하이퍼비주얼에이아이, 차세대 Edge AI 프로세서 ‘GPNPU’ 사업 본격화 작성일 09-09 61 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GPU의 유연성과 NPU의 고효율 연산 구조를 통합한 독자 아키텍처<br>Direct Fusion Cache로 데이터 이동 최소화하고 Edge AI의 전력·성능 병목 개선</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Zf0M4rRfCD"> <p contents-hash="9e605329cd7535432c8efa37e87b0a861f21b30a7b0de8a9995fe260b7d8602b" dmcf-pid="54pR8me4TE" dmcf-ptype="general">Edge AI 프로세서 전문기업 하이퍼비주얼에이아이(대표 정삼윤)가 GPU의 범용성과 NPU의 높은 연산 효율을 결합한 차세대 AI 프로세서 아키텍처 ‘GPNPU(General-Purpose Neural Processing Unit)’를 공개하고 관련 사업을 본격화한다.</p> <p contents-hash="b5b3abc3c626fd7f70513bfe17243ef4a5c3dd11934004b71e9c0ad01f8aa8aa" dmcf-pid="1P7JQIiPyk" dmcf-ptype="general">하이퍼비주얼에이아이는 지난 9월 8일 열린 ‘2026 어드밴텍 에코파트너 포럼’에 온디바이스 AI 분야 파트너로 참여해 GPNPU의 핵심 기술과 제품 라인업을 공개했다.</p> <p contents-hash="05f1ead6776ab69136848b2c04f3907a69fa3f146bc300bba31653dff2c6355a" dmcf-pid="tQzixCnQlc" dmcf-ptype="general">GPNPU는 AI 프로세서가 직면해 온 ‘범용성’과 ‘연산 효율’의 상충 관계를 하나의 아키텍처에서 해결하는 것을 목표로 개발됐다.</p> <p contents-hash="8526bd45bbc7b92e7132c8de910d02cfa1bd966f45fb1daef96c6a1c25f73256" dmcf-pid="FxqnMhLxSA" dmcf-ptype="general">GPU는 다양한 알고리즘을 처리할 수 있는 높은 범용성을 갖는 반면 상대적으로 많은 전력과 메모리 대역폭을 요구한다. NPU는 특정 AI 연산에서 높은 효율을 제공하지만 새로운 모델이나 다양한 연산 구조에 대응하기 위한 유연성에 제약이 있을 수 있다.</p> <p contents-hash="7076289ed43b310b4e28a691336b358e7df76e355e09704d23e7e7b95401944a" dmcf-pid="3MBLRloMvj" dmcf-ptype="general">하이퍼비주얼에이아이는 GPNPU를 통해 두 구조의 장점을 결합했다. 정수(Integer)부터 부동소수점(Floating Point)까지 다양한 연산을 지원하면서 AI 연산에 최적화된 고효율 처리 구조를 구현해, 빠르게 변화하는 AI 모델과 Edge 환경의 전력·성능 요구에 동시에 대응한다는 전략이다.</p> <p contents-hash="a91eb6d9107d1947edc2c26096e819a94f328986165d96b0b64b6bc3c71c14e9" dmcf-pid="0RboeSgRvN" dmcf-ptype="general">특히 GPNPU의 핵심 차별화 기술은 ‘Direct Fusion Cache’다. Direct Fusion Cache는 프로세서 내부의 온칩(On-Chip) 공유 메모리를 적극 활용해 연산 과정에서 발생하는 외부 DRAM과의 데이터 이동을 최소화하는 구조다. 하이퍼비주얼에이아이에 따르면 적용 조건에 따라 외부 DRAM 접근 횟수를 최대 99%까지 줄일 수 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="33ea1530fc26ab381ec327c27bd81a98dbdec979d288aaae4f2302d00963d144" dmcf-pid="peKgdvaeWa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="Direct Fusion Cache 구조. (하이퍼비주얼 AI 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dt/20260909132328914fpow.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XP7JQIiPWw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dt/20260909132328914fpow.