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DEEPX DX-M1, 저열 설계 엣지 AI 칩 — 삼성 5나노 생산
DEEPX는 CNBC 보도를 통해 엣지용 AI 프로세서 DX-M1이 경쟁 칩보다 열을 훨씬 적게 낸다는 것을 버터를 이용한 발열 시험으로 보여줬다. 같은 AI 워크로드를 처리할 때 경쟁 칩 위의 버터는 녹았지만 DX-M1 위의 버터는 그대로 남았다. DEEPX 김녹원 대표는 경쟁 칩과의 온도 차이가 섭씨 25도에서 40도 이상이라고 주장했다. DX-M1은 삼성 5나노 공정으로 2025년 8월부터 생산되어 왔고 다수의 주문을 확보했으며, 후속 칩 DX-M2는 삼성 2나노 공정 기반으로 2027년 하반기 양산을 목표로 한다. 톰스하드웨어는 각 칩의 처리 속도 등 시험 조건이 공개되지 않았다는 점을 지적했다.
시스템반도체·팹리스DeepX, 2세대 AI칩 테이프아웃 — 삼성 PIM 탑재로 성능 향상
한국 엣지 AI 반도체 스타트업 딥엑스(DeepX)가 2세대 AI 가속기 DX-M2의 테이프아웃을 완료했다. 이 칩은 삼성전자의 커스텀 PIM(프로세서인메모리) 기술을 적용했으며 LPDDR5x-PIM을 활용한다. 딥엑스는 이를 통해 성능이 6.7배 향상될 것으로 전망했다. DX-M2는 생성형 AI 기능을 엣지 디바이스로 가져오는 것을 목표로 설계됐다.
딥엑스, 엣지 AI 경쟁력은 TOPS 아닌 SW 생태계
딥엑스 창업자 겸 CEO 김녹원은 EE Times Asia와의 인터뷰에서 엣지 AI 분야의 다음 경쟁이 TOPS와 같은 연산 성능 수치만으로 결정되지는 않을 것이라고 말했다. 그는 더 중요한 변수가 따로 있다고 언급했다. 딥엑스는 물리적 AI(Physical AI)를 데이터센터 너머로 확장하기 위해 개방형 소프트웨어 생태계를 구축하고 있는 것으로 전해졌다.
DEEPX·램버스·삼성파운드리, 엣지 AI용 LPDDR 메모리 공동개발
반도체 설계 매체 Semiconductor Engineering이 백서를 통해 DEEPX, 램버스, 삼성파운드리가 엣지 AI 추론용 LPDDR 기반 메모리 플랫폼을 공동 개발했다고 전했다. AI 프로세서 아키텍처, 메모리 인터페이스 IP, 파운드리 공정을 설계 초기 단계부터 함께 조율해 통합 위험을 줄이고 개발 기간을 단축했다는 설명이다. 이 플랫폼은 LPDDR5 기반 설계에서 차세대 LPDDR5X 기반 설계까지 확장 가능하도록 설계됐다. 백서는 로보틱스, 드론, 산업자동화 등 엣지 환경에서 메모리 서브시스템 설계가 AI 성능의 핵심 요소로 부상하고 있다고 밝혔다.