수 있을까 [고든 정의 TECH+] 작성일 06-28 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0EJqAsYCCS"> <p contents-hash="9393c24f81c196ce23f4d2b27f8b3d8042433322e2c62af7e6a7a57a39e0b71f" dmcf-pid="pDiBcOGhhl" dmcf-ptype="general">[서울신문 나우뉴스]</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4a728532dddd4998f1ceac197241e10fb7a413924266a44b0362acec3cea1b84" dmcf-pid="UwnbkIHlvh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="퀄컴 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/seoul/20260628141925670swbo.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="3FbYPiEovv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/seoul/20260628141925670swbo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 퀄컴 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="502bf7d375ac85ce297d31ecc0c727210524ecc7b4bf3e1ccfa9e69909e5ac41" dmcf-pid="urLKECXSTC" dmcf-ptype="general">퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다.</p> <p contents-hash="13e4a9d47ac4593e00dcfac4b6a195215d4f3b8f867de8075d492a24d8b9adef" dmcf-pid="7mo9DhZvSI" dmcf-ptype="general">사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다.</p> <p contents-hash="7c0bb72499220c3833fd408d7892a0a407ab51c16dd35dfed653b5c7751ab857" dmcf-pid="zsg2wl5ThO" dmcf-ptype="general">퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다.</p> <p contents-hash="4d6b094b2dce0b4fc8ad0e01fcbc8966b4691b40b5841636019eda35d830d8c3" dmcf-pid="q67vfRjJWs" dmcf-ptype="general">드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다.</p> <p contents-hash="96acbc7d10036cdb065920e97e70aea5392c769335ebdd875c1c44146c3c43f1" dmcf-pid="BPzT4eAiym" dmcf-ptype="general">퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다.</p> <p contents-hash="5647868923786436ee7765a8a3515099c3f511f35fd4a52512c9963642e14fa6" dmcf-pid="bQqy8dcnSr" dmcf-ptype="general">물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다</p> <p contents-hash="41231f1087f159faf337a0263375dcef3fec381e06fffd7f07d40065db42ac0f" dmcf-pid="KxBW6JkLyw" dmcf-ptype="general">그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다.</p> <p contents-hash="c8d083bbc5a42a3ed6eaaf3db0f7ae3d6f363876c6e7a83797359cb16019260a" dmcf-pid="9MbYPiEovD" dmcf-ptype="general">다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다.</p> <p contents-hash="19e94c84acd0b3aee2621957ffe6fad9c3a585d04053a3ebaf4d85820c493158" dmcf-pid="2RKGQnDgvE" dmcf-ptype="general">HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다.</p> <p contents-hash="4c9b9a3eb62f17ec289342ebad2a488ae97ec7308930b2af20ed1e97322e86cc" dmcf-pid="Ve9HxLwavk" dmcf-ptype="general">이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.</p> <p contents-hash="e56a906b0d4242d821356163a1aad2743209347f2acbb6f5706d16c35bbeaecc" dmcf-pid="fd2XMorNWc" dmcf-ptype="general">고든 정 과학 칼럼니스트 jjy0501@naver.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p> 관련자료 이전 유영상 SK AI 위원장 “한국 AI기업 더 뭉쳐야 3대 AI 강국 가능” 06-28 다음 베트맨 6월 건전화 캠페인, 30일까지 참여 가능…‘건전화 프로그램 참여하고 건강한 토토라이프 만들기’ 06-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
