지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 8월 11일 연례 행사인 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 열고, 반도체 및 시스템 복잡성을 해결하기 위한 차세대 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략과 기술 트렌드를 소개했다. 이번 포럼에는 업계 전문가와 고객, 파트너들이 참석해 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화하는 설계 및 검증 사례를 공유했다. 행사를 위해 방한한 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 한국이 글로벌 메모리 공급의 60% 이상을 담당하며, 최첨단 AI 프로세서와 HBM, 고급 패키징을 바탕으로 글로벌 AI 칩 혁신을 선도하고 있다고 평가했다. 지멘스 EDA는 반도체 및 전자 설계를 가속화하는 4대 주요 트렌드로 ▲2028년까지 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재되는 ‘AI Everywhere’ ▲하드웨어 구현을 소프트웨어가 결정하는 ‘Software-Defined Everything’ ▲이종 다이와 공정 노드를 하나로 통합하는 ‘Heterogeneous Integration’ ▲전력 효율이 핵심 기준이 되는 ‘Sustainability Imperative’를 제시했다.     현재 업계는 2000억 개 이상의 트랜지스터를 포함하는 설계와 100W/㎠를 초과하는 열 밀도, 개발 주기의 대부분을 차지하는 검증 과정 등 복잡성에 직면해 있다. 지멘스 EDA에 따르면 기존 방법론으로는 현대의 실리콘–투–시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 따라잡기 어렵다. 이를 극복하기 위해 지멘스 EDA는 ▲더 빠른 엔진으로 모든 도구 단계에서 최대 1000배 속도를 높이고 ▲실행 오버헤드를 줄여 10~50배 생산성을 높이며 ▲물리적으로 연결된 EDA 엔진으로 결과를 예측하고 리스크를 줄이는 등 세 가지 핵심 축 기반의 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략을 구축했다. 지멘스 EDA는 엔비디아와 전략적 파트너십을 확대해 반도체 및 PCB 설계를 위한 자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로를 강화했다. 이 기술은 지멘스 EDA의 퓨즈 EDA AI 에이전트(Fuse EDA AI Agent) 시스템과 엔비디아의 AI 인프라, 네모트론(Nemotron) 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈셸(OpenShell) 보안 프레임워크 등을 결합한다. 이를 통해 AI 에이전트가 물리적으로 연결된 EDA 엔진을 통해 스스로 결정을 검증하고 오류를 수정하도록 지원한다. 지멘스 EDA에 따르면 이러한 에이전틱 AI 기능은 설계, 제조, 공급망 전반을 아우르는 엔터프라이즈 산업용 AI 환경인 지멘스 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 통합되어 오케스트레이션을 제공한다. 이번 포럼에서는 이런 기술의 실제 현장 적용 사례도 공개됐다. 엔비디아 AI 스택을 활용한 솔리도 캐릭터리제이션 수트 에이전트(Solido Characterization Suite Agent)는 라이브러리 특성화 처리 시간을 10배 이상 단축하고 토큰 비용을 최대 5배 이상 절감했다. 목적인식 전용 에이전트와 콘텍스트 인식 지능을 갖춘 퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic ToolKit)은 미디어텍 연구진 도입 결과 수 주가 소요되던 작업 교육과 검증 과제를 크게 단축했다. ST마이크로일렉트로닉스의 비휘발성 메모리 팀 역시 솔리도 레이아웃 애널라이저(Solido Layout Analyzer)를 도입해 레이아웃 의존 효과를 초기 단계에서 분석하고 디버깅 시간을 수 주 단위로 줄이는 성과를 확인했다고 지멘스 EDA는 밝혔다. 또한 엔비디아와의 협력으로 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)는 멀티 빌리언 게이트 규모의 AI 칩 및 칩렛 아키텍처 검증을 기존 대비 10000배 빠르게 수행한다. 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS)는 Arm의 차세대 AGI CPU 검증에 적용되어 100억 개 이상의 게이트를 갖춘 풀칩 검증을 완수했다. 앵커 굽타 수석 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계 및 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 패키지, 보드, 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”면서, “한국을 포함한 아시아 태평양 지역 파트너들이 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 기술 기반을 지속 제공할 것”이라고 강조했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   전기자동차(EV)는 기존 내연기관의 소음을 제거하면서, HVAC(공조) 시스템과 같은 2차적인 소음원이 실내 쾌적성에 더 큰 영향을 미치게 된다. 