하이퍼엑셀·리벨리온, 국산 AI칩 통합 가속… 데이터센터 상용화 시동 작성일 10-27 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">하이퍼엑셀 추론·리벨리온 학습용 반도체 연결… 이종 NPU 통합 시스템 개발<br>리벨리온, 다중 노드 분산 학습 환경 구축… 내년 단일 시스템 통합 추진<br>네이버클라우드 실증·GPU와 NPU 간 연산 오차 검증도 진행</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yl8Rfgu5jJ"> <p contents-hash="2013e92ff40a9fc1186b010ecfe1b8319ff513c41c835b80a854166554950c76" dmcf-pid="WS6e4a71od" dmcf-ptype="general">국내 인공지능(AI) 반도체 기업 하이퍼엑셀과 리벨리온이 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 데이터센터에서 구동하기 위한 시스템 통합에 속도를 내고 있다. 그동안 개별 반도체의 성능과 전력 효율을 높이는 데 집중했다면, 앞으로는 추론과 학습에 특화된 반도체를 연결하고 소프트웨어로 자원을 배분하는 통합 인프라 구축에 나선다. 국산 AI 반도체의 경쟁 무대가 개별 칩에서 데이터센터 시스템으로 확대되는 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c6e3f233a652146239eb7a94a3c0249cf1b3e84a5669560b68a2fe935a450c8c" dmcf-pid="YEz2uxXSke" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김주영 하이퍼엑셀 대표가 27일 서울 서초구 서울 AI허브에서 열린 ‘K-클라우드 Tech Day 2026’에서 국산 AI 반도체 기반 데이터센터 구축 기술과 사업 추진 현황을 발표하고 있다./최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/chosunbiz/20261027163319247xtnz.jpg" data-org-width="4000" dmcf-mid="x5TXSpDgai" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/chosunbiz/20261027163319247xtnz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김주영 하이퍼엑셀 대표가 27일 서울 서초구 서울 AI허브에서 열린 ‘K-클라우드 Tech Day 2026’에서 국산 AI 반도체 기반 데이터센터 구축 기술과 사업 추진 현황을 발표하고 있다./최효정 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1c14aef8025825c7d93bcc525de20bdbd77f3d221fff7fa86b2d7bfad618ea81" dmcf-pid="GDqV7MZvjR" dmcf-ptype="general">하이퍼엑셀과 정보통신기획평가원(IITP)은 27일 서울 서초구 서울 AI허브에서 ‘K-클라우드 테크 데이(Tech Day) 2026’을 개최하고 국산 AI 반도체 기반 데이터센터 구축 사업의 기술 개발 현황을 공개했다. 이날 행사에는 하이퍼엑셀과 리벨리온, 모레, 한국전자통신연구원(ETRI) 등 K클라우드 사업 참여 기관들이 참석했다.</p> <p contents-hash="060f047c825eb403bad16db1d9ed9db1207a9d56eba01522e13fab50d3e9c0ef" dmcf-pid="HwBfzR5TcM" dmcf-ptype="general">김주영 하이퍼엑셀 대표는 이날 “기존 AI 데이터센터는 CPU와 GPU가 동일한 서버에 결합돼 있고 정적인 자원 할당 방식으로 운영돼 활용률이 낮다는 문제가 있다”며 “국산 AI 반도체를 분리된 자원으로 구성하고 들어오는 작업에 따라 동적으로 배분하는 컴포저블 클러스터를 구축하는 것이 목표”라고 말했다.</p> <p contents-hash="38ba9dc49e3678fa2cf089df369faadb1506d3ad69ec9fa9f3b584576e16d47d" dmcf-pid="Xrb4qe1yNx" dmcf-ptype="general">컴포저블 클러스터는 추론용 반도체와 학습용 반도체, 메모리, 네트워크 장치 등을 독립적인 자원으로 구성한 뒤 필요한 만큼 연결하는 방식이다. 특정 서버에 탑재된 반도체만 사용하는 기존 구조와 달리 작업량과 AI 모델의 특성에 따라 연산 자원을 유연하게 배분할 수 있다.</p> <p contents-hash="06787cced0caf994972626c639d5f714c777c2e8582c792e8b84c17759c79242" dmcf-pid="ZmK8BdtWjQ" dmcf-ptype="general">하이퍼엑셀은 대규모언어모델(LLM) 추론용 반도체를, 리벨리온은 학습용 신경망처리장치(NPU)를 담당한다. CXL 기반 메모리와 데이터처리장치(DPU), 자원 스케줄링 소프트웨어를 개발하는 기업들도 참여하고 있다. 최종적으로는 서로 다른 국산 반도체를 하나의 데이터센터에서 통합 운영하는 것이 목표다.</p> <p contents-hash="6b4664f29908c8b2b6e10452613af38e18ab856f5e47c3b41c47dcc611a1584e" dmcf-pid="5s96bJFYcP" dmcf-ptype="general">사업은 개별 기술 개발에서 시스템 통합 단계로 넘어가고 있다. 하이퍼엑셀은 1차 연도에 추론용 반도체 하드웨어 시뮬레이터를 개발한 데 이어 2차 연도에는 다중 연산 코어 아키텍처를 고도화하고 실제 칩을 제작했다. 리벨리온은 복수의 NPU를 탑재한 단일 노드 환경을 구축한 뒤 원격직접메모리접근(RDMA) 기반 다중 노드 분산 학습 환경까지 개발했다.