"클라우드서 피지컬 AI까지"…Arm, 128코어 N4 CSS·설계 동맹으로 전방위 공세 작성일 09-08 30 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인더스트리 AI] 2배 성능 N4 CSS·피지컬 AI 동맹 앞세워 차세대 컴퓨팅 시장 정조준</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="U7t46nb0yH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9af3582f316438ad2dea9388940262d97eb28a8598f5d9bbf2fadfb122e57288" dmcf-pid="uzF8PLKpTG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110017824dswe.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FBKAkhLxh1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110017824dswe.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="934a9add36d12c37fdcf236e483be2f1a6842e9974d7a96a2bf3f209194f0e08" dmcf-pid="7q36Qo9UvY" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김문기 기자] <strong>"에이전틱 AI 워크플로는 모델 구동에 그치지 않고 도구 호출, 데이터베이스 접근, 정보 검색, 에이전트 간 오케스트레이션 등 복잡한 연산이 중앙처리장치(CPU)를 중심으로 일어난다. 토큰 비용, 개인정보 보호, 지연 시간 문제로 인해 연산이 클라우드를 넘어 엣지와 물리적 세계로 분산되는 추세이며 와트당 성능과 단일 소프트웨어 플랫폼을 갖춘 Arm이 모든 영역의 인프라를 연결하고 있다"</strong></p> <p contents-hash="fc4262d2aee8e14dc394bde712058070d83e356a4e9beb37f413ff8128c864f6" dmcf-pid="zB0Pxg2uyW" dmcf-ptype="general">아미 바다니(Ami Badani) Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 Arm 에브리웨어 차이나에 맞춰 7일(현지시간) 개최한 글로벌 온라인 간담회에서 데이터센터와 엣지 및 물리적 기기를 통합 지원하는 차세대 에이전틱 인공지능(Agentic AI) 컴퓨팅 플랫폼 전략과 관련해 이같이 말했다.</p> <div contents-hash="5a7e36361f12f658aa5daa8b2c6adb9efd500923ae0c24c2de8286f83c97582e" dmcf-pid="qbpQMaV7Wy" dmcf-ptype="general"> 이번 발표는 단일 아키텍처와 2200만 소프트웨어 개발자 생태계를 바탕으로 클라우드에 집중됐던 에이전틱 AI 연산을 엣지와 물리적 기기로 분산 확장하는 데 초점을 맞췄다. 핵심 제품군으로는 데이터센터용 컴퓨트 서브시스템 '네오버스 CSS N4(Neoverse CSS N4)', 모바일·엣지용 'CSS 포 모바일 2(CSS for Mobile 2)', 로보틱스 생태계 확장을 위한 '피지컬 AI용 Arm 토탈 디자인(Arm Total Design for Physical AI)'이 포함됐다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a0b0c935bf4f652c10e9cee6b62cb97f7b34d8dbf7720b75bc363c7f0d7e15e7" dmcf-pid="B0X9Ve71hT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110019124bnew.png" data-org-width="640" dmcf-mid="3OLWGphDl5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110019124bnew.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="70c627312ca5357e6d3d9bab12d25299b57f2331ff25553c37429eea8f38902f" dmcf-pid="bpZ2fdztTv" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 네오버스 CSS N4, 소켓당 성능 2배·128코어 고밀도 클라우드 설계</strong></p> <p contents-hash="2e5a1ce16c128e1dbb52ea920af2fcbcf8197bb071b04489113915f1a5337bbb" dmcf-pid="KU5V4JqFWS" dmcf-ptype="general">클라우드 및 데이터센터 부문에서는 맞춤형 반도체 제작 기간을 단축시키는 고효율 컴퓨트 서브시스템 '네오버스 CSS N4'가 전면에 배치됐다. Arm 네오버스 코어는 지난 2018년 첫 출시 이후 전 세계 데이터센터에 누적 15억개 이상 공급됐으며 최근 9개월간 5억개가 집중 출하됐다.