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엣지코틱스, 피지컬 AI용 칩렛 플랫폼 ‘RAIDEN’ 공개…2027년 양산 계획

  • 이경희 기자
  • 입력 2026.09.26 21:12
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  • X1·X2·X4로 확장 가능한 구조, X4, 최대 3.36PFLOPS FP4 연산 성능
  • 가와사키중공업·유니젠 제품 설계에 채택, 로봇·항공우주·엣지 AI 등 적용 추진

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▲ 기사의 이해를 돕기 위한 인공지능 생성 이미지 [사진=Gemini 생성이미지]

 

일본 팹리스 반도체 기업 엣지코틱스(EdgeCortix)가 로봇과 자율 시스템 등 현실 공간에서 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 위한 차세대 AI 칩렛 플랫폼 ‘RAIDEN(라이덴)’을 선보였다.


엣지코틱스는 26일 RAIDEN을 공개하고 단일 연산 다이부터 4개의 다이를 결합한 구성까지 동일한 하드웨어·소프트웨어 기반에서 확장할 수 있도록 설계했다고 밝혔다.


RAIDEN은 대규모 중앙 데이터센터보다 로봇과 기계, 센서, 산업현장 등 실제 작동 환경에 가까운 곳에서 AI 연산을 수행하는 이른바 ‘시크 엣지(thick edge)’를 주요 적용 분야로 삼고 있다.


제품은 단일 다이 구조의 X1, 2다이 X2, 4다이 X4로 구성된다. 세 제품은 모두 엣지코틱스의 ‘DNA-X’ 가속기 아키텍처와 ‘MERA’ 소프트웨어 스택을 기반으로 한다.


이 가운데 최상위 모델인 RAIDEN X4는 최대 3.36PFLOPS의 FP4 AI 연산 성능과 최대 256GB 메모리를 지원하도록 설계됐다. 메모리 대역폭은 548GB/s이며, 다이 간 총 대역폭은 최대 1.54TB/s다. 멀티다이 패키지 외부로 시스템을 확장하기 위한 칩투칩 연결은 최대 6.4Tb/s를 지원한다.


X4에 탑재되는 4개의 연산 다이는 각각 별도의 AI 가속기로 운용하는 방식이 아니라 하나의 통합 시스템에서 AI 워크로드를 처리하도록 구성됐다.


엣지코틱스는 이러한 구조를 통해 멀티모달·생성형·에이전틱 AI처럼 연산 요구량이 큰 모델을 로봇이나 자율 시스템 등에 적용할 때 컴퓨팅 성능뿐 아니라 메모리와 데이터 전송 능력도 함께 확장할 수 있도록 했다고 설명했다.


DNA-X 아키텍처에는 마이크로코드 프로그래밍이 가능한 행렬·벡터 엔진이 적용됐다. 회사는 일반적인 신경망 추론을 넘어 인지와 추론, 애플리케이션 처리, 제어 등 피지컬 AI에 필요한 다양한 연산을 하나의 플랫폼에서 수행하는 것을 목표로 하고 있다.


개발 환경은 제품 간 공통으로 유지된다. X1과 X2, X4 모두 MERA 소프트웨어 스택을 사용해 하드웨어 규모가 달라지더라도 기존 AI 모델과 개발 환경을 이어갈 수 있도록 설계됐다. 엣지코틱스는 기존 SAKURA-II 플랫폼에서 진행한 개발 작업 역시 RAIDEN으로 이전할 수 있도록 할 계획이다.


RAIDEN은 제품 공개와 함께 일부 기업의 실제 제품 설계에도 적용되고 있다.


가와사키중공업(Kawasaki Heavy Industries)은 차세대 AI 기반 항공우주·방위 제품에 RAIDEN 기반 솔루션을 채택했다. 미국 엔터프라이즈 하드웨어 업체 유니젠(Unigen Corporation)도 RAIDEN 기반 서버 플랫폼을 개발하고 있다. 유니젠은 현재 엣지코틱스의 SAKURA-II 기반 모듈과 서버 시스템을 공급하고 있다.


사캬싱하 다스굽타(Sakyasingha Dasgupta) 엣지코틱스 설립자 겸 최고경영자는 “피지컬 AI에는 컴퓨팅, 메모리, 대역폭, 연결성, 소프트웨어가 함께 확장되는 플랫폼이 필요하다”며 “하나의 아키텍처와 소프트웨어 플랫폼을 단일 다이에서 4다이까지 확장할 수 있도록 RAIDEN을 설계했다”고 밝혔다.


엣지코틱스는 향후 RAIDEN의 적용 분야를 로봇과 자율 시스템, 지능형 제조, 통신, 항공우주·방위, 엣지 AI 인프라 등으로 확대할 계획이다.


제품 공급 일정도 제시했다. 고객 대상 샘플링은 2027년 초 시작하고 양산은 2027년 하반기에 들어갈 예정이다. 현재 공개되지 않은 X1과 X2의 구체적인 사양은 추후 발표할 계획이다.


RAIDEN은 일본 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 지원하는 ‘포스트 5G 정보통신시스템 기반 강화 연구개발 프로젝트’에서 확보한 연구 성과를 기반으로 개발됐다.

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