Edge AI 프로세서 전문기업 하이퍼비주얼에이아이(대표 정삼윤)가 GPGPU의 범용성과 NPU의 고효율성을 결합한 ‘GPNPU 반도체 IP’ 라이선스 사업과 Edge AI용 반도체 솔루션 서비스를 본격화한다고 9일 밝혔다.
지난 8일 열린 ‘2026 어드밴텍 에코파트너 포럼’ 온디바이스 AI 분야 파트너로 참여한 하이퍼비주얼에이아이의 윤형민 CTO는 차세대 GPNPU 핵심 기술과 신규 제품 라인업을 공개했다.
‘2026 어드밴텍 에코파트너 포럼’은 어드밴텍社가 LLM, Physical AI, Machine Vision, VLM, On-device AI 등 산업 현장에 AI를 접목하기 위한 Edge-to-Cloud 생태계와 파트너의 기술을 소개하는 행사다.
하이퍼비주얼에이아이가 공개한 GPNPU(General-Purpose Neural Processing Unit)는 기존 AI 반도체 시장의 주요 과제였던 범용성과 연산 효율 간의 간극을 줄인 아키텍처다. 유연한 연산 처리가 가능하지만 전력 소모가 큰 GPU와 높은 효율을 제공하지만 특정 연산에 최적화돼 활용 범위가 제한적인 NPU를 단일 칩 아키텍처에 구현해 전력 대비 성능과 다양한 AI 연산 환경에 대응할 수 있도록 설계됐다고 설명했다.
윤형민 CTO는 GPNPU 아키텍처의 특징으로 정수(Integer) 연산과 부동소수점(Floating Point) 연산 지원을 통한 AI 알고리즘 대응력과 엔비디아 CUDA 기반 소프트웨어 개발 환경과의 호환성을 꼽았다.
윤 CTO는 “기존 개발자들이 활용해 온 CUDA 기반 소프트웨어 개발 환경을 지원해 cuDNN, cuBLAS 등 주요 라이브러리를 사용할 수 있어 신규 SDK 학습 부담을 줄이고 AI 모델 포팅과 디버깅 시간을 단축할 수 있다”고 말했다.
이번 아키텍처의 핵심 기술인 ‘Direct Fusion Cache’(사진)는 온칩(On-Chip) 공유 메모리 구조를 통해 외부 DRAM 접근 횟수를 최대 99%까지 줄이는 기술이다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 전력 소모와 병목 현상을 줄이고 연산 지연(Latency)을 개선했다고 회사 측은 설명했다.
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 공략할 계획”이라고 말했다.
배경민 한경닷컴 기자 bkm@hankyung.com