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[IT뉴스]AMD “라이젠 AI CPU, 피지컬 AI 두뇌로” [AMD AAI 2026]

온카뱅크관리자

2026-07-25 10:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">라이젠 AI 임베디드 X100·크리아 플랫폼 공개…4분기 공급</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2XTvb8fzdw">
          <p contents-hash="1d435e5d38ae4021830f96d8b318b2ebf30c906d9770abf59f279b278e05c46e" dmcf-pid="VZyTK64qnD" dmcf-ptype="general">현실과 직접 작용하는 '피지컬 AI'에 필요한 성능과 반응성을 확보하기 위해서는 높은 연산 성능과 짧은 반응 시간이 모두 필요하다. AMD는 이 '피지컬 AI' 시장에도 고성능 임베디드 프로세서와 보드, 개발자 플랫폼, 소프트웨어 스위트와 파트너 네트워크를 결합해 접근한다는 계획이다. 특히 개발자 플랫폼에서는 '성능'뿐만 아니라 '제어'까지 챙긴 부분이 주목된다.</p>
          <div contents-hash="4b5a98cec10caf993f1825b73438c3d9703d1e71bf42590f469e0ccebaeda9ee" dmcf-pid="f5Wy9P8BRE" dmcf-ptype="general">
           AMD는 7월 22일과 23일(현지시각) 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열린 '어드밴싱 AI 2026(Advancing AI 2026. 이하 AAI 2026)' 행사를 통해 차세대 AI 인프라 포트폴리오를 대거 공개했다. AMD는 이번 행사에서 데이터센터용 제품 뿐만 아니라 '피지컬 AI'를 위한 새로운 프로세서와 플랫폼을 함께 선보이며 더 정교한 피지컬 AI 시대를 제시했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="17d1c4485958c28ce84d781b17c96716524ca95b19e6286372f31d99a84c2d1f" data-idxno="448467" data-type="photo" dmcf-pid="41YW2Q6bRk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈가 탑재된 AMD 크리아 AI SoM / 샌프란시스코=권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103004019myya.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="pMOFMLiPLQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103004019myya.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈가 탑재된 AMD 크리아 AI SoM / 샌프란시스코=권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d9c08579fdeaf5e61b1d0ef2b367506737a3523d137b23acd4c2346debbc0bb4" dmcf-pid="8tGYVxPKnc" dmcf-ptype="general"><strong>고성능 피지컬 AI 시스템을 위한 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'</strong></p>
          <p contents-hash="a513462f58921686ea0719e7160851d49b9bf28bed5673d079f8cd583f7b1d29" dmcf-pid="6FHGfMQ9JA" dmcf-ptype="general">지금까지의 '임베디드' 시장도 AI 시대를 맞아 달라지고 있다. 특히 '에이전틱 AI'와 '피지컬 AI'가 부상하면서 실제 로봇이 상황을 판단하고 움직임을 결정하기 위해 많은 연산량이 필요해졌기 때문이다. 하지만 AI를 위한 연산 장치와 지금까지의 '피지컬'을 위한 제어 장치는 서로 다른 구조가 필요했고, 성능은 물론 영역을 오가는 동안 반응시간 측면에서 손해를 보는 면도 있었다.</p>
          <p contents-hash="d377d8a2832c6b3c8611dd733a2c16780bd9e7960f2d23becdd5de1575305ae8" dmcf-pid="P3XH4Rx2Rj" dmcf-ptype="general">AMD는 이러한 고성능 임베디드, 피지컬 AI 시장을 위해 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈' 프로세서를 공식 발표했다. 이 프로세서는 최대 16개의 '젠 5' 코어와 최대 40개 RDNA 3.5 컴퓨트 유닛(CU) 구성의 그래픽처리장치(GPU), XDNA2 아키텍처 기반 신경망처리장치(NPU)를 갖추고, 프로세서의 구성 요소 전반이 공유하는 '공유 메모리' 구조를 사용한다. 제품 구성은 기존의 '라이젠 AI 맥스' 시리즈와 같은 형태다.</p>
          <p contents-hash="fc7da6391de9e3ef8cd939a1a865e98f57dece5511237facf794e1e9a88984ae" dmcf-pid="Q0ZX8eMVnN" dmcf-ptype="general">고성능 CPU와 GPU, NPU를 공유 메모리로 묶은 구조는 각 구성요소간 전환시 데이터의 이동을 줄여 성능 효율을 높이고 지연시간을 줄이는 효과로 이어졌다. 리얼타임 리눅스를 사용하면 요청에 대한 응답 시간을 7us(마이크로초)까지 줄일 수 있다고 소개됐다. 다양한 역할을 동시에 수행할 때도 특정 하이퍼바이저에 캐시 지정이 가능해 지연시간 성능에 민감한 워크로드에서의 성능을 확보했다.</p>
          <p contents-hash="43e77639987662f7003ba2fd3a3e98f7c1de62553d101fe68cb70d18682fc9f8" dmcf-pid="xp5Z6dRfJa" dmcf-ptype="general">라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈의 CPU와 GPU, NPU 성능은 다양한 형식의 입력을 받고 출력을 처리하는 데 있어 큰 유연성을 제공할 수 있다. PC에서 데이터센터까지 폭넓게 활용되는 ROCm을 포함해 로보틱스에 최적화된 'AMD 로보틱스 소프트웨어 스위트'로 클라우드에서 '인스팅트' GPU로 훈련한 모델을 임베디드에서 매끄럽게 적용할 수도 있다. 이미 임베디드에 익숙한 AMD 답게 24/7 상시 운용 조건과 10년 라이프사이클도 제공한다.</p>
          <div contents-hash="bedeb77ff84128e8f5ec7061592fa7afaedfd3a72ed0eeefc59e9a98b352cb91" dmcf-pid="yjniSHYCdg" dmcf-ptype="general">
