1000억 개 매개변수 LLM을 5W 이하 초저전력으로 처리
내년 3월 시제품 출하…로봇·가전 등 온디바이스 시장 정조준
온디바이스 인공지능(AI) 반도체 전문기업 딥엑스가 삼성전자 파운드리의 2나노미터(㎚) 공정과 차세대 지능형 메모리(PIM)를 적용한 차세대 칩 설계(테이프아웃)를 완료했다. 클라우드에 의존하던 거대 AI 연산을 기기 내부로 끌어내려 '피지컬 AI' 인프라를 구축하는 핵심 단계에 진입했다.
9일 미국 전자산업 전문 매체 EE타임스에 따르면 딥엑스는 1000억 개 매개변수(파라미터) 규모의 거대언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 2세대 AI 반도체 'DX-M2'의 테이프아웃을 마친 것으로 알려졌다. 테이프아웃은 반도체 설계 도면을 완성해 파운드리(위탁생산) 업체로 넘기는 양산 직전 단계를 뜻한다. 딥엑스는 내년 3월 DX-M2의 시제품을 확보하고 같은 해 가을 본격적인 양산에 돌입할 계획이다.
DX-M2의 가장 큰 특징은 삼성전자의 최첨단 제조 공정과 메모리 기술을 결합해 전성비(전력 대비 성능)를 극대화했다는 점이다. 삼성 파운드리의 2나노 게이트올어라운드(GAA) 공정을 적용해 기존 1세대 칩 'DX-M1' 대비 전력 효율을 대폭 끌어올렸다. 이를 통해 최대 80TOPS(초당 80조 회 연산)의 성능을 내면서도 전력 소모를 5W 이하로 묶었다.
특히 삼성전자의 맞춤형 'LPDDR5X-PIM'을 도입해 온디바이스 AI의 고질적인 병목 현상인 메모리 대역폭 한계를 극복했다. PIM(Processing-in-Memory)은 데이터 저장소인 메모리 내부에 연산 기능을 직접 통합한 차세대 지능형 반도체다. 데이터가 프로세서와 메모리 사이를 오가는 과정에서 발생하는 지연과 전력 소모를 줄여 연산 속도를 대폭 높인다.
딥엑스와 삼성전자는 이번 기술 연동을 위해 약 1년 반 동안 협력해 왔다. 시뮬레이션 결과 DX-M2에 LPDDR5X-PIM을 연동하면 단독 구동할 때보다 특정 언어 모델 기준 초당 단어 출력 속도가 6.7배 향상되는 것으로 나타났다. 1세대 칩 대비 전체 메모리 대역폭도 초당 50기가바이트(GB/s)에서 150GB/s로 3배 늘었다.
기존 데이터센터용 AI 칩 시장이 엔비디아 등 글로벌 빅테크의 독무대였다면 딥엑스는 로봇, 가전, 스마트 모빌리티 등 배터리로 작동하는 '엣지 디바이스' 시장을 정조준하고 있다. 현재 로보틱스 기업들은 엔비디아의 '토르(Thor)' 같은 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 시제품에 주로 사용하고 있다. 그러나 실제 양산 단계에서는 발열 제어와 배터리 한계 때문에 전력 소모가 적으면서도 기기 자체에서 구동 가능한 전용 AI 칩이 필수적이다.
DX-M2는 이러한 산업계의 수요를 겨냥해 기획됐다. 딥엑스는 대만 제조사들과 협력해 AI PC 및 노트북 시장 진입을 모색하고 있으며 자동차 제조사들과도 차량용 AI 에이전트 구동을 위한 저전력 칩 도입을 논의하고 있다. 사물인터넷(IoT) 기기 분야에서는 삼성전자와 차세대 스마트 허브 개발을 위한 협력도 진행 중이다.
딥엑스는 앞서 2025년 8월부터 삼성전자 5나노 공정을 적용한 1세대 제품 DX-M1 양산을 시작하며 상용화 경험을 쌓고 있다. 지난달 기준 전 세계 10여 개국에서 88건, 1330만 달러(약 179억 원) 규모의 상업용 구매주문을 확보했다. 회사는 1세대 제품의 양산 성과를 바탕으로 내년 3월 DX-M2 시제품을 고객사에 제공하고 본격적인 상용화 절차에 돌입할 계획이다.
※ 이 기사는 랑펀미디어 AI 시스템을 통해 수집된 정보를 바탕으로 작성되었습니다.