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> Direct Fusion Cache 구조. (하이퍼비주얼 AI 제공) </figcaption> </figure> <p contents-hash="b961f67e5b41cb59767ddba2fe7945d1c0a234b974a07ed0a1bc3f4958c6a719" dmcf-pid="Ud9aJTNdvg" dmcf-ptype="general"><br> AI 프로세서에서 데이터 이동은 전력 소모와 처리 지연을 발생시키는 주요 요인 중 하나다. 따라서 외부 메모리 접근을 줄이면 단순히 연산 성능을 높이는 것뿐 아니라 전력 효율과 Latency를 함께 개선할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다.</p> <p contents-hash="72667e8ba673d9b7d1ec1c5df6517c90abd298650580e0b7dec3188fb455f584" dmcf-pid="uJ2NiyjJCo" dmcf-ptype="general">개발 환경 역시 GPNPU의 주요 경쟁력으로 제시했다. 하이퍼비주얼에이아이는 기존 GPU 기반 AI 개발자가 사용해 온 개발 방식과 주요 라이브러리를 GPNPU에서도 활용할 수 있도록 소프트웨어 호환 환경을 제공해 새로운 프로세서 도입 과정에서 발생하는 모델 포팅과 개발 부담을 낮춘다는 계획이다.</p> <p contents-hash="cf0404d93e7f73d90f1c6ac216f6d1d6729594eb5eedb3edecd21e0d7c33adf7" dmcf-pid="7iVjnWAiyL" dmcf-ptype="general">윤형민 하이퍼비주얼에이아이 CTO는 “Edge AI 프로세서의 경쟁력은 단순한 TOPS 수치가 아니라 실제 환경에서 얼마나 효율적으로 데이터를 처리하고, 다양한 모델에 대응하며, 기존 개발 환경을 활용할 수 있는가에 의해 결정된다”며 “GPNPU는 연산 구조와 메모리 구조, 소프트웨어 개발 환경을 함께 설계했다는 점에서 차별화된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="b0d6807d2df71cb22d121694704f725109da70266ea856294bde56ce904845ba" dmcf-pid="znfALYcnCn" dmcf-ptype="general">하이퍼비주얼에이아이는 GPNPU를 반도체 IP 라이선스와 Edge AI 반도체 솔루션 형태로 공급하고, 향후 다양한 Edge AI 제품으로 사업 영역을 확대할 계획이다.</p> <p contents-hash="fda076c0d0db252eeb89d8907241ab44d541e62e785728e26050755423b678d8" dmcf-pid="qL4coGkLvi" dmcf-ptype="general">정삼윤 하이퍼비주얼에이아이 대표는 “AI가 데이터센터에서 실제 디바이스와 산업 현장으로 빠르게 확산되면서 전력 효율과 범용성을 동시에 요구하는 시장이 커지고 있다”며 “GPNPU를 기반으로 고객이 실제 제품에 적용할 수 있는 Edge AI 프로세서 솔루션을 제공하는 것이 목표”라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="258c73a1e02515dc0a4bf34d9f9a11b21278c47a7174984c6b9285f820876ffa" dmcf-pid="Bo8kgHEoSJ" dmcf-ptype="general">하이퍼비주얼에이아이 정삼윤 대표는 “GPNPU IP 라이선스와 Edge AI 반도체 솔루션을 기반으로, 온디바이스 AI, 로보틱스, 스마트 팩토리 등 저전력·고성능 연산 수요가 확대되고 있는 Edge AI 시장을 적극 공략할 계획”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="0b67d9864bff8ec4dfd2b370ced5f80820354b638a08e2dce2a034defd8656d8" dmcf-pid="bScHv2XShd" dmcf-ptype="general">강태영 기자 pjcg@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 의료쇼핑 ‘여전’…병원급 하반기 비급여 9조원 육박 09-09 다음 네이버 첫 계열사 부분 파업…임금 동결에 멈춰서는 네이버제트 09-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
