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AI 인프라·반도체

디노티시아, 벡터검색 전용 칩 'VDPU' 성능 공개

IT조선·2026-09-18

요약

디노티시아가 벡터 검색을 전담 처리하는 프로세서 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'를 서버에 탑재해 성능을 공개했다. 회사는 에이전틱 AI가 확산되면서 모델 연산뿐 아니라 외부 데이터를 빠르게 검색·검증하는 능력이 AI 인프라의 주요 성능 요소로 떠오르고 있다는 점을 배경으로 제시했다. 디노티시아는 9월 15일부터 미국 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에서 VDPU 탑재 서버와 기존 CPU 중심 환경의 성능 차이를 발표했다.

큐레이터 노트

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벡터 검색은 에이전틱 AI가 외부 데이터를 참조하는 과정의 핵심 단계로, 이를 별도 프로세서로 분리하는 방식은 GPU 중심이던 AI 인프라 구성에 새로운 하드웨어 축을 더하려는 시도로 볼 수 있다.

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이 일이 어디서 왔나

에이전틱 AI가 외부 데이터를 스스로 찾고 검증하는 능력이 중요해지면서, GPU 중심이던 AI 인프라에 벡터 검색 전용 칩 같은 새로운 하드웨어 축을 더하려는 시도가 나오고 있다. 화웨이도 9월 16일 보고서에서 2035년까지 에이전트 트래픽이 전체의 90% 이상을 차지할 것으로 전망하며 새로운 스토리지·메모리 체계와 컴퓨팅 클러스터 확장을 핵심 과제로 제시한 바 있어, 디노티시아의 발표는 이런 인프라 재편 흐름 속에서 나온 것으로 볼 수 있다.

짚어야 할 점

  • GPU가 모델 연산을 맡고 별도 칩이 검색을 전담하는 구조가 실제 시장에서 자리 잡을지는, CPU 대비 성능 차이 발표만으로는 판단하기 이르다.
  • 화웨이가 예고한 에이전트발 트래픽 급증이 현실화되면 벡터 검색 같은 특정 연산을 처리하는 전용 하드웨어 수요가 함께 커질 수 있다.
  • 발표 무대가 국내가 아닌 미국 산타클라라 행사라는 점에서, 이 기술이 국내 에이전틱 AI 생태계(IT조선·NIA 기획 시리즈에 등장하는 기업들)와 어떻게 연결될지도 지켜볼 지점이다.

아직 확인되지 않은 것

  • VDPU 탑재 서버와 기존 CPU 환경의 성능 차이가 구체적으로 몇 배·몇 퍼센트인지는 확인되지 않았다.
  • 이미 시장에 나와 있는 벡터 검색 가속 솔루션이나 경쟁 제품과 비교한 자료는 나오지 않았다.
  • 실제 고객사나 상용화 일정, 가격 등 사업화 관련 정보는 이번 발표에 포함되지 않았다.

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