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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로
[경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.
2026-10-15 16:56:38
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GS건설, AI 데이터센터 냉각 기술개발 나서 外
[경제일보] GS건설은 LG전자, GRC와 ‘데이터센터 액침냉각 및 통합 냉각솔루션 기술개발과 설비기술 협력’을 위한 업무협약을 체결했으며 AI데이터센터에 적용할 수 있는 냉각기술 개발에 나선다고 14일 밝혔다. 앞서 GS건설은 지난 8월 LS일렉트릭과 업무협약을 맺고 AI데이터센터 사업에 필요한 전력기기의 안정적인 공급을 위한 협력체계를 구축했다. 이어 지난달에는 LG유플러스, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM 등 5개사와 함께 국내 환경에 최적화된 사전 제작형 모듈러 데이터센터(PMDC) 표준모델 개발에 착수했다. 이번 협약을 통해서는 AI데이터센터의 핵심 기술 가운데 하나인 냉각 분야의 기술 경쟁력 확보에 나선다. 공동개발하는 ‘액침냉각’은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 냉각유에 직접 담가 열을 식히는 기술이다. 공기를 이용해 서버를 냉각하는 기존 방식과 달리 서버에서 발생하는 열을 냉각유가 직접 흡수해 제거하는 것이 특징이다. 액침냉각 방식을 실제 데이터센터에 적용하기 위해서는 냉각장비뿐 아니라 건물 구조와 배관, 전력 인프라, 유지보수 공간 등이 함께 고려돼야 한다. 향후 3사는 데이터센터 건축·설비와 액침냉각 시스템을 하나로 연결하는 통합솔루션 개발에 나설 계획이다. GS건설은 이번 연구에서, AI데이터센터 건축 표준설계안 및 사전검증(PoC) 테스트베드 운영을 통해 액침냉각 장비의 배치와 구조 하중, 배관·전력연결, 운영 및 유지보수 동선 등의 실증을 담당한다. GS건설 관계자는 “AI 데이터센터 사업 경쟁력을 확보하기 위해 전력, 설계·시공, 운영뿐 아니라 냉각 분야까지 전문기업들과 협력체계를 확대하고 있다”며 “이번 협력을 통해 고성능 AI 데이터센터에 필요한 액침냉각 기술의 실제 적용성을 검증하고 향후 고객 요구에 대응할 수 있는 데이터센터 설계·시공 역량을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 말했다. 태영건설, ‘고창 데시앙’ 내달 분양 예정 태영건설은 다음달 공공·민간분양 아파트 ‘고창 데시앙’ 분양에 나선다고 14일 밝혔다. 고창 데시앙은 고창 덕산지구 B2·B3블록에 들어서는 총 888세대 규모의 공공·민간분양 아파트다. 전용면적별로는 84㎡ 711세대, 104㎡ 101세대, 125㎡ 76세대로 구성된다. B2블록에는 357세대, B3블록에는 531세대가 들어선다. 단지는 태영건설 컨소시엄이 시공을 맡아 주거 브랜드 ‘데시앙’이 적용되며 공공·민간분양으로 분양가상한제 대상이다. 견본주택은 전북 고창군 고창읍 읍내리 일원에 마련될 예정이다. 덕산지구는 고창읍 덕산리 일원 약 15만㎡ 부지에 조성되는 도시개발사업이다. 전체 지구에는 공동주택과 단독주택을 합쳐 총 1211호가 계획돼 있으며 주거시설과 함께 도로와 주차장, 공원·녹지, 준주거·업무시설 등이 조성될 예정이다. 산업 기반이 확대되고 있다는 점도 주목된다. 덕산지구는 산업단지 기업 입주에 대응해 직주근접 환경을 조성하고 종사자들의 정착공간을 마련하는 것을 주요 사업 목적으로 추진돼 왔다. 인근 고창신활력산업단지에서는 삼성전자가 총 3500억원을 투자해 약 18만㎡ 규모의 스마트허브단지를 건설하고 있다. 단지 주변으로는 고창문화터미널, 하나로마트, 고창전통시장, 고창병원 등이 자리하고 있다. 이와 함께 도보로 통학할 수 있는 위치에 고창남초등학교와 고창중학교, 강호항공고등학교 등 각급 학교가 자리하고 있다. 분양 관계자는 “고창 데시앙은 새롭게 조성되는 덕산지구에 들어서는 888세대 규모의 브랜드 아파트로 기존 고창읍의 생활 인프라와 계획적으로 조성되는 신생활권의 장점을 함께 누릴 수 있는 것이 특징이다”라며 “산업 기반 확대와 새로운 주거 공급이 맞물리면서 고창에서 새집을 찾는 실수요자들의 관심이 기대된다”고 말했다. LH, 공동주택 하자 예방부터 처리까지 품질관리 전면 강화 한국토지주택공사(LH)는 공동주택 하자 발생을 최소화하고입주민불편을 신속히 해소하기 위해, 준공 전 점검부터 입주 후 보수까지전 단계에 걸친 품질관리를 대폭 강화한다고 14일 밝혔다. LH의 주택 품질 개선 노력 결과 2022년 534건에 달했던 중대하자는 2025년 71건으로 대폭 감소했으며 올해 상반기 기준 40건을 기록 중이다. 반면 주거 품질에 대한 사회적 기대 수준이 높아지고 입주 전세대점검 과정이 세밀해짐에 따라 전체 하자 건수는 호당 2022년 5.1건에서 2025년 11.5건으로 증가 흐름을 보였다. 다만 이러한 흐름은 올해 6월 말 기준 호당 8.0건으로 다시 감소세로 전환됐다. 6월 말 기준 주요 하자 접수 공종은 도배(20%), 창호(18%), 바닥(11%), 가구(11%), 타일(9%) 순으로 나타났다. 이에 벽지 오염 방지를 위해 골판지 보양 범위 확대를 추진하고 있으며 일부 벽체에는 긁힘·오염 방지용 시트패널 옵션을 도입했다. 또한 창틀 처짐과 떨림을 줄이기 위해 단열재 성능 개선으로 창틀폭을 축소했고 고정력 강화를 위한 하부 고정철물 확대도 검토 중이다. 아울러 욕실 타일은 습식에서 건식 마감 공법으로의 단계적 전환을 추진하고 있다. 발생한 하자에 대해서는 신속히 보수하는 한편 준공 이전 단계에서의 예방 관리와 시공사·감리사의 책임 시공을 이끌어내기 위해 하자 보수율과 처리 기간을 평가에 반영하는 등 제도적 장치도 강화했다. LH 관계자는 “안전과 직결된 중대하자가 크게 감소한 성과에도 불구하고 전체 하자 건수가 증가했던 상황을 무겁게 받아들이고 있다”며 “입주민이 체감할 수 있도록 고객 눈높이에 맞춘 철저한 하자 예방과 신속한 처리에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
