삼성SDS가 경북 구미에 인공지능(AI) 전용 데이터센터를 짓는다. 삼성이 지난 7월 발표한 영남권 60조원 투자 계획의 ‘첫 삽’이다. 삼성SDS는 2일 구미시 공단동 약 1만 4000평 부지에 ‘구미 AI 데이터센터’를 착공했다고 밝혔다. 2028년 말 준공을 목표로 초기 전력 용량 60메가와트(MW) 규모로 조성하고, 향후 AI 수요에 따라 최대 120MW까지 확장할 계획이다. 삼성SDS는 지난 1월 데이터센터 건립에 4273억원을 투자한다고 공시했다. 구미 AI 데이터센터는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버 운영에 특화된다. 발열이 적은 일반 서버에는 공기로 열을 식히는 공랭식을, 발열량이 많은 GPU 서버에는 물을 순환시켜 냉각하는 수랭식을 적용한다. 대용량 전력 인프라와 주요 설비 이중화, 비상전원 체계도 구축한다. 차세대 GPU 서버와 고전력 장비까지 수용할 수 있도록 설계했다. 이번 사업은 삼성이 지난 7월 발표한 영남권 투자 계획의 일환이다. 삼성은 당시 구미에 AI 데이터센터와 휴머노이드를, 울산에는 전고체 배터리를, 부산은 AI 서버용 반도체 부품, 거제는 고부가가치 선박에 투자해 영남권을 피지컬 AI 산업 거점으로 육성하겠다고 밝혔다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 “데이터센터 구축·운영 경험과 클라우드, AI 기술 역량을 모아 고객이 믿고 이용할 수 있는 AI 인프라를 만들겠다”고 말했다.

현대건설은 경북 포항에 세워지는 40㎿ 규모의 ‘포항 인공지능(AI) 데이터센터’ 건설에 본격 착수했다. 현대건설은 에이아이팩토리포항피에프브이(AI Factory Pohang PFV)가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’의 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치에 들어갔다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터 신축공사는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전 용량 40㎿ 규모의 AI 전용 데이터센터를 건립하는 프로젝트다. 기존의 범용 연산 중심 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 분석·처리하는 AI 작업에 특화된 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 데이터센터로, 지난 6월 착공해 내년 하반기 운영을 목표로 한다. 공사 기간은 총 16.5개월이다. 사업 시행사인 네오에이아이클라우드(Neo AI Cloud)는 포항 AI 데이터센터를 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라로 구축할 계획이다. 엔비디아의 최신 AI칩 ‘베라 루빈’ 기반의 그래픽처리장치(GPU) 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 전력 밀도가 약 10배 높은 초고집적 환경을 구현했고 고발열 AI 서버의 냉각을 고려해 국내 최초로 ‘수랭식 냉각시스템’을 도입했다. 에너지 효율 지표인 PUE도 1.25로 설계해 에너지 손실을 최소화했다. 현대건설은 특히 16.5개월이라는 짧은 공사 기간을 맞추기 위해 PC 공법으로 사전 제작하는 방식을 국내에서 처음으로 적용했다. 이를 통해 기존 현장 타설 공법으로는 1년가량 소요될 골조 공사를 2개월로 단축했다. 또 착공 전부터 최적의 사업 구조와 방식을 검토하는 프리컨스터럭션 서비스(PCS)와 설계·인허가·시공 준비를 병행 추진하는 패스트트랙 방식을 활용해 전체 일정을 단축했다. 현대건설 관계자는 “최근 생성형 AI와 초거대 AI 모델 확산으로 데이터센터 시장 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”며 “포항 AI 데이터센터를 공기 안에 성공적으로 준공해 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증할 것”이라고 말했다.

최근 열린 ‘핫 칩스 2026’ 행사에는 삼성과 SK 하이닉스가 공개한 미래 고대역폭 메모리(HBM) 로드맵이 관심을 끌었습니다. HBM4까지 발전한 상태에서 두 회사 모두 같은 발열과 전력 소모 증가, 복잡도 증가 같은 문제에 직면한 상태이며 비슷하지만 약간 다른 방식을 통해 이 문제를 풀어가기 위해 노력하고 있습니다. 아마도 가장 비슷한 점은 궁극적으로 HBM 메모리를 그래픽처리장치(GPU) 같은 프로세서 위에 올리려고 한다는 점일 것입니다. 일단 SK 하이닉스는 HBM4E와 HBM5에서 당면한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 해결책을 몇 가지 제시했습니다. 이미 올해 초 CES에서 SK 하이닉스는 HBM4 16단(16Hi) 제품을 공개하면서 용량 48GB 용량, 대역폭 2.9TB/s의 스펙을 자랑한 바 있습니다. 이처럼 높은 용량과 대역폭은 여러 층의 D램 다이를 관통하는 TSV(실리콘 관통 전극) 덕분입니다. HBM4에서는 TSV 수가 이미 2만 개를 넘어섰고 HBM의 최하층에 있는 베이스 다이는 GPU와 데이터를 고속으로 주고받기 위해 1만 6148개의 베이스 마이크로 범프로 실리콘 인터포저와 연결되어 있습니다. 문제는 앞으로입니다. 다음 세대 HBM 메모리에서는 속도를 더 높이기 위해 TSV 간 거리를 지금보다 더 줄여 18㎛ 미만으로 낮춰야 하는데, 이미 마이크로 범프 간 간격이 너무 줄어든 상황입니다. 따라서 아예 범프 없이 인터포저에 직접 접합하는 하이브리드 본딩(hybrid bonding) 기술이 시도되고 있습니다. 현재 12-Hi 하이브리드 본딩 HBM이 검증 완료된 상태이고 앞으로 16-20Hi 스택 하이브리드 본딩 기술을 개발해 장기적으로 HBM4E/HBM5에 적용할 계획입니다. 하지만 하이브리드 본딩 기술이 발열 문제는 해결해 주지 못합니다. 그래서 SK 하이닉스는 iHBM (ICE-HBM)이라는 냉각 기술을 개발 중입니다. 이는 열이 많이 발생하는 부위에 높은 열전도율과 전기 절연성을 갖춘 냉각 소자를 내장하여 열 저항을 30% 이상 줄이는 기술입니다. 다만 더 장기적으로 보면 HBM – 실리콘 인터포저 – GPU/CPU의 구조는 늘어나는 전력 소모와 복잡도를 감당하기 점점 힘들어집니다. 가장 좋은 방법은 아예 메모리와 프로세서 간격을 최대한 짧게 만들기 위해 아예 붙여 버리는 것입니다. 그러면 전기적 신호가 매우 짧은 거리를 이동하기 때문에 전력 소모가 줄어들고 속도도 빠르게 할 수 있습니다. 이와 같은 접근법은 삼성전자도 크게 다르지 않습니다. 삼성은 3단계 로드맵을 제시했는데, 우선 첫 단계로 베이스 다이를 고급 로직 공정으로 옮겨 신호를 주고받는 물리적 층인 PHY를 작게 만들고, 메모리 컨트롤러 같은 프로세서 영역을 베이스 다이로 옮길 수 있는 면적을 확보할 예정입니다. 동시에 iHBM과 비슷하지만 조금 다른 냉각 기술인 HPB(Heat Path Block)를 도입해 PHY 영역의 약 50%를 커버하고 피크 온도를 35% 이상 낮출 계획입니다. 두 번째 단계에서는 베이스 다이에 더 많은 기능을 넣어 HBM을 ‘똑똑한 메모리’로 만들고 마지막 단계에서는 아예 HBM을 프로세서 위로 올려 실리콘 인터포저라는 중간 단계를 생략하고 바로 프로세서와 메모리를 고속으로 연결합니다. 이 단계는 기존처럼 가로 방향(lateral)으로 통신하던 방식을 없애고, 수직으로 메모리가 올라가기 때문에 z축이라는 의미에서 zHBM이라고 명명했습니다. 삼성전자는 zHBM을 도입하면 전력 효율 약 70% 향상, D램 대역폭 2.3배 이상 증가, D램 모듈당 약 100W 전력 절감 등의 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 다만 해결해야 할 문제도 적지 않습니다. 중간 단계인 실리콘 인터포저를 없애고 아예 프로세서 위에 수직으로 메모리를 올리면 메모리와 프로세서 간 거리를 최대로 좁힐 수 있지만 대신 발열 제어가 어려워집니다. 소비자용 프로세서인 라이젠 X3D의 경우에도 프로세서 위에 캐시 메모리를 올린 후 발열 제어가 어려워 1세대에서는 클럭을 높이는 데 제한이 있었습니다. 이미 전기 먹는 하마가 된 지 오래인 GPU나 서버 CPU는 문제가 더 심각할 수밖에 없습니다. 현재도 수랭식 시스템으로 겨우 열을 제어할 수 있는 상황입니다. 따라서 초기 프로세서 적층형 HBM은 발열 관리를 위해 별도의 열전달 경로를 배치하고 I/O 전력을 대폭 줄이면서 메모리를 16층(16Hi)이 아니라 4층(4Hi) 정도 낮은 높이로 올릴 가능성이 높습니다. 그래도 이미 전력 소모가 감당하기 힘든 수준인 GPU 위에 역시 전기를 많이 먹는 메모리를 올리는 일은 쉽지 않을 가능성이 높습니다. 다만 이제까지 수많은 기술적 어려움을 돌파하면서 성장한 기업들인 만큼 앞으로 새로운 돌파구를 만들어 결국 문제를 해결할 것으로 기대합니다.

