모빌린트, AI칩 에리스 탑재 'MLA100' 출시…"글로벌 시장 공략"

대형언어모델(LLM) 지원 등 AI 성능 및 효율 대폭 향상

AI 반도체 스타트업 모빌린트는 딥러닝 알고리즘 연산에 최적화된 온프레미스용 AI 반도체 에리스(ARIES)를 탑재한 MLA100(NPU PCIe 카드)을 출시한다고 25일 밝혔다.

MLA100은 모빌린트의 혁신적인 AI 반도체 에리스를 기반으로 개발됐다. 기존 GPU 대비 3.3배 이상의 AI 연산 성능을 제공하면서도 전력 소모는 1/10 수준으로 대폭 절감했다.

최대 80TOPS의 성능을 실현하며, 실제 유효 성능에서도 동급 제품을 뛰어넘는다. 이 제품은 25W 수준의 저전력으로 동작하며, 리눅스와 윈도우 환경에서의 호환성을 제공해 높은 범용성을 자랑한다.

모빌린트의 MLA100(사진=모빌린트)

이러한 강점을 통해 MLA100은 AI 서버, 챗봇, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 스마트 헬스케어, 로보틱스 등 다양한 AI 응용 분야에서 뛰어난 성능과 에너지 효율을 발휘할 수 있다.

MLA100의 핵심인 에리스는 딥러닝 알고리즘에 최적화된 ASIC 아키텍처를 채택한 NPU로, 세계 최고 수준의 성능과 가격 경쟁력을 갖췄다. 에리스는 합성곱신경망(CNN), 순환신경망(RNN), LSTM(Long Short-Term Memory)뿐만 아니라 트랜스포머 계열 모델 연산도 지원하며, 최근 소프트웨어 업데이트를 통해 대형언어모델(LLM) 및 멀티모달 모델도 지원할 수 있게 되었다.

또한, 전력 효율과 비용 효율을 극대화하기 위해 다양한 첨단 기술을 적용했다. 오프 칩 메모리 액세스를 최소화하는 기술, 네트워크 최적화 동적 융합 계층 기술, 자체 동적 고정 소수점 기술을 활용해 전력 소모를 최소화했으며, 칩 면적 최적화를 통해 비용 효율성을 높였다. 이를 통해 MLA100은 전력 소모가 중요한 엣지 환경에서도 강력한 성능을 발휘한다.

MLA100은 모빌린트가 장기간 축적한 하드웨어 아키텍처와 컴파일러 기술을 기반으로 대부분의 머신러닝 프레임워크와 300종 이상의 다양한 딥러닝 모델을 지원한다. 특히, 딥러닝 알고리즘 연산에서 높은 효율성을 제공하며, PoC(실증사업)에서 충분한 검증을 마친 상태다. 2024년 말에는 양산 제품 초도 물량이 출하되어 제품 성능과 품질을 입증했다.

신동주 모빌린트 대표는 “MLA100은 성능, 전력 효율, 비용 면에서 글로벌 AI 시장을 선도할 혁신적인 솔루션”이라며, “온프레미스부터 온디바이스 AI까지 다양한 환경에서 최적의 솔루션을 제공해 고객의 혁신을 지원할 것”이라고 밝혔다.