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[IT뉴스][AI페스타]③ "2세대 NPU 성능 3배 향상"···딥엑스, 로봇·CCTV 공략 강화

온카뱅크관리자

2026-10-08 17:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> DX-M1, 비전 추론 특화···영상 현장서 분석해 필요한 정보만 전송 DX-M2, 생성형 AI 처리 확대···2027년 상반기 시제품·연내 양산 목표 GPU는 대규모 연산·NPU는 현장 추론···10개국 8개 산업서 77개 프로젝트 
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 <img alt="조재홍 딥엑스 공공사업기획팀장이 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' AIR(AI Realization) 쇼케이스에서 발표하고 있다. / 사진=김도영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552777-a6ToU27/20261008174332172rhyl.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="4mCnWYiPR8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552777-a6ToU27/20261008174332172rhyl.jpg" width="658">
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 조재홍 딥엑스 공공사업기획팀장이 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' AIR(AI Realization) 쇼케이스에서 발표하고 있다. / 사진=김도영 기자
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 [시사저널e=김도영 기자] 딥엑스가 2세대 신경망처리장치(NPU)의 성능을 현재 제품보다 3배 이상 높여 로봇과 폐쇄회로(CC)TV 등 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략을 강화한다. 비전 AI 추론에 특화된 DX-M1에서 생성형 AI 처리 범위를 넓힌 DX-M2로 제품군을 확장해 기기에서 수행할 수 있는 AI 서비스를 늘린다는 전략이다.
 조재홍 딥엑스 공공사업기획팀장은 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' AIR(AI Realization) 쇼케이스 발표 직후 기자와 만나 "2세대 칩은 현재보다 3배 이상의 성능을 목표로 하고 있다"며 "이를 위해서는 더 미세한 공정으로 가야 한다"고 말했다. 딥엑스는 2027년 상반기 DX-M2 시제품을 선보이고 같은 해 양산에 들어가는 것을 목표로 개발하고 있다.
 현재 양산 중인 DX-M1은 컴퓨터 비전 추론을 주력으로 하는 1세대 NPU다. 25TOPS(초당 25조번 연산)의 AI 성능을 내면서 소비전력은 1~5W 수준이다. 딥엑스는 300종 이상의 YOLO 계열 비전 모델을 지원해 로봇과 스마트팩토리, 물류, CCTV 등에서 사람과 사물, 장애물과 행동을 인식하는 데 활용하고 있다.
 DX-M2는 비전 추론을 넘어 대규모언어모델(LLM)과 소형언어모델(SLM) 등 생성형 AI 처리 성능을 확대한 2세대 NPU다. DX-M1도 일부 소형언어모델을 구동할 수 있지만 DX-M2는 더 크고 복잡한 언어모델을 저전력 기기에서 처리하는 데 초점을 맞췄다.
 이날 현장에서 만난 딥엑스 관계자는 "현재 제품은 영상 인식 중심이지만 다음 제품은 영상뿐 아니라 LLM과 생성형 AI까지 최적화하고 있다"며 "기기에서 처리할 수 있는 모델과 서비스의 범위를 확대하는 방향"이라고 말했다. 로봇이 주변 환경을 인식하는 데서 나아가 사용자의 명령과 현장 정보를 함께 해석하도록 지원하는 것이 목표다.
 DX-M1을 활용한 CCTV 시스템은 촬영한 영상을 모두 중앙 서버로 보내지 않고 카메라가 설치된 구역에서 먼저 분석한다. 사람과 행동을 인식한 뒤 이상 상황이나 분석에 필요한 정보만 관제센터에 전달해 영상 전송량과 서버의 연산 부담을 줄이는 방식이다.
 딥엑스 관계자는 "각 구역에서 영상을 1차로 처리하고 필요한 데이터만 중앙으로 넘긴 뒤 추가 분석한다"며 "관제센터에서 사람이 CCTV 화면을 계속 보고 있지 않아도 AI가 문제를 인식했을 때만 보고받을 수 있다"고 설명했다. 사람에게 처음 부여한 식별번호를 유지하며 이동 경로를 추적하고 자세와 손가락 움직임까지 분석할 수 있다는 설명이다.
 DX-M1은 현대자동차그룹 로보틱스랩의 서비스 로봇 '달이(DAL-e)'에도 탑재됐다. 조 상무는 "로봇 전체를 하나의 칩으로 구동하는 것은 아니다"며 "DX-M1은 주변 환경과 장애물, 접근 대상을 판단하는 비전 처리를 담당하고 구동과 제어 등은 다른 프로세서가 맡는다"고 말했다.
 바이두가 오래된 회계장부를 디지털화하는 작업에도 DX-M1이 적용됐다. 장부 이미지를 서버로 모두 보내는 대신 기기에서 광학문자인식(OCR)을 수행해 문자 정보를 추출한 뒤 필요한 데이터만 전송한다. 조 상무는 "단순 이미지 전송과 비교해 데이터 트래픽을 약 7분의 1로 줄였고 서버 저장공간도 절감했다"고 말했다.
 ◇현장추론에서생성형AI로···DX-M2적용범위확대
 로봇과 CCTV, 문서 인식에 적용된 DX-M1은 데이터를 기기에서 먼저 처리해 서버로 보내는 정보와 연산량을 줄이는 역할을 한다. DX-M2는 이러한 온디바이스 처리 범위를 영상 인식에서 언어 이해와 답변 생성으로 넓힌다. 주변 환경과 사용자의 명령을 함께 해석하는 로봇과 산업 장비가 주요 적용 대상이다.
 처리하는 언어모델의 규모가 커지면 메모리에서 데이터를 읽고 쓰는 작업도 늘어난다. 데이터 이동에 드는 시간과 전력을 줄이는 메모리 설계가 중요한 이유다. 딥엑스는 소비전력과 발열을 낮추기 위해 DX-M1과 차세대 제품에 저전력 D램인 LPDDR을 사용한다. 대역폭이 높은 HBM보다 전력과 공간을 적게 사용해 배터리로 작동하는 로봇과 카메라에 적합하다는 설명이다.
 차세대 제품에는 연산 기능 일부를 메모리에 넣는 PIM(Processing In Memory)도 지원할 계획이다. 프로세서와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 횟수를 줄여 언어모델의 연산 효율을 높이기 위해서다. 딥엑스 관계자는 "HBM이 데이터가 이동하는 통로를 넓히는 방식이라면 PIM은 연산 일부를 메모리 안에서 처리해 메모리 접근 자체를 줄이는 기술"이라고 말했다.
 딥엑스는 DX-M1으로 확보한 비전 AI 적용 사례를 기반으로 DX-M2를 로봇과 산업 장비의 생성형 AI 영역으로 확대할 계획이다. 조 상무는 "현재 10개국과 8개 산업 분야에서 77건 이상의 글로벌 프로젝트를 수행하고 있으며 1300만달러 이상 수출을 달성했다"고 말했다. 이어 "대규모 학습과 추론은 GPU가 담당해야 하지만 모든 AI 서비스가 그런 것은 아니다"며 "피지컬 AI와 온디바이스 환경에 맞춰 필요한 서비스를 효율적으로 구현하는 반도체가 중요하다"고 강조했다.
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