SWM.AI가 레노버와 손잡고 차세대 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’ 공동 개발에 나선다. 서울 강남 도심에서 축적해 온 로보택시 운영 경험과 실주행 데이터를 바탕으로, 무인 자율주행 기술 고도화에 속도를 내겠다는 구상이다. SWM.AI는 8일 글로벌 ICT 기업 레노버와 자율주행용 컴퓨팅 플랫폼 AP-700 공동 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 회사는 이번 협력을 통해 자율주행 소프트웨어와 실주행 데이터, AI 추론 모델, 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 결합하는 기술 기반을 한층 강화하게 됐다고 설명했다. 최근 기술 업계에서는 현실 공간에서 직접 인지하고 판단하며 행동하는 ‘피지컬 AI’가 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 자율주행차는 그 대표적인 사례로 꼽힌다. 도로 위에서 센서로 주변 상황을 파악하고, AI 모델로 주행 판단을 내린 뒤, 실제 차량 제어까지 수행하기 때문이다. SWM.AI는 자사의 로보택시가 이러한 피지컬 AI 개념을 실제 도심 환경에서 구현하는 사례라고 보고 있다. 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등을 통해 주변 360도 환경을 인식하고, VLA 기반 AI 모델을 활용해 주행 상황을 해석한 뒤 가감속과 조향을 제어하는 방식으로 운행된다. 회사는 2024년 9월부터 서울 강남권에서 로보택시 운행 경험과 실주행 데이터를 축적해 왔다고 밝혔다. 강남은 복잡한 교차로와 높은 교통 밀도, 다양한 돌발 변수가 공존하는 도심 지역인 만큼 자율주행 기술을 검증하고 고도화하는 데 의미 있는 환경이라는 설명이다. 이 과정에서 확보한 데이터는 다시 AI 모델 개선에 활용되며 기술 고도화의 기반이 되고 있다. 이번에 공동 개발하는 AP-700은 자율주행 AI 연산을 지원하기 위한 고성능 차량용 컴퓨팅 플랫폼이다. 엔비디아 드라이브 토르-X SoC를 듀얼로 탑재하는 구조를 바탕으로 대규모 센서 데이터와 AI 연산을 실시간 처리할 수 있도록 설계될 예정이다. 여기에 인피니언 TC397 MCU를 이중 적용하고, 수랭식 냉각 시스템을 도입해 장시간 운행 환경에서의 안정성도 고려했다. SWM.AI는 이번 협력을 통해 실주행 데이터와 AI 모델에 더해 차량 내 연산 플랫폼까지 확보하며 자율주행 기술 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김기혁 SWM.AI 대표는 “실제 도심에서 축적한 주행 데이터와 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼이 결합되면 무인 자율주행 기술 상용화 기반을 한층 강화할 수 있다”며 “앞으로도 실제 운행 환경에서 검증을 이어가며 자율주행 기술 고도화에 힘쓰겠다”고 말했다. SWM.AI와 레노버는 이번 협력을 계기로 차세대 로보택시 플랫폼 개발과 관련 기술 고도화를 지속 추진할 계획이다. 업계에서는 실제 도심 주행 데이터와 고성능 차량용 AI 플랫폼의 결합이 향후 무인 이동 서비스 확산에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

“스마트팜으로 억대 연봉 실현을 꿈꿉니다.” 청년 농업인 육성을 위한 충남도 스마트팜 사관학교가 ‘정예 농촌창업 청년농’ 양성의 산실이 되고 있다. 충남도는 14개 시군에 스마트팜 사관학교를 설치해 47개 임대 스마트팜을 운영 중이라고 16일 밝혔다. 이곳은 도 농업기술원 등이 이론과 판매 교육, 실습 등으로 스마트팜 청년농을 양성한다. 각 임대 스마트팜에서는 청년농들이 3.3㎡당 620원의 연간 임대료를 내고, 작물을 재배하며 판매 교육 등을 받는다. 네덜란드형 스마트팜시스템과 공기열에너지, 수랭식 냉난방 등 시설도 갖췄다. 그동안 스마트팜 사관학교에서는 35명이 졸업해 17명이 창농에 성공했다. 현재 청년농 50명이 미래 부농의 꿈을 키우고 있다. 완숙 토마토 재배 청년농은 연간 4500만원 안팎의 소득을 거뒀다. 방울토마토 재배 청년농은 연간 9500만원의 소득을 올렸다. 김영웅씨는 4600㎡(약 1400평) 규모 스마트팜에서 딸기를 재배해 지난 작기 3억원의 매출에 1억 5000만원의 순이익을 올렸다. 충남도 관계자는 “청년농들이 시행착오 없이 창농해 정착할 수 있도록 뒷받침하고 있다”고 말했다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 라이젠 CPU를 통해 기사회생했습니다. 그리고 서버 부분에도 에픽 CPU를 출시해 점점 시장 점유율을 늘려 이제는 서버와 소비자 CPU 시장 모두에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 과거 절대 이길 수 없을 것 같았던 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직 GPU 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. 최근 엔비디아가 고성능 AI 서버 GPU에 집중하는 사이 AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 시장에서 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 절대 성능에서 엔비디아 GPU보다 낮은 게 사실입니다. 특히 AI 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 AI와 서버 시장에 집중한 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 구성되어 있어 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 그러나 AMD는 최근 열린 어드밴싱 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼들을 함께 공개했습니다. 우선 가장 중요한 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있어 스펙상으로 보면 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. 새로운 MI350X 시리즈는 TSMC의 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결한 복잡한 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억 개의 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. 8개의 HBM3E 메모리는 총 288GB의 용량과 8TB/s의 대역폭을 제공합니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. 기본 연산 능력은 FP 64기준 MI350X와 MI355X가 72TFLOPS와 78.6TFLOPS입니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 엔비디아는 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 288GB HBM3E 메모리와 FP4 Tensor Dense/Sparse 기준으로 15/30TFLOPS의 성능을 지니고 있어 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계가 엔비디아 위주일 뿐 아니라 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. AMD는 이점을 의식하듯 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 각각의 인스팅트 MI350X/MI355X GPU는 8개씩 묶어 하나의 플랫폼을 구성한 후 서버 랙에 들어가는데, 이때 수많은 GPU를 연결해 효율적으로 작동하게 만드는 일이 중요합니다. 펜산도 폴라라 AI NIC는 10만 개 이상의 GPU 하이퍼스케일 시스템에도 대응할 수 있습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 그리고 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬던 것처럼 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