</p> <p contents-hash="7a1ceb81e334524197bd996f11d46ecc0afb63d742950939dbc5ed203d4773fd" dmcf-pid="9u1f8iB3yl" dmcf-ptype="general">네오버스 CSS N4는 에이전틱 AI 시대를 겨냥해 코어 수, 캐시 용량, 입출력(I/O) 인터페이스 구성 유연성을 대폭 끌어올렸다. TSMC N3P 공정을 기본 레퍼런스로 채택해 단일 다이당 최대 128코어를 집적할 수 있다. 이전 세대인 5나노미터(nm) 공정 기반 네오버스 CSS N3 대비 성능 지표는 대폭 개선됐다. 소켓당 컴퓨팅 성능 2배 향상, 와트당 성능 25% 개선, 메모리 대역폭 75% 확대됐다.</p> <p contents-hash="640fa7c1d3c34a0fc84627105dfc4990c6018ecd1960e73da37ea80e6043923f" dmcf-pid="27t46nb0Wh" dmcf-ptype="general">기반 아키텍처는 Armv9.3-A 확장 규격을 지원하며 기밀 컴퓨팅 v2를 탑재해 엔터프라이즈 보안을 강화했다. FP8 AI 데이터 타입을 공식 지원하고 고도화된 신뢰성·가용성·서비스용이성(RAS) 및 온칩 텔레메트리 센서를 통합했다. 칩렛 설계를 위해 최신 암바 차이(AMBA CHI) 규격과 결합된 차세대 코히어런트 메쉬 네트워크(CMN S4)를 적용했다.</p> <p contents-hash="f05713670774c9130a457ad3533b6d29554447bd6a303db81637134af8c81b35" dmcf-pid="VzF8PLKpSC" dmcf-ptype="general">파운드리 공정 포팅과 관련해 아디 호렐(Adi Horev) Arm 제품 디렉터는 "CSS N4의 가장 일반적인 설계 지점은 TSMC N3 및 N3P 공정이며 N2 공정도 지원한다"라며 "삼성전자의 SF2 및 SF2P 공정 노드 역시 주요 설계 지점으로 채택돼 주요 글로벌 파운드리와 설계 협력을 진행 중"이라고 설명했다.</p> <div contents-hash="bb785e7f72cba31dda566d24ca4d8911b4ff5748f7fb41e3ded1c3d91cab500c" dmcf-pid="fq36Qo9UCI" dmcf-ptype="general"> 모하메드 아와드(Mohamed Awad) Arm 클라우드 AI 총괄 부사장은 "자체 상용 칩인 'Arm AGI CPU' 공급과 함께 IP 및 CSS 포트폴리오를 지속 강화해 파트너들에게 맞춤형 칩셋 개발 선택지를 넓히고 있다"라며 "바이트댄스, 레노버 등 글로벌 파트너들이 수개월 내 양산 배포에 나설 예정"이라고 밝혔다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c25cc1ffccbbf2cf8c9b46386452b8f1984b80bdc3103f85a9cde63021b2754" dmcf-pid="4B0Pxg2uyO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110020425mmey.png" data-org-width="640" dmcf-mid="0TwX5zTsvZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110020425mmey.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="054c7131808c65508cf7a358b137f6e90ceaf50d6cb4c59f928f4f83135b1556" dmcf-pid="8bpQMaV7vs" dmcf-ptype="general"><strong>◆ CSS 포 모바일 2, 뉴럴 그래픽 GPU·SME2 탑재로 엣지 AI 지연 최소화</strong></p> <p contents-hash="0438ee1cd74385826ff639d25bfd02d10c7db5bb86eeb519003faa974a3faf58" dmcf-pid="6KUxRNfzSm" dmcf-ptype="general">엣지 디바이스 부문에서는 온디바이스 AI 성능을 강화한 차세대 플랫폼 'Arm CSS 포 모바일 2'가 공개됐다. 모바일 프로세서 최초로 뉴럴 그래픽 가속기를 내장한 '말리 G2-울트라 NX(Mali G2-Ultra NX)' 그래픽처리장치(GPU)와 'C2 CPU 클러스터'로 구성된다.</p> <p contents-hash="6b6590d6f78c543a9028838a09ba4e26f1911a1add6ff3048898abfef309daf2" dmcf-pid="PnxEwvaeWr" dmcf-ptype="general">말리 G2-울트라 NX GPU는 셰이더 코어 내부에 뉴럴 액셀러레이터(NX)와 모션 엔진을 물리적으로 통합했다. 1와트(W) 전력 한도 내에서 540p 화면을 1080p로 업스케일링하는 뉴럴 슈퍼 샘플링(NSS)과 30fps 프레임을 60fps로 높이는 뉴럴 프레임 레이트 업스케일링(NFRU), 광선 재구성 기반 뉴럴 슈퍼 샘플링 및 디노이징(NSSD)을 하드웨어 수준에서 가속한다. 이를 바탕으로 모바일 렌더링 프레임 레이트와 전력 효율을 각각 4배 끌어올렸으며 연산 배치 최적화를 통해 D램 데이터 트래픽을 70% 절감했다. 7세대 실행 엔진(EE)과 3세대 레이 트레이싱 유닛(RTU v3)을 탑재해 언리얼 엔진 5(UE5)의 핵심 기능인 나나이트(Nanite)와 루멘(Lumen)도 지원한다.