2026-10-14 11:37:03
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배경훈, 中 로봇 현장 투입에 투자 독려…피지컬 AI '실증·사업화' 속도전
[경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 중국의 휴머노이드 로봇 현장 투입과 데이터 축적을 언급하며 국내 피지컬 인공지능(AI) 투자·연구개발 목표의 재점검을 주문했다. 기술을 개발하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 작동하는 사례를 확보해 투자와 사업화로 연결하겠다는 방침이다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 ‘피지컬 AI 테크 위크’의 피지컬 AI 얼라이언스 간담회에서 “우리가 생각하는 피지컬 AI 세계 1강을 달성할 수 있을 정도의 목표를 세우고 실행하는지 확인하고 싶었다”고 밝혔다. 그는 중국이 사람을 닮은 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입해 데이터를 쌓고 있다며 국내 계획의 충분성을 고민해왔다고 설명했다. 이어 “3년 뒤, 5년 뒤, 내년에 ‘이 정도 더 투자했으면 좋았을 텐데’라고 후회하지 않을 정도의 목표를 설정했으면 좋겠다”고 말했다. 정부와 기업이 각자 할 수 있는 최대치의 목표를 세워야 한다는 주문이다. 피지컬 AI는 주변 환경을 인식하고 판단한 결과를 로봇·장비의 움직임으로 옮기는 기술이다. 제조 현장에서는 공정 상태를 예측해 장비를 정밀 제어하거나, 서로 다른 로봇과 물류 설비를 연결해 공장 전체를 운영하는 데 활용할 수 있다. 실제 작업 데이터를 확보하고 현장에서 성능을 검증하는 과정이 기술개발과 맞물려야 한다. 정부는 이를 반도체·AI데이터센터와 함께 3대 메가프로젝트로 추진하고 있다. 배 부총리는 국내 AI·정보통신기술 역량과 제조 기반을 결집하면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다며, 초기 성공사례를 조기에 만들어야 한다고 강조했다. 국내 실증사업도 가동 단계에 들어섰다. 과기정통부가 지난 7월 발표한 경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업은 2026~2030년 5년간 총 1조4131억원 규모로 추진된다. 경남에 6763억원, 전북에 7368억원을 투자하는 계획이다. 경남은 제조 공정의 정밀 제어와 인간·AI 협업에, 전북은 공장과 물류 시스템을 연결하는 자율 지능 공장 플랫폼에 초점을 맞춘다. 과기정통부는 지난달 착수보고회에서 데이터·AI 모델·디지털트윈·로봇·공장 운영을 연계하는 5개년 로드맵을 제시했다. 개별 장비의 제어 기술과 공장 전체의 운영 기술을 함께 확보하는 구조다. 민간 협력의 중심은 피지컬 AI 얼라이언스다. 운영사무국에 따르면 참여기업은 지난해 출범 당시 120곳에서 올해 10월 437곳으로 늘었다. 지난 6월 출범한 2기는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 통해 기술 확보와 수요기업 연결, 표준화·국제 협력을 추진하고 있다. 이날 기술 풀스택 분과는 국내 AI 모델·반도체·소프트웨어·로봇을 연결하는 기술 확보 방안을 발표했다. 산업 브릿지 분과는 산업별 수요·공급기업을 묶은 실증·사업화 과제를, 거버넌스 분과는 표준화와 글로벌 협력 방안을 제시했다. 현장에서는 실증 기회 확대와 데이터 확보·공동 활용, 전문인력 확보, 투자 연계가 주요 요구로 나왔다. 정부가 지난 7월 발표한 핵심 경쟁력 확보 전략에도 로봇 행동데이터를 모으고 유효성 검증과 상호운용성 표준을 마련하는 내용이 담겼다. 기업별로 확보한 데이터를 기술개발에 활용할 수 있도록 수집·관리 체계를 갖추겠다는 구상이다. 정부와 얼라이언스는 기업이 직접 실행과제를 발굴·기획하고 이를 관계부처 연구개발·실증사업과 투자 프로그램에 연결하는 협력체계를 강화하기로 했다. 배 부총리는 정책금융도 적극 연계해 현장의 어려움을 해결하겠다고 밝혔다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장은 AI 기반 모델부터 로봇, 온디바이스, 보안까지 공급망이 다양한 만큼 기업 간 연대가 중요하다고 강조했다. 배 부총리는 간담회에 앞서 AI반도체·데이터·디지털트윈·로봇 전시를 살펴봤다. 행사는 14일 ‘피지컬 AI 테크 데이’로 이어져 국내외 전문가의 기조강연과 기술발표, 토크 콘서트 등이 진행된다.
2026-10-13 18:00:52
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