삼성SDI가 5일부터 열리는 국내 최대 배터리 산업 전시회 ‘인터배터리’에서 현대자동차·기아와 손잡고 로봇·자율주행차 등 미래형 제품을 선보인다. SK온과 SK엔무브는 배터리 화재 위험을 줄이는 전기차용 ‘액침냉각’ 기술을 소개하는 등 혁신 배터리 기술이 바꿀 미래상을 제시한다. 삼성SDI는 서울 강남구 코엑스에서 열리는 이번 전시회에 ‘배터리 기술로 업그레이드되는 우리의 일상’이라는 슬로건을 내걸고 고성능 배터리가 탑재된 로봇·자율주행차 등을 전시한다고 3일 밝혔다. 전시 부스에서는 현대차·기아 로보틱스랩의 서비스 로봇 ‘달이’(DAL-e)와 ‘모베드’(MobED)가 참관객들을 맞는다. 삼성SDI가 인터배터리에서 현대차·기아와 공동 마케팅을 진행하는 것은 처음이다. 달이는 환영 인사와 함께 삼성SDI의 배터리를 소개한다. 또 자율주행 스타트업인 오토노머스에이투지(A2Z)의 레벨4 자율주행셔틀 ‘로이’도 전시되며 방문객들은 가상 탑승 체험을 할 수 있다. 달이, 모베드, 로이에는 모두 삼성SDI의 21700(지름 21㎜, 높이 70㎜) 원통형 배터리가 탑재된다. 아울러 삼성SDI는 차세대 46파이(지름 46㎜) 원통형 배터리 라인업도 공개한다. 46파이 배터리는 기존 21700 원통형 배터리보다 에너지 밀도와 출력 등을 크게 향상시켰다. SK온과 SK엔무브는 배터리 안전성과 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 전기차용 액침냉각 기술을 선보인다. 액침냉각은 절연성 냉각 플루이드를 배터리 팩 내부에 순환시켜 열을 효과적으로 방출하는 시스템이다. 냉매가 배터리 셀과 직접 접촉하기 때문에 공랭식·수랭식 등 간접 냉각 방식보다 온도 상승을 효율적으로 억제한다. 급속 충전처럼 발열이 심한 상황에서 배터리 셀 온도를 일정 수준 이하로 유지하면 화재나 폭발 위험성을 크게 낮출 수 있다. SK온은 독자적 무선 배터리관리시스템(BMS)을 접목해 액침냉각의 성능을 극대화할 방침이다. BMS는 배터리 전압·전류·온도 등을 실시간으로 모니터링하고 충·방전 성능을 조율하는 제어 시스템이다.

삼성SDI가 5일부터 열리는 국내 최대 배터리 산업 전시회 ‘인터배터리’에서 현대자동차·기아와 손잡고 로봇·자율주행차 등 미래형 제품을 선보인다. SK온과 SK엔무브는 배터리 화재 위험을 줄이는 전기차용 ‘액침냉각’ 기술을 소개하는 등 혁신 배터리 기술이 바꿀 미래상을 제시한다. 삼성SDI는 서울 강남구 코엑스에서 열리는 이번 전시회에 ‘배터리 기술로 업그레이드되는 우리의 일상’이라는 슬로건을 내걸고 고성능 배터리가 탑재한 로봇·자율주행차 등을 전시한다고 3일 밝혔다. 전시 부스에서는 현대차·기아 로보틱스랩의 서비스 로봇 ‘달이’(DAL-e)와 ‘모베드’(MobED)가 참관객들을 맞는다. 삼성SDI가 인터배터리에서 현대차·기아와 공동마케팅을 진행하는 것은 처음이다. 달이는 환영 인사와 함께 삼성SDI의 배터리를 소개한다. 또 자율주행 스타트업인 오토노머스에이투지(A2Z)의 레벨4 자율주행셔틀 ‘로이’도 전시되며 방문객들은 가상 탑승 체험도 할 수 있다. 달이, 모베드, 로이에는 모두 삼성SDI의 21700(지름 21㎜, 높이 70㎜) 원통형 배터리가 탑재된다. 아울러 삼성SDI는 차세대 46파이(지름 46㎜) 원통형 배터리 라인업도 공개한다. 46파이 배터리는 기존 21700 원통형 배터리보다 에너지 밀도와 출력 등을 크게 향상했다. SK온과 SK엔무브는 배터리 안전성과 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 전기차용 ‘액침냉각’ 기술을 선보인다. 액침냉각은 절연성 냉각 플루이드를 배터리 팩 내부에 순환시켜 열을 효과적으로 방출하는 시스템이다. 냉매가 배터리 셀과 직접 접촉하기 때문에 공랭식·수랭식 등 간접 냉각 방식보다 온도 상승을 효율적으로 억제한다. 급속 충전처럼 발열이 심한 상황에서 배터리 셀 온도를 일정 수준 이하로 유지하면 화재나 폭발 위험성을 크게 낮출 수 있다. SK온은 독자적 무선 배터리관리시스템(BMS)을 접목해 액침냉각의 성능을 극대화한다는 방침이다. BMS는 배터리 전압·전류·온도 등을 실시간으로 모니터링하고 충·방전 성능을 조율하는 제어 시스템이다.