</p> <p contents-hash="3453b9a6e96439a3efcfe770bf9e1cd9310db0e5729b05194a06389c27b1d2c5" dmcf-pid="QLMDrTNdlw" dmcf-ptype="general">연산 코어인 C2 CPU 클러스터는 플래그십 기준 2개의 C2-울트라와 6개의 C2-프로 코어로 구성된다. 기존 세대 대비 싱글스레드 성능과 웹 브라우징 속도는 각각 15% 빨라졌으며 멀티스레드 성능과 앱 실행 속도는 각각 12% 향상됐다. 코어당 최대 2개의 확장형 행렬 연산(SME2) 유닛을 장착해 최신 AI 모델 구동 성능을 1.7배 끌어올렸다. C2-울트라와 SME2를 연계해 에이전틱 작업을 처리할 경우 이전 세대 대비 처리 지연 시간을 약 450밀리초(ms) 단축해 전반적인 작업 속도를 24% 가속했다.</p> <div contents-hash="b1803bab7a1611fd486db126d2fa987fb95c0e34e2e1e0227ff7ff7a723a4749" dmcf-pid="xoRwmyjJvD" dmcf-ptype="general"> 제임스 마이어스(James Myers) Arm 수석 디렉터는 "C2 클러스터의 SME2 유닛을 통해 5~7TOPS 수준의 성능을 발휘하며 최소 6개 이상의 NX 엔진을 갖춘 G2-Ultra GPU는 동작 주파수에 따라 통상 10~20TOPS, 이론상 50TOPS 이상의 연산 능력을 제공한다"라며 "CSS 포 모바일 2의 기준 레퍼런스는 TSMC N2 공정을 기반으로 검증됐다"라고 덧붙였다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="355d8b2c164926b0b5f90656e2877de2b447c91c29f3ca26624a12e46b1f9fe7" dmcf-pid="ytYBKxpXTE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110021671xpjc.png" data-org-width="640" dmcf-mid="p6QkDSgRyX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552796-pzfp7fF/20260908110021671xpjc.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9964c1346ce470bcd53ba08447b31d171b9dcb3c97007683d13c5599da351f47" dmcf-pid="WFGb9MUZhk" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 피지컬 AI용 Arm 토탈 디자인, 80개 파트너 결집…로보틱스 프레임워크 구축</strong></p> <p contents-hash="25c7789f2a99074b2bd6024e37ed0b3a0dad482f2ae7880663e0f40ac4376961" dmcf-pid="Y3HK2Ru5hc" dmcf-ptype="general">물리적 기기에 AI를 직접 이식하는 피지컬 AI 부문에서는 전 산업군을 아우르는 협력 생태계인 '피지컬 AI용 암 토탈 디자인'을 공식 발족했다. 지난해 250억달러(약 33조5000억원) 규모였던 물리 연산 시장은 오는 2030년대 연간 2000억달러(약 268조원) 이상으로 8배 이상 성장할 전망이다.</p> <p contents-hash="ccd8fc67bc7ea634628554525304a95d18bf6095201592c2dd10483549b8b15c" dmcf-pid="G0X9Ve71yA" dmcf-ptype="general">드루 헨리(Drew Henry) Arm 피지컬 AI 총괄 부사장은 "센서가 빛을 인식해 구동기(액추에이터)가 물리적으로 동작하기까지의 지연 시간 단축과 기기 무게 절감이 피지컬 AI의 핵심 엔지니어링 과제"라며 "전 세계 115조달러 규모 경제 중 75조달러(약 10경500조원)를 차지하는 제조·광업·물류·농업 등 물리 산업의 연산 침투율을 높이기 위해 생태계 동맹을 가동한다"라고 말했다.</p> <p contents-hash="156ba26262b6c563d82d43f6b93421a1c99970229c03aeb3fc741fbcd264b8fb" dmcf-pid="HpZ2fdztTj" dmcf-ptype="general">해당 협력체에는 아마존웹서비스(AWS), NXP, 지멘스, QNX, 유니트리, 베어로보틱스, 지리자동차 계열 ECARX, 삼성전자 등 전 세계 80개 이상 주요 파트너가 참여했다. Arm은 자율주행 표준 단계와 유사하게 반응형(RL0)부터 심의형(RL1), 적응형(RL2), 맥락인지형(RL3), 인지형(RL4), 자가개선형(RL5)까지 총 6단계로 로봇 시스템 동작과 연산 능력을 분류하는 '로보틱스 역량 프레임워크(Robotics Capability Framework)' 선언문을 다음 주 공식 발표하고 글로벌 표준화 작업을 주도할 방침이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [미리보는 AINEX 2026]〈하〉바닷속 AI 인프라 경쟁…해저케이블 해법 모색 09-08 다음 콘텐츠산업 협단체 11곳 뭉쳤다…K-콘텐츠산업협의회 출범 09-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