</p> <p contents-hash="60fae7860ede244ad8e04ba50172b0b91d973643b6e5fdf30ee1a752bc3e4243" dmcf-pid="1O2PKi3Gk6" dmcf-ptype="general">참여 기관들은 3차 연도에 여러 종류의 NPU와 DPU를 하나의 서버에 탑재해 실제 구동 여부를 검증할 계획이다. 이후 추론용·학습용 반도체와 CXL 메모리 등을 각각 자원 풀로 구성하고, 소프트웨어를 통해 필요한 연산 자원을 연결하는 데이터센터 규모의 시스템으로 확대한다.</p> <p contents-hash="f6390e3eca6abc5c057a183405ee9aa2f81359eef5ad29fa7934d44aaa805090" dmcf-pid="tIVQ9n0Ho8" dmcf-ptype="general">국산 AI 반도체를 함께 구동하기 위한 소프트웨어 검증도 본격화하고 있다. 이날 발표에 나선 스퀴즈비츠는 GPU와 NPU에서 동일한 AI 모델을 학습시켜도 연산 정밀도와 처리 순서에 따라 결과가 달라질 수 있다는 점을 주요 기술 과제로 제시했다.</p> <p contents-hash="0bbbe5e9e3614150288bf205f4569a4a1117272ef0868e2faf45344095b1af9a" dmcf-pid="FCfx2LpXj4" dmcf-ptype="general">AI 모델 학습에서는 미세한 연산 오차가 반복적으로 누적되면서 모델의 가중치와 최종 성능에 영향을 미친다. 특히 최근 활용이 확대되는 강화학습은 AI가 답변을 생성하는 추론 단계와 모델을 업데이트하는 학습 단계에 서로 다른 반도체를 사용할 수 있어 연산 결과의 일관성을 확보하는 것이 중요하다.</p> <p contents-hash="8be46db3868ed13beb955f42d9745087d35ddad06f3eae9e1ba2f6c9b3a8760e" dmcf-pid="3h4MVoUZAf" dmcf-ptype="general">스퀴즈비츠는 NPU의 연산 특성을 GPU에서 재현하는 시뮬레이터를 개발하고 주요 연산 16종에 대한 검증을 진행했다. 공개 AI 모델을 활용한 학습 기준 데이터도 구축하고 있다. 향후 리벨리온의 실제 NPU에서 학습 결과를 비교해 서로 다른 반도체를 함께 사용할 때 발생하는 오차를 검증할 계획이다.</p> <p contents-hash="469f22d8d59f0c94dc188c4b5d7a9a5b186a697c05f06ee4cc34eebc96922851" dmcf-pid="0l8Rfgu5AV" dmcf-ptype="general">하이퍼엑셀은 자체 추론용 반도체 ‘베르다(Bertha)’를 활용한 서비스 실증에도 나섰다. 김 대표는 “올해 3월 엔지니어링 샘플을 확보한 이후 하드웨어 구동과 소프트웨어 탑재를 마쳤다”며 “네이버클라우드와 초기 고객 실증(PoC)을 진행하고 있다”고 밝혔다. 회사는 베르다를 최대 8장까지 탑재하는 서버를 개발하고 있으며 대규모 시스템 구축을 위한 협력도 추진하고 있다.</p> <p contents-hash="403d478a8a02c2b5140d7b30be7d817416c69d40602bff41395bfa78069b0e4d" dmcf-pid="pS6e4a71c2" dmcf-ptype="general">삼성전자의 차세대 저전력 D램을 적용하는 작업도 진행 중이다. 김 대표는 “삼성전자로부터 LPDDR5X 샘플 약 200개를 확보했다”며 “현재 새로운 보드를 제작하고 있으며 내년 2월쯤 소프트웨어를 탑재해 시연하는 것을 목표로 하고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="2a2115416c5f99094626dd7da1d57096f807aca2f1e58d5dc2fbcef6ae6d61c5" dmcf-pid="UvPd8Nzto9" dmcf-ptype="general">하이퍼엑셀은 베르다와 엔비디아 GPU를 함께 활용하는 기술도 개발 중이다. AI 모델이 입력된 문맥을 처리하는 프리필(Prefill) 단계에는 베르다를, 답변을 생성하는 디코드(Decode) 단계에는 GPU를 사용하는 방식이다. 회사 측은 시뮬레이션에서 전체 처리량을 최대 3배까지 높일 가능성을 확인했으며 연말까지 관련 시스템 개발을 추진할 계획이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="5487848a94f96a9b8cd39e4a63b5eb670efe8c06c8eb8a10f7ef7be14159b49d" dmcf-pid="uFgkLIPKoK" dmcf-ptype="general">K클라우드 사업은 국산 AI 반도체의 상용화를 위해 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 호환성과 시스템 통합 기술까지 확보하는 데 초점을 맞추고 있다. 개별 NPU가 높은 성능을 구현하더라도 실제 데이터센터에서 다른 반도체와 함께 안정적으로 작동하지 못하면 활용 범위가 제한될 수 있기 때문이다. 하이퍼엑셀과 리벨리온 등 참여 기업들은 시스템 통합과 실증을 통해 국산 AI 반도체의 데이터센터 적용 가능성을 검증할 계획이다.</p> <p contents-hash="0f672d48e820183361313dc5968029d7e968e0609ca10c39f2d1e70c652b8557" dmcf-pid="73aEoCQ9ab" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 수명 늘어난 고리 3·4호기에 숨 돌린 산업계…IAEA는 '수요 폭발' 예상 10-27 다음 네이버, 브룩필드와 12조원 AI인프라 계약…AI팩토리 본격 공략 10-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