AMD는 최근 열린 2024 테크데이 이벤트에서 신형 데스크탑 CPU인 라이젠 9000과 노트북 CPU인 라이젠 AI 300, 그리고 여기에 사용된 Zen 5 아키텍처에 대해 자세한 내용을 공개했습니다. 7월 31일 출시를 앞둔 상황에서 여러 가지 정보를 공개하는 건 당연하지만, 그 내용을 뜯어보면 과거와는 다른 자신감이 느껴집니다. 물론 기업에서 배포하는 자료는 보통 유리한 내용 위주로 편집하게 마련이지만, 그걸 감안해도 자신감이 느껴진다는 이야기입니다. 라이젠 9000 시리즈는 2017년에 등장한 젠 마이크로아키텍처의 Zen 5 기반으로 Zen+와 Zen 3+ 같은 개량형을 포함하지 않은 경우 5세대 해당합니다. 젠은 이전에 사용하던 불도저와 비교해서 같은 클럭에서 성능을 의미하는 IPC 기준으로 한 번에 40%나 되는 성능 향상을 이뤄냈습니다. 그리고 Zen 2에서 15%, Zen 3에서 19%, Zen 4에서 13% 정도 성능을 꾸준히 높였습니다. Zen 5에서는 IPC 기준 16%의 성능 향상을 달성했다고 발표했습니다. 이와 같은 성능 향상이 누적된 결과 AMD 라이젠 CPU는 출시 초기와 달리 이제 싱글 스레드 성능에서 충분히 경쟁력을 확보하고 있습니다. 1세대 라이젠의 경우 4코어 인텔 프로세서보다 게임 성능은 느렸지만, 8코어 CPU라는 점 덕분에 멀티 스레드 성능에서 우위를 점했습니다. 따라서 출시 초기에는 주로 코어 숫자가 많다는 점에 초점을 맞춰 홍보했습니다. 하지만 이번에 공개된 슬라이드에서는 오히려 코어 숫자가 더 많은 인텔 CPU와 비교가 눈길을 끌고 있습니다. AMD에 따르면 12코어 24스레드인 라이젠 9 9900X는 24코어 32스레드인 인텔 코어 i9 14900K와 비교해서 사이버 펑크 2077에서 최대 13%, 호라이즌 던 제로에서 최대 22%의 성능 향상이 있습니다. 보더랜드 3처럼 4%밖에 차이 나지 않는 경우도 있지만, 인텔 13/14세대 프로세서의 게임 성능을 거의 따라잡은 라이젠 7000 시리즈의 성능을 감안하면 IPC가 16% 정도 높아진 라이젠 9000 시리즈의 게임 성능은 충분히 기대할 수 있습니다.아무튼 AMD가 16코어 32스레드 최상위 프로세서인 라이젠 9 9950X와의 비교는 아예 보여주지 않고 그 아래 등급의 프로세서와의 결과만 보여준 것은 자신감의 표출이라고 해도 상당히 이례적인 경우입니다. 심지어 8코어 라이젠 7 9700X는 20코어 인텔 코어 i7 – 14700K와 비교하고 6코어 라이젠 5 9600X는 14코어인 인텔 코어 i5 – 14600K와 비교했습니다. 라이젠 출시 초기와는 정반대의 상황입니다. 물론 게임에서 그렇게 많은 코어를 사용하지 않는다는 점을 감안하면 고성능 Zen 5 코어를 사용한 라이젠 9000 시리즈의 강세는 어느 정도 예상할 수 있습니다. 하지만 이렇게 등급 파괴 수준의 성능을 보여줄지 확인하기 위해서는 정식 출시 이후 상세한 벤치마크를 통한 검증이 필요합니다. 하나 더 주목할 점은 전력 소모와 발열 감소입니다. 지난 몇 년간 인텔과 AMD는 경쟁을 통해 CPU의 코어 숫자와 클럭을 크게 늘렸습니다. 하지만 그 결과 고성능 CPU는 일반 소비자가 감당하기 다소 버거운 수준까지 전력 소모와 발열이 증가했습니다. 이제 16코어, 24코어 CPU를 사용하기 위해서는 공랭 쿨러 대신 거대한 방열판을 지닌 수랭식 쿨러와 대용량 파워 서플라이가 필요한 상황입니다. 당연히 소비자들 사이에서는 ‘불판’이나 ‘전력 차력 쇼’라는 비판이 이어졌습니다. 이를 의식했는지 AMD는 라이젠 9000 시리즈에서 발열량의 기준인 TDP를 낮췄습니다. 16코어인 라이젠 9 9950X는 170W로 이전과 동일하지만 12코어인 라이젠 9 9900X는 170W에서 120W로 낮추고 8코어 6코어 프로세서들도 105W에서 65W로 낮췄습니다. 이는 새로운 Zen 5 아키텍처와 TSMC 4nm 공정 덕분으로 보입니다.물론 TDP는 실제 전력 소모와 완전히 일치하지는 않지만, 보통 비례하기 때문에 전력 소모와 발열이 그만큼 감소했다는 뜻으로 볼 수 있습니다. 따라서 소비자들이 추가 비용을 지불하며 고용량 파워 서플라이와 수랭식 쿨러를 갖춰야 할 필요성이 줄어들 것으로 보입니다. 발열 및 소음 감소, 전기료 절감 효과 역시 기대할 수 있습니다. 본래 10년 전만 해도 AMD CPU가 코어 숫자가 많고 가격이 저렴한 대신 전력 소모와 발열이 많은 단점이 있었던 것과 비교하면 격세지감이 느껴지는 대목입니다. 여기에 더해 AMD는 CPU에서 방출되는 열의 저항을 15%나 줄여 같은 TDP라도 온도를 최대 7도 정도 낮출 수 있다고 발표했습니다. CPU 반도체 자체는 부서지기 쉽기 때문에 이를 보호하기 위해 히트 스프레더라는 금속판을 위에 덮습니다. 그리고 그 안에 열전도율이 높은 물질을 채워 넣는데, 아마도 이 부분을 개선해서 열 저항을 줄인 것으로 추정됩니다. CPU의 열을 쉽게 통제할 수 있다면 비싼 쿨러의 필요성이 줄어들 뿐 아니라 같은 쿨러라도 더 조용하고 쾌적한 사용이 가능합니다.AMD가 발표한 내용대로라면 올해 하반기 CPU 시장에서 라이젠 9000 시리즈의 우세를 예상해 볼 수 있습니다. 다만 인텔도 구경만 하고 있지는 않을 예정입니다. 몇 년간 아키텍처를 유지한 인텔 데스크톱 CPU는 올해 말 대대적인 변화를 예고하고 있습니다. 코드네임 애로우 레이크로 알려진 새 CPU는 라이젠 9000 시리즈처럼 아키텍처와 미세 공정을 전면 개선해 새로 도전장을 내밀 계획입니다. 지난 몇 년간 AMD는 데스크톱 시장에서 꾸준히 점유율을 올려 인텔의 독점적 지위를 흔들고 있습니다. 그리고 덕분에 소비자들은 경쟁을 통한 이득을 누리는 중입니다. 하지만 반대로 AMD의 일방적 우세는 새로운 독점 기업의 탄생을 예고할 수 있기 때문에 바람직하다고 보기 어렵습니다. 라이젠 9000 시리즈의 선전과 함께 인텔 애로우 레이크의 선전도 기대합니다.

SK엔무브가 한화에어로스페이스와 손잡고 업계 처음으로 선박용 에너지저장장치(ESS) 액침냉각 기술 개발에 나선다. 선박용 ESS 액침냉각은 플루이드에 선박용 ESS를 직접 침전시켜 냉각하는 차세대 열관리 기술로, 기존 공랭·수랭식 대비 안전성을 높이는 기술로 주목받고 있다. SK엔무브는 한화에어로스페이스와 부산 해운대구 벡스코(BEXCO)에서 열린 제23회 국제 조선 및 해양산업전(KORMARINE 2023)에서 ‘선박용 액침형 ESS 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 이번 업무 협력으로 선박용 ESS 액침냉각 기술 개발과 국내외 선급 인증 확보를 통해 선박용 ESS 시장을 선점하고 지배력을 강화한다는 계획이다. 국제해사기구(IMO)의 온실가스 배출 규제에 따라 국내외 선박협회로부터 선박용 ESS 액침냉각 기술에 대한 선급 인증을 조기 확보하겠다는 것이다. 이에 따라 SK엔무브는 고품질 윤활기유를 활용한 액침냉각 시스템 전용 플루이드를, 한화에어로스페이스는 리튬전지체계 기술을 바탕으로 선박용 ESS 시스템을 맡아 기술 개발에 나선다. 김원기 SK엔무브 그린성장본부장은 “ESS, 데이터센터를 비롯해 전기에너지 사용 영역에서 열관리를 위한 액침냉각 시장이 미래 핵심 비즈니스 영역으로 부상하고 있다”며 “이번 협업을 통해 액침냉각 시장 활성화에 기여하고 에너지 효율화 기업으로서의 가치를 글로벌 시장에서 인정받겠다”고 말했다. 한편 글로벌 시장조사업체 마켓츠앤마켓츠에 따르면 전세계 선박용 ESS 시장은 2021년 약 21억 달러에서 2030년 약 76억 달러로 연평균 15.5%의 성장이 예상된다.