           AMD는 이 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'의 경쟁 제품으로 인텔 코어 울트라 시리즈 3나 엔비디아 젯슨 T5000 등을 꼽았다. 이 중 코어 울트라 시리즈 3에 비해서는 AI에서 3.5배 높은 토큰 생성 성능과 40% 빠른 첫 토큰 생성 시간을 제공한다고 언급됐다. 또한 엔비디아 젯슨 T5000보다는 3배 높은 FP32 성능을 제공한다고 덧붙였다. 이 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'는 4분기부터 양산한다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="70601d45640c788867d292a3affadb1c02b7b0962996c9ff7c0e261095e76c37" data-idxno="448468" data-type="photo" dmcf-pid="WIDE1upXLo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AMD 크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼을 든 잭 후인 AMD 수석부사장 / 샌프란시스코=권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103005323azco.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="uaOFMLiPR6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103005323azco.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AMD 크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼을 든 잭 후인 AMD 수석부사장 / 샌프란시스코=권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad8aaa881e91d494a011c7da400aebaea34b49befd47afcd8ef67ff9c4200e66" data-idxno="448469" data-type="photo" dmcf-pid="YCwDt7UZLL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AMD 크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼 주요 특징 / 샌프란시스코=권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103006594ilct.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="91DE1upXnr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/25/552810-SDi8XcZ/20260725103006594ilct.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AMD 크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼 주요 특징 / 샌프란시스코=권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b61ef8ee5867c9ff19825e453724e2993c6bdd0b07688f221bc612072cf604e2" dmcf-pid="GhrwFzu5en" dmcf-ptype="general"><strong>FPGA까지 결합한 '크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼'</strong></p>
          <p contents-hash="fddd54a931c02c06950ede69436b5a65b33163fe2096bdce2685ef91d8aaf7fc" dmcf-pid="Hlmr3q71di" dmcf-ptype="general">AMD가 이번 '어드밴싱 AI 2026'에서 함께 발표한 '크리아(Kria) AI 로보틱스 개발자 플랫폼'은 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'를 기반으로 하드웨어와 소프트웨어까지 긴밀히 통합한 것이 특징이다. 특히 임베디드 프로세서 뿐만 아니라 AMD의 '스파르탄 울트라스케일+(Spartan UltraScale+)' FPGA(Field-Programmable Gate Array)를 통합해 다양한 환경에 대응할 수 있는 유연성을 극대화한 점이 돋보인다. 제품은 4분기 중 공급 예정이다.</p>
          <p contents-hash="f4394cd64421668cffccc4b2f4b0b09cdedfdf1bdffb3dcd4eb35e744c0db039" dmcf-pid="XSsm0BztnJ" dmcf-ptype="general">이 '크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼'에서 FPGA는 표준 인터페이스 이외의 센서 규격과 통합을 가능하게 하는 '센서 퓨전' 구성이나 실시간 제어 등에 유연하게 활용할 수 있다. 또한 'AMD 로보틱스 소프트웨어 스위트'로 피지컬 AI 모델과 로보틱스 영역의 개발자 도구들에 모두 접근할 수 있다. 기존의 AMD 하드웨어 기반 소프트웨어나 AI 모델에 대한 호환성은 물론이고, 엔비디아의 쿠다(CUDA) 기반 코드도 빠르게 변환할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="8dd40d3b77ecc43bbd1fa5d9a01b310b04d3d975605e854a64f37cdbdc26012e" dmcf-pid="ZvOspbqFed" dmcf-ptype="general">생태계 측면에서도 빠른 제품화가 가능하도록 로봇의 OEM부터 AI 모델, 미들웨어, 센서, 시스템 통합, 물리 시뮬레이션 등 폭넓은 영역에서 다양한 파트너들을 갖췄다. 이 중 AI 모델에서는 국내 업체인 '노타 AI(Nota AI)'도 포함돼 있는 점이 눈에 띈다. AMD는 로보틱스 파트너 네트워크도 '개방성'을 중요하게 여기며, 물리 시뮬레이션 영역에서 '로보텍(ROBOTEC)'이 포함된 점도 이런 부분을 반영했다고 언급했다. </p>
          <p contents-hash="b6eae2a21b22bd84db1c89750e21b59878e19b152c86d8e16dc523133dbe04bd" dmcf-pid="5TIOUKB3ne" dmcf-ptype="general">샌프란시스코=권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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