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AI 반도체 데이터 병목 해결 기대HBM 수요엔 ‘대체’ 아닌 ‘보완’ 시각 우세리사 수 AMD CEO./AP연합뉴스        AMD가 캐나다 스타트업 탈라스(Taalas)를 인수하기로 했다. 탈라스는 특정 인공지능(AI) 모델 하나를 반도체 회로 자체에 새겨 넣는 방식의 칩 설계로 주목 받고 있는 업체다. 실리콘에 AI 모델을 새겨넣는다는 독특한 설계 방식은 AI 인프라의 고질적 문제인 데이터 병목에 ‘지름길’을 뚫을 것이라는 기대를 받고 있다. AMD는 이번 인수를 바탕으로 기존 범용 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 각 모델에 특화한 전용 칩 설계 능력을 강화한다는 방침이다. 데이터 이동 병목 없애는 ‘지름길’ 방식        7일 주요 외신에 따르면 AMD는 탈라스와 정식 인수 계약을 체결했다. 구체적인 거래 금액은 공개하지 않았다. 탈라스는 2023년 설립 이후 벤처 투자로 2억1900만달러(약 3121억원)를 조달하는 등 반도체 업계의 이목을 끌어왔다.탈라스의 특징은 기존 GPU의 구조적 약점을 정면으로 겨냥한다는 점이다. GPU는 어떤 AI 모델이든 처리할 수 있는 범용성을 갖췄지만, 연산을 수행할 때마다 외부 고대역폭메모리(HBM)에서 필요한 데이터를 꺼내와야 한다. 이 과정에서 발생하는 시간과 전력 손실은 AI 반도체의 데이터 처리 과정에서 병목 현상을 일으킨다.탈라스는 이 병목 구간 자체를 없애는 방식을 택했다. 특정 모델 하나가 학습한 가중치 값을 아예 회로 설계 단계에서부터 칩에 하드웨어로 새겨 넣어, 외부에서 데이터를 불러올 필요 없이 칩 내부에서 연산을 곧바로 끝내는 구조다. 회사 측은 이런 방식으로 기존 GPU 대비 최대 수천 배 빠른 속도를 낼 수 있다고 설명한다. 실제로 탈라스의 1세대 칩 ‘HC1’은 초당 최대 1만7000토큰을 처리한다고 밝혔다. 다만 이는 회사 자체 측정치로, 외부 평가기관이 별도로 측정한 결과에서는 이보다 다소 낮은 수치가 나온 것으로 전해졌다.탈라스의 AI 반도체 HC1. /탈라스        속도를 얻은 대신 잃은 것도 있다. 특정 모델 하나에 맞춰 회로를 설계한 탓에 다른 모델로 바꾸려면 회로 자체를 다시 설계해야 한다. HC1도 메타의 소형 AI 모델 하나만 처리할 수 있다. 대만 TSMC의 구형 공정으로 만든 815㎟ 대형 칩에 트랜지스터 530억개를 집적했지만, 최근 실제 서비스에 쓰이는 대형 AI 모델과 비교하면 처리 가능한 모델 크기는 훨씬 작은 수준이다. 탈라스는 2세대 칩 ‘HC2’에서 처리 용량을 20배(200억개 파라미터)로
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