미 해군에서 실패한 사업으로 꼽히던 줌월트급 구축함이 새로운 무장을 탑재하는 현대화를 준비하고 있다. DDG-1000 줌월트급 구축함은 1990년대 초반 연구가 시작된 미 해군의 차세대 구축함 개발 계획인 SC-21((Surface Combatant for the 21st Century)에 뿌리를 두고 있다. 여러 연구와 변화를 거쳐 32척의 신형 구축함을 개발할 계획이었지만, 급등한 개발 및 건조비 등 예산 문제로 수량이 계속 감축되어 24척이 되었다가 7척으로 다시 줄어들었고, 결국 3척만 건조되었다.  2014년 말에야 첫 함정인 USS 줌월트가 미 해군에 인도된 줌월트급 구축함은 선체 측면 상부가 안쪽으로 굽어지는 텀블홈(Tumblehome) 설계를 채용했는데, 레이더 반사를 줄여준다.선체 위에 위치한 사령탑과 기타 부분이 복합재를 사용하였고, 레이더가 상부 구조물에 통합된 형태로 스텔스성을 더욱 높였다. 줌월트급 구축함은 알레이 버크급 구축함보다 40% 선체가 크지만, 레이더 단면적이 매우 낮으며, 레이더 화면에는 작은 어선 정도의 크기로 잡히는 것으로 알려졌다.  줌월트급 구축함의 가장 큰 실패점 가운데 하나는 무장이다. 지상 전력에 대한 화력 지원용으로 개발된 줌월트급 구축함은 155mm 구경의 첨단 함포체계(AGS)를 두 문 장착하기로 되어 있었다. AGS용 포탄은 장거리 지사공격탄(LRLAP)라는 전용탄으로 약 84해리(154km)의 사거리를 목표로 했다. AGS는 분당 10발의 속도로 LRLAP를 발사할 수 있도록 수랭식으로 설계되었다. 하지만, 구축함 도입 댓수가 줄어들면서 LRLAP 도입 단가가 늘어났고, 발당 100만 달러에 가까울 것으로 예상되면서 논란이 일었고, 2016년 11월 LRLAP 도입이 취소되었다. LRLAP를 사용하지 못하게 되어 못쓰게 된 AGS를 대체하기 위해 여러 연구가 진행되었지만, 결론을 내리지 못했다.  다른 무장은 선체 주변으로 장착되는 Mk57 외장형 수직발사대(PVLS: Peripheral Vertical Launch System)다. Mk57 PVLS는 총 80개의 셀로 이루어졌고, 토마호크 순항미사일, ESSM, SM-6 미사일을 발사할 수 있도록 설계되었다. 줌월트급 구축함은 예정된 현대화 작업을 통해 재래식 신속 타격(CPS) 미사일로 불리는 극초음속 미사일을 탑재하기 위한 개조를 받게 된다. CPS 탑재를 위해 AGS 함포를 제거하고 대형 미사일 수직발사 시스템(LMVLS)를 탑재할 예정이다. 현대화 작업에는 함정 컴퓨터 개량도 포함된다.  CPS는 미 육군과 해군이 함께 개발 중인 극초음속 미사일 프로젝트다. 육군이 공통 활공체를 개발하고, 해군이 로켓 부스터를 개발한다. 미 육군은 장거리 극초음속 무기(LRHW)로 부르고 있으며, 2023년 첫 포대를 배치할 예정이다. 미 해군은 2025년부터 줌월트급 구축함, 2029년에는 버지니아급 공격 잠수함에 CPS를 배치할 예정이다. 미 육군이 핫 런치 방식으로 발사하는데 비해, 해군은 콜드 런치 방식으로 발사한다는 점이 차이다.  CPS 탑재가 완료되면 해안에서 지상 전력에 대한 화력 지원 함정에서 원거리에서 장거리 타격을 담당하는 함정으로 성격이 바뀌게 된다. 그럴 경우, 그동안 지상에 근접할 경우 아무리 스텔스 성능이 우수한 줌월트급 구축함이라도 생존을 보장할 수 없다는 비판 논리에서 벗어날 것으로 보인다.

개인용 컴퓨터 역사 초기에는 열을 식히기 위한 단순한 방열판조차 없는 컴퓨터가 대부분이었습니다. 그러다가 점점 컴퓨터의 속도가 빨라지면서 열을 빠르게 배출하기 위한 방열판이 등장했고 펜티엄 CPU 이후에는 냉각팬이 일반적인 형태가 됐습니다. 이후 컴퓨터의 속도가 점점 더 빨라지고 소비하는 전력도 많아지면서 냉각팬의 크기와 소음은 점점 더 커졌습니다. 그리고 냉각이 필요한 부품의 숫자도 많아졌습니다. 이제는 2~3개의 냉각팬을 장착한 공랭식 쿨러도 모자라 수랭식 쿨러를 장착한 게이밍 및 전문가용 PC가 드물지 않은 시대입니다. 그나마 무겁고 큰 냉각팬을 탑재할 수 있는 데스크톱 PC는 사정이 나은 편입니다. 노트북이나 태블릿의 경우 탑재할 수 있는 냉각팬 크기에 제약이 많습니다. 많은 제조사가 이 문제를 극복하기 위해 다양한 디자인의 팬리스 노트북을 개발했습니다. 하지만 냉각팬 없이는 충분한 공기 순환이 어렵다는 문제가 있었습니다. 인텔과 냉각 시스템 개발사인 프로레 시스템스(Frore Systems)는 이 문제를 극복할 수 있는 새로운 팬리스(fanless) 냉각 기술을 공개했습니다. 이 팬리스 쿨러는 시끄럽고 전력 소모가 많은 냉각팬 대신 얇은 막에 초음파 주파수의 진동을 일으켜 공기를 한쪽으로 밀어냅니다. 따라서 바람이 지나는 소리 이외에는 사람의 귀로 들을 수 있는 소음이 없고 움직이는 부품이 없어 전력 소모가 적은 것이 특징입니다. 에어젯(AirJet)이라고 명명한 이 팬리스 쿨러의 두께는 2.8㎜에 불과합니다. 안에는 4장의 얇은 막이 있어 공기를 한쪽 방향으로 1,750파스칼의 압력으로 밀어냅니다. 원리상 오히려 두께가 얇을수록 효율이 높아지기 때문에 얇은 노트북이나 태블릿에 제격입니다. 물론 공기를 밀어내는 힘이 강하지 않은 만큼 발열량이 매우 큰 고성능 데스크톱 CPU나 GPU에는 적합하지 않은 부분도 있습니다.인텔은 자사의 에보(Evo) 플랫폼에 에어젯 미니와 프로 두 가지 버전의 팬리스 쿨러를 도입할 예정입니다. 에어젯 미니는 크기 27.5 x 41.5㎜, 무게 11g로 5.25W의 열 분산 능력을 지니고 있습니다. 13인치 경량 노트북 기준으로 TDP 10W급 제품에 적합한 수준입니다. 에어젯 프로는 크기 31.5 x 71.5㎜에 무게 22g으로 같은 크기 노트북에서 20W TDP를 감당할 수 있습니다. 소음은 21-24 데시벨 정도이며 전력 소모량은 1W 이내입니다.　 이렇게 가볍고 성능이 좋은 저전력 팬리스 쿨러가 노트북에 탑재된다면 배터리 사용 시간 증가, 발열로 인한 성능 저하 방지, 무게와 소음 감소 등 여러 가지 이점이 있습니다. 다만 대중화를 위해서는 가격이라는 중요한 최종 관문을 넘어야 합니다. 아무리 좋아도 지나치게 비싼 가격을 감당할 소비자는 많지 않습니다. 에어젯 쿨러의 구체적인 가격이나 실제 성능을 검증할 수 있는 노트북은 아직 공개되지 않았기 때문에 현재까지는 신중하게 기다릴 필요가 있습니다. 과거에도 신개념의 냉각 장치들이 냉각팬에 도전장을 내밀었다가 소리소문 없이 사라졌는데, 이번에는 다를 수 있을지 결과가 주목됩니다. 

올해는 우리나라는 물론 유럽, 미국, 일본할 것 없이 북반구 여러 지역이 폭염에 시달리고 있습니다. 이렇게 더우면 사람만 힘든 게 아니라 기계도 힘들 수 밖에 없습니다. 컴퓨터 같은 전자 기기 역시 열에 매우 취약해 냉방이 아주 중요합니다. 특히 하루 24시간 365일 가동해야 하는 서버는 여름은 물론 1년 내내 냉각에 상당한 에너지와 비용을 소모하고 있습니다. 최근 건설된 데이터 센터들은 서버 냉각에 들어가는 에너지가 전체 에너지의 40%에 육박하고 있습니다. 서버로 각종 업무를 처리하는 것이 아니라 단지 서버를 식히기 위해 엄청난 전기와 비용이 소모되는 것입니다. 주요 IT 기업들은 서버를 더 효과적으로 식힐 수 있는 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 이런 노력 중 하나가 서버를 아예 액체 속에 담그는 것입니다. 액체의 밀도는 공기보다 월등히 높으므로 액체를 사용한 수랭식 냉각 시스템이 공랭 냉각 시스템보다 더 많은 열을 처리할 수 있습니다. 일반적인 내연 기관용 수랭식 시스템과 마찬가지로 컴퓨터 수랭 시스템도 CPU나 그래픽 카드 등 일부 부품에 열 교환기, 펌프, 라디에이터 등을 연결해 냉각시키는 방식입니다. 액침 냉각(Immersion Cooling)은 여기서 한 걸음 더 나아가 아예 시스템 전체를 액체에 넣는 방식입니다. 액침 냉각이 수랭식보다 더 우월한 점은 시스템 전체를 식힐 수 있다는 것입니다. 컴퓨터에서 가장 열이 많이 발생하는 부품은 CPU나 GPU이지만, 사실 메모리나 다른 보조 칩(칩셋이나 컨트롤러 칩), 저장 장치, 전원부의 발열량도 상당합니다. 특히 전원부는 프로세서만큼이나 뜨거운 부분입니다. 이렇게 열을 많이 받는 부품은 결국 시스템 전체의 수명을 갉아먹고 고장의 원인이 될 수 있습니다. 물론 메인보드 기판 역시 장시간 열을 받으면 변성이 오거나 수명이 짧아집니다. 수랭식이든 공랭식이든 부품의 일부만 효과적으로 식히기 때문에 나머지 부품은 상당한 열을 받아야 합니다. 하지만 아예 시스템 전체를 액체에 넣게 되면 모든 부품의 온도를 균일하게 유지할 수 있습니다. 작년 마이크로소프트가 공개한 프로토타입 액침 서버는 액체의 끓는 점이 섭씨 50도에 불과해 시스템 전체를 이 온도 아래로 유지할 수 있습니다. 3M에서 개발한 불소 기반의 액체 냉매가 사용된 것으로 알려져 있습니다. 하지만 액침 냉각에 관심을 보이는 거대 IT 기업은 마이크로소프트만이 아닙니다. 인텔 역시 이 기술에 큰 관심을 보이고 있습니다.최근 인텔은 액침 냉각 전문 회사인 GRC와 함께 관련 기술을 개발한다고 발표했습니다. 두 회사는 액침 냉각 기반의 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템을 개발할 예정입니다. 인텔이 액침 냉각 기술에 관심을 보인 것은 최근 프로세서의 칩렛 구조와 거대화가 배경으로 풀이됩니다. 과거 프로세서 업계는 더 크고 복잡한 프로세서를 만들어도 미세 공정을 도입해 발열량과 전력 소모량을 억제할 수 있었습니다. 하지만 최근 반도체의 회로 미세화가 물리적 한계에 근접하면서 더 작은 트랜지스터를 만드는 일이 점점 더 복잡하고 어려워지고 있습니다. 따라서 인텔, AMD, 엔비디아 등 여러 프로세서 제조사들은 여러 개의 작은 칩을 하나로 묶어 거대한 칩을 만드는 칩렛 방식을 도입하고 있습니다. 특히 인텔은 수십 개 이상의 타일로 구성된 거대한 복합 프로세서 기술을 개발하고 있습니다. 프로세서 하나의 전력 소모량이 앞으로는 1000W도 넘을 것이라는 이야기가 나오는 배경입니다. 이렇게 엄청난 발열량을 지닌 프로세서가 있다면 주변 부품과 메인보드 기판이 받는 열도 상당할 수밖에 없습니다. 아예 시스템 전체를 액체에 넣어 식히는 것이 더 합리적인 해결책이 될 수 있는 이유입니다. 다만 이번 발표가 인텔이 액침 냉각 서버 시스템과 데이터 서버를 반드시 출시할 것이라는 이야기는 아닙니다. 인텔은 7억 달러를 투자해 데이터 센터 및 서버 시스템 냉각 기술을 개발하고 있으며 이번 발표 역시 그중 하나입니다. 하지만 지구는 계속 뜨거워지고 있고 데이터 센터에 있는 서버가 내뿜는 열기도 점점 늘어나고 있습니다. 획기적인 전력 효율 향상 기술이 도입되지 않는 이상 액침 냉각 기술 같은 신기술의 필요성은 계속 커질 수밖에 없습니다. 

1980년대만 해도 개인용 데스크톱 컴퓨터는 전기를 많이 먹는 기기가 아니었습니다. 하지만 프로세서의 성능을 높이기 위해 많은 기능과 장치를 추가하면서 전기도 많이 먹고 발열도 많아지게 됐습니다. 그리고 어느 순간부터 발열을 해결하는 문제가 개인용 컴퓨터에서 중요한 문제로 떠올랐습니다.  CPU에 냉각용 방열판이 장착된 것은 486 시대 이후였고 작은 냉각팬이 일반화된 것은 펜티엄 프로세서 이후로 볼 수 있습니다. 그리고 펜티엄 4 프로세서와 애슬론 프로세서의 경쟁이 격화된 2000년대 초반부터 상당한 열을 처리할 수 있는 고성능 쿨러가 보급됐습니다.  여기에 GPU가 CPU보다 더 크고 복잡해지면서 거대한 쿨러를 장착한 그래픽 카드가 등장해 열을 식혔습니다. 그리고 나중에는 늘어나는 열을 감당하기 위해 라디에이터와 펌프를 지닌 수랭식 쿨러까지 등장했습니다.  이렇듯 프로세서의 전력 소비와 발열량이 늘어나자 점차 전력 대 성능 비율 혹은 와트(W)당 성능이라는 개념이 등장했습니다. 특히 하루 24시간 1년 365일 가동해야 하는 데이터 센터는 전력 소모가 엄청나기 때문에 이 개념이 중요합니다. 전기를 많이 먹을수록 유지비가 늘어났고 발열량도 같이 늘어나기 때문에 냉각 시스템에 들어가는 비용도 더 늘어나니 어쩔 수 없는 일이었습니다. 이에 따라 주요 프로세서 제조사들 역시 와트당 성능을 중요시하게 됐습니다.  와트 당 성능비를 높이는 방법은 여러 가지입니다. 대표적인 방법은 클럭을 낮추고 코어 숫자를 늘리는 것입니다. CPU 클럭이 두 배가 되면 전력 소모는 두 배 이상 늘어납니다. 뒤집어 말해 클럭을 절반으로 낮추고 코어 숫자를 두 배로 늘리면 더 적은 전력으로 같은 성능을 달성할 수 있습니다. 따라서 서버용 CPU는 코어 숫자는 많은 대신 클럭은 소비자용 제품보다 낮습니다. GPU 역시 CPU보다 클럭이 훨씬 낮지만, 수많은 작은 연산 유닛을 병렬로 연결해 연산 능력을 높이는 방식으로 볼 수 있습니다.  여기에 마이크로 아키텍처를 개선하고 반도체 미세 공정을 도입하면 같은 성능에서 전력 소모를 줄이거나 반대로 같은 에너지를 사용해도 성능을 높여 와트당 성능비를 높일 수 있습니다.  여기까지 보면 꼭 전력 소모를 늘리지 않더라도 쉽게 와트당 성능을 높일 수 있는 것처럼 보입니다. 하지만 사실 그럴 수 없는 속사정이 있습니다. 전력 소모를 줄이는 데 매우 중요한 미세 공정 개발 속도가 최근 더디게 진행되고 있기 때문입니다. 이미 너무 작아진 트랜지스터를 더 작게 만들기 위해서는 천문학적인 투자와 연구 개발이 필요합니다. 이 과정은 과거보다 더디게 진행 중입니다.  인텔, AMD, 엔비디아, 애플 등 주요 제조사들은 성능을 더 높이기 위해 여러 개의 반도체 칩을 하나로 묶어 더 큰 프로세서를 만드는 대안을 선택했습니다. 그러면 미세 공정이 허용하는 것보다 더 거대한 프로세서를 만들 수 있기 때문입니다. 하지만 대신 전력 소모는 더 커질 수밖에 없습니다.  세계 최대의 파운드리 반도체 제조사인 TSMC는 2D, 2.5D, 3D 반도체 패키징 기술을 이용해 앞으로 3000억 개의 트랜지스터를 집적한 초거대 프로세서 개발이 가능할 것으로 내다봤습니다. 하지만 그 과정에서 프로세서의 전력 소모가 1000W를 넘게 될 것으로 예상됩니다. 여러 개의 칩렛으로 구성된 프로세서가 사실상 에어컨 수준인 킬로와트급 전기를 먹게 된다는 이야기입니다.  이미 단일 칩으로 가장 거대한 엔비디아의 H100 호퍼 GPU의 경우 트랜지스터 집적도가 800억 개에 달하고 최대 전력 소모가 700W에 달합니다. 여기에 엔비디아는 자사의 첫 서버 ARM 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 연결해 슈퍼컴퓨터와 서버 시장을 노릴 계획입니다. 이 경우 전력 소모량은 훨씬 올라갈 것입니다.  아직 정식 출시 전이지만, 인텔의 차세대 서버 프로세서인 사파이어 래피즈도 최대 4개의 타일을 붙여 하나의 큰 CPU를 만드는 방식이라 전력 소모량이 크게 높아질 수 있습니다. 인텔의 고성능 GPU인 Xe HPC (폰테 베키오)의 경우에도 47개의 타일을 붙여 1000억 개 이상의 트랜지스터를 집적한 만큼 전력 소모량이 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다. 전력 소모량 증가는 서버 제품군에만 국한되지 않고 있습니다. 게임용 GPU 시장 역시 지난 몇 년간 전력 소모가 다시 늘어나고 있습니다. 엔비디아의 RTX 3090은 350W, RTX 3090 Ti은 450W의 TDP를 갖고 있는데, RTX 4000 시리즈는 이것보다 전력 소모가 더 늘어난다는 소식이 들리고 있습니다. 고성능 게이밍 PC에 국한된 이야기지만, PC용 파워 서플라이 용량도 서버급인 1000W를 넘는 게 낭비가 아닌 시대가 오고 있는 것입니다. 인텔과 AMD의 차기 CPU 역시 고성능 제품은 전력 소모가 다시 늘어날 가능성이 높습니다.  2004년 등장한 인텔의 펜티엄 4 프레스캇 프로세서는 당시 기준으로 엄청난 발열량과 전력 모소 때문에 프레스핫(hot)이라는 별명이 붙었습니다. 이 시기 쿨러로는 감당하기 힘든 최대 115W의 TDP 때문에 잘 모르고 케이스를 만졌다가 뜨거움에 놀란 소비자들이 하나둘이 아니었고 국내에서는 보일러 광고로 패러디되기까지 했습니다. 하지만 현재 등장하는 고성능 CPU와 GPU를 보면 이 정도는 애교로 보일 정도입니다.  현재까지는 전력 소모나 발열량 증가보다 성능 향상이 더 빨라서 와트당 성능비는 계속 향상되고 있습니다. 하지만 지구는 점점 뜨거워지고 있고 전기 요금도 점점 더 오르고 있어 앞으로 전력 소모량을 줄이는 것이 점차 중요한 과제로 떠오를 것입니다. 반도체 제조사들이 어디서 돌파구를 마련할 수 있을지 주목됩니다. 

노트북 컴퓨터나 스마트 기기를 장시간 사용하다 보면 배터리 부분이 뜨거워져 깜짝 놀랄 때가 있다. 이런 발열 현상은 노트북 컴퓨터나 스마트 기기의 속도와 성능을 저하시키고 전자제품의 고장을 일으키는 주된 원인으로 꼽힌다. 전자제품뿐만 아니라 내연기관을 사용하는 자동차 같은 경우에도 엔진 발열을 제대로 관리하지 못하면 폭발이나 화재가 발생할 가능성이 크고 수명이 짧아진다. 내연기관이나 전자기기에서 발생하는 열을 관리하는 방식으로는 공기를 순환시켜 식히는 공랭식과 물과 같은 액체를 이용한 수랭식 두 가지가 있다. 많은 경우 공기 순환으로 발열 현상을 관리한다. 스위스 로잔연방공과대학(EPFL) 전기공학연구소 연구팀은 액체를 이용해 개별 전자칩에서 발생하는 열을 관리해 전체 시스템의 과열을 효과적으로 차단할 수 있는 마이크로 유체 냉각 기술을 개발했다. 이 같은 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 9월 10일자에 실렸다. 4차 산업혁명의 주역으로 불리는 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 분야는 방대한 정보의 저장과 관리가 필수적이다. 이 때문에 서비스 공급자들은 대용량 서버 컴퓨터와 네트워크 회선을 갖춘 데이터센터를 짓는다. 문제는 데이터센터는 1년 365일, 하루 24시간 쉼 없이 작동해야 하기 때문에 전력 사용량뿐만 아니라 서버에서 방출하는 열기가 어마어마하다는 점이다. 미국 내에 있는 데이터센터들만 해도 연간 24테라와트시(TWh)의 전기를 사용하고 1000억ℓ의 물을 사용하는 것으로 알려져 있다. 이는 미국에서 다섯 번째로 큰 도시이며 약 158만 4000명의 인구가 사는 필라델피아에서 1년간 쓰는 전기와 물의 양과 비슷하다.전자공학 연구는 트랜지스터를 최대한 집적시켜 성능은 높이고 크기는 줄이면서 발열 현상을 최소화하는 데 집중되고 있다. 연구팀은 소형 전자기기에 대한 수요는 늘어나고 장치가 복잡해지는 추세에서 현재와 같은 공랭식으로는 발열 현상을 줄이는 데 한계가 있다고 봤다. 이에 연구팀은 개별 마이크로 칩 각각에 액체 냉각 시스템을 내장시키는 방식을 생각해 냈다. 연구팀은 미세유체역학 기술로 반도체 칩 내부에 미세 유체가 흐를 수 있도록 했다. 전자기기가 작동하면 미세 유체가 흐르면서 반도체 칩에서 발생하는 열을 효과적으로 식힐 수 있게 한 것이다. 특히 마이크로칩이 작동할 때 가장 뜨거운 부위(핫스폿)에 미세 유체 채널을 배치해 개별 반도체 칩의 열을 신속하게 식힘으로써 전체 시스템의 발열 현상을 더 효과적으로 제어할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 이번 기술은 기존 전자기기 냉각 방식보다 50배 이상의 냉각 효과가 있는 것으로 확인됐다. 연구팀은 전기 전도성이 ‘0’인 탈이온수를 냉각액으로 사용했는데 이보다 더 효과적으로 열을 제거할 수 있는 액체를 개발 중이라고 밝혔다. 연구를 주도한 앨리슨 매티올리(반도체공학) EPFL 교수는 “전자공학 분야에서의 숙제는 지속 가능하고 비용면에서 효율적인 방법으로 발열 현상을 처리할 수 있는 냉각 기술을 개발하는 것”이라며 “기존 공랭식 방법으로 전체 장치를 냉각시키는 동시에 이번 기술로 개별 칩의 발열을 억제하면 전자기기들을 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 본다”고 말했다. 매티올리 교수는 “이번 기술은 전자기기를 더욱 소형화할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨팅 장치의 에너지 소비를 획기적으로 줄이는 데 도움이 될 것”이라고 덧붙였다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

가솔린 엔진 ‘스마트스트림 G3.5 T-GDi’디젤 엔진 ‘스마트스트림 D3.0’ 첫 공개연비 효율 개선, 미세먼지 배출 대폭 저감 현대자동차그룹이 23일 신형 대형엔진 2종을 공개했다. 다음달 출시되는 제네시스 첫 스포츠유틸리티차(SUV) ‘GV80’에 처음으로 적용될 것으로 보인다. 현대차그룹은 22~23일 경기 화성 롤링힐스 호텔에서 ‘지속 가능한 모빌리티를 위한 파워트레인 기술의 혁신’이라는 주제로 ‘2019 현대·기아 국제 파워트레인 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 행사에서 현대차그룹은 신형 엔진인 ‘스마트스트림 G3.5 T-GDi’과 ‘스마트스트림 D3.0’을 공개했다. 이와 함께 ‘스마트스트림 습식 8단 듀얼클러치변속기(DCT)’도 소개했다. 가솔린 엔진인 ‘스마트스트림 G3.5 T-GDi’는 최고출력 380마력, 최대토크 54㎏·m의 성능을 갖췄다. 현대차그룹 관계자는 “연료를 연소실 내부에 직접 분사하는 ‘GDi’ 시스템과 연소실 입구 흡기 포트에 분사하는 ‘MPi’ 시스템의 장점을 결합한 ‘듀얼 퓨얼 인젝션’ 기술을 적용해 연비 효율을 개선하고 미세먼지 배출도 줄였다”고 설명했다. ‘스마트스트림 D3.0’은 국내 첫 직렬 6기통 디젤 엔진으로 최고출력 278마력, 최대토크 60㎏·m의 힘을 발휘한다. 엔진 32㎏ 경량화, 엔진 마찰 저감, 수랭식 인터쿨러, 연비·배기 최적화 등의 신기술도 적용됐다.올해로 19회째를 맞은 현대·기아차 국제 파워트레인 콘퍼런스는 국내외 200여개의 파워트레인 업체 및 관계자들이 차세대 엔진 관련 신기술을 공유하고 협력 방안을 논의하는 장이다. 이번 행사에는 보쉬, 콘티넨탈, 델파이 테크놀로지스, 덴소, 마그나, 말레, 셰플러, 발레오 등 세계 주요 파워트레인 업체와 국내외 학계에서 1300여명이 참석했다. 이영준 기자 the@seoul.co.kr

인텔은 2006년 코드네임 콘로(Conroe)로 알려진 코어2 듀오 프로세서를 출시한 후 10년 넘게 CPU 시장의 패권을 장악했습니다. 물론 그전에도 CPU는 물론 반도체 업계 1위 기업이긴 했지만, 경쟁자인 AMD가 20년 전쯤 애슬론 계열 프로세서를 내놓은 이후 종종 수세에 몰리면서 어려움을 겪기도 했습니다. 이 어려움을 타개하기 위해 내놓은 펜티엄4 프로세서는 한때 AMD CPU를 앞서기도 했지만, 클록을 높일수록 급격히 늘어나는 발열 때문에 결국 사라지고 아키텍처를 대대적으로 혁신한 콘로가 등장했던 것입니다. 이때 AMD와의 격차를 크게 벌려 놓은 인텔은 더 이상 적수가 없는 듯했습니다. 하지만 거의 회생불능처럼 보였던 AMD는 2017년 라이젠 프로세서로 화려하게 부활에 성공했습니다. 젠(Zen) 아키텍처 기반의 라이젠은 인텔 코어 프로세서보다 더 작은 코어를 사용하고 여러 개의 다이를 하나의 CPU에 넣는 방식으로 코어 개수를 크게 늘려 인텔을 압박했습니다. 인텔에는 설상가상으로 3세대 제품부터는 인텔의 14㎚ ++보다 크게 앞선 TSMC의 7㎚ 공정으로 제품을 생산해 코어 숫자와 성능 모두 대폭 개선했습니다. 이제는 AMD가 인텔을 추격하는 게 아니라 인텔이 AMD를 추격해야 하는 상황까지 온 것입니다. 인텔은 올해 10㎚ 공정을 도입하고 기존의 아키텍처를 개선한 서니 코브 아키텍처를 개발에 대응에 나섰습니다. 하지만 아직 10㎚ 공정 반도체 생산량이 충분치 않은 상황이라 내년 상반기까지 14㎚++ 공정에 기댈 수밖에 없는 상황입니다. 새 공정을 적용한 신제품을 대거 투입할 수 없다면 인텔이 내세울 수 있는 유일한 반격의 카드는 가격 인하입니다. 그리고 인텔은 고성능 데스크톱 CPU인 캐스케이드 레이크-X(Cascade Lake-X)를 내놓으면서 가격을 대폭 인하했습니다. 그것도 10-20% 낮추는 게 아니라 최대 절반을 낮췄습니다. 18코어 36스레드 최상위 제품인 Core i9-10980XE은 공식가격 979달러로 전 세대인 스카이레이크-X Core i9-9980XE의 1979달러보다 50% 저렴합니다. 14코어 28스레드 제품인 Core i9-10940X 역시 전 세대 제품보다 600달러 저렴한 784달러로 가격을 낮췄습니다. 12코어 24스레드인 Core i9-10920X는 500달러 낮춘 689달러, 10코어 20스레드인 Core i9-10900X는 399달러 낮춘 590달러가 됐습니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서는 이와 같은 공격적 가격 인하로 경쟁 상대인 2세대 스레드리퍼 대비 가격 대 성능비가 더 커졌지만, (사진) 사실 이번 가격 인하는 스레드리퍼보다 가성비가 우수한 라이젠 12/16코어 제품에 대응하기 위한 것으로 풀이됩니다. 12코어 24스레드인 라이젠9 3900X는 499달러로 이미 시장에 출시됐고, 16코어 32스레드인 라이젠9 3950X는 749달러로 올해 11월 출시 예정입니다. 라이젠이 12~16코어까지 제품 라인업을 늘리면서 10코어 이상 CPU 가격을 대폭 낮췄기 때문에 가격을 낮추지 않으면 경쟁 자체가 불가능한 상황이었습니다. 가격을 절반으로 낮춘 덕에 캐스케이드 레이크 – X는 스카이레이크 – X 대비 가성비가 두 배 정도 좋아졌습니다. 다만 이런 공격적인 가격 인하가 통할지는 미지수입니다. 캐스케이드 레이크 – X가 속한 HEDT (high-end desktop) 제품군은 CPU 이외에 부대 비용이 상당하기 때문입니다. 고가의 X299 메인보드, 4채널 DDR4 메모리, 높은 발열량을 감당할 수 있는 고성능 공랭 혹은 수랭식 쿨러, 그리고 이 시스템을 감당할 고용량 파워서플라이까지 포함하면 시스템 구축 비용은 메인스트림 제품군인 12/16코어 라이젠보다 상당히 올라갈 수밖에 없습니다. 14㎚++ 공정 제품이라 7㎚ 공정의 3세대 라이젠 대비 전력 소모가 높아 사용 시간이 긴 사용자의 경우 전기 사용료도 만만치 않을 것입니다. 결국 제대로 된 반격은 인텔이 차세대 미세 공정 기반 CPU를 투입할 수 있는 내년 이후가 되겠지만, 캐스케이드 레이크 – X의 가격은 많은 것을 생각하게 만듭니다. 불과 2년 전인 2017년에 등장한 10코어 20스레드 Core i9-7900X의 출시 가격은 999달러였습니다. 하지만 이제 이보다 약간 저렴한 가격에 18코어 36스레드 CPU인 Core i9-10980XE를 살 수 있게 됐습니다. 지난 몇 년간 고성능 CPU 시장에서 치열한 경쟁이 없었다면 불가능한 일입니다. 인텔 vs AMD의 CPU 전쟁에서 가장 이득을 보게 되는 것은 인텔이나 AMD가 아니라 소비자라는 것을 다시 확인시켜주는 사례입니다. 사진=인텔 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com