이에 따라 토요타 모터 유럽(Toyota Motor Europe)은 프로토타입을 제작하기 전에 HVAC 송풍구에서 발생하는 공기 흐름 유도 소음을 시뮬레이션하고 최적화하기 위해 케이던스(Cadence)와 협력했다. 토요타는 밀레니엄 M1(Millennium M1) 플랫폼에서 케이던스 피델리티 LES 솔버(Cadence Fidelity LES Solver)를 활용하여 GPU 가속 대와동 시뮬레이션(LES)을 수행함으로써, 정확도를 유지하면서도 기존 전산유체역학(CFD) 흐름보다 10배 빠른 속도를 달성했다. 이 시뮬레이션 결과는 실제 물리 테스트 결과와 1~5kHz의 주요 주파수 대역에서 ±3dBA 이내로 일치했으며, 개발 초기 단계에서 설계 결정을 이끄는 데 큰 영향을 미쳤다. 이번 호에서 소개하는 사례 연구는 시뮬레이션 중심 설계가 소음 문제 해결에 어떻게 기여하는지를 보여준다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   왜 EV 설계에서 HVAC 소음이 중요한가? 전기차는 기본적으로 매우 조용하기 때문에, 그만큼 남아 있는 모든 소음원이 더욱 두드러지게 들린다. 엔진 소음이 사라진 대신 공조 시스템의 작은 톤 소음이나 광대역 소음조차도 탑승자에게 매우 뚜렷하게 인식된다. 또한, 최근의 대시보드 구조나 모듈형 실내 설계는 복잡한 공기 흐름 경로와 새로운 음향 특성을 만들어낸다. 기존의 공력 음향 테스트 방식은 프로토타입 제작 이후에 마이크 어레이를 사용해 늦게 이루어지므로, 이로 인해 비용이 많이 드는 재설계나 타협이 불가피했다.   토요타 모터 유럽의 새로운 접근 목표 : HVAC 송풍구의 블레이드 설계를 초기 단계에서 시뮬레이션하고 비교 분석하여, 제작 전에 문제 소음을 예측 및 제거할 수 있을 정도로 높은 정확도를 확보하는 것 문제 : 기존 CFD 도구는 복잡한 내부 흐름에서 발생하는 세밀한 공력 음향 현상, 특히 1~5kHz의 중요한 주파수 영역을 포착하기에 너무 느리고, 해상도가 낮거나 기능이 제한적임   CFD 플랫폼을 통한 시뮬레이션 기반 설루션 토요타 모터 유럽은 케이던스와 협력하여 GPU 가속 저마하 대와동 시뮬레이션(LES) 기반의 빠르고 정확하며 확장 가능한 공력음향 워크플로를 구축했다. 이를 통해 HVAC 시스템의 공기 흐름과 소음을 한 번에 동시에 시뮬레이션할 수 있게 되었으며, 실제 제작 없이도 최적 설계를 유도할 수 있었다.   시뮬레이션 주요 내용 지오메트리(Geometries) 실물 크기의 HVAC 덕트 2개를 모델링 송풍구 블레이드 각도는 각각 0°와 32°로 설정하여 비교   메시(Mesh) 약 3,000만 개 셀의 보로노이(Voronoi) 메시 사용 중요한 표면에서는 0.2mm 이하의 해상도 확보 96개의 CPU 코어에서 4분 만에 메시 생성    해석 기법(Solver) 저마하수용 피델리티 LES 사용 내장형 압력 예측 기능 포함 Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H) 방법으로 소음 후처리   검증(Validation) 토요타 모터 유럽의 테스트 시설에서 얻은 실험 음향 데이터와 나란히 비교 실제 마이크 배치 및 경계 조건을 시뮬레이션에 반영하여 정밀한 대응 실험 조건을 완벽하게 재현함으로써 — 마이크 어레이 배치와 송풍구 작동 상태까지 포함하여 — 팀은 시뮬레이션과 실제 측정 결과 간의 1:1 비교를 가능하게 했다. 이처럼 고충실도(full fidelity) 환경을 구현함으로써, 시뮬레이션 결과가 실제 물리 테스트와 정밀하게 일치하도록 만들었고, 이는 설계 초기 단계에서 정확한 소음 예측과 설계 최적화를 가능하게 한 핵심 요소이다.   그림 1. 시험 설비 내 송풍구 및 마이크 실험 구성   그림 2. 송풍구 블레이드 0°에서의 마이크 위치   실현을 가능하게 한 기술적 강점 저마하 LES 솔버(Low-Mach LES Solver) 유동 해석과 음향 전파를 동시에 처리 전체 압축성(compressibility)을 고려하지 않아도 되므로 계산 부담을 줄이면서도 고주파 음향 예측이 가능 저속 유동 조건에서 정확하고 효율적인 공력음향 시뮬레이션 수행   보로노이 메시 생성기(Voronoi Mesh Generator) 지오메트리 변경에 빠르게 대응 블레이드, 송풍구 출구 등 소음에 민감한 표면에서 고해상도 메시 구성 가능 약 30M 셀 메시를 4분 만에 생성, 설계 반복을 빠르게 지원하며 정확도와 속도 모두 확보   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AMD는 미국 샌프란시스코에서 진행한 ‘어드밴싱 AI 2026’ 행사를 통해 차세대 AI 인프라 및 피지컬 AI 포트폴리오를 공개했다. 이번 발표의 핵심인 랙스케일 AI 설루션 ‘AMD 헬리오스’는 양산에 돌입했으며 주요 AI 기업들의 기가와트급 AI 인프라 구축에 활용될 예정이다. AI가 학습 중심에서 추론과 에이전틱 AI 워크로드로 확대되면서 컴퓨팅 수요도 급격히 증가하고 있다. AMD는 고객이 각 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있도록 개방형 풀스택 AI 플랫폼을 제공한다. AMD의 리사 수 최고경영자는 “AI의 다음 단계는 프런티어 모델, 에이전트, 피지컬 AI로 확장되며 AI를 모든 곳에 구현할 수 있는 기회를 만든다”면서, “AMD는 생태계 전반의 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공하고, 고객이 데이터센터부터 에지까지 뛰어난 성능과 유연성을 바탕으로 AI를 확장하도록 지원한다”고 밝혔다. AMD 헬리오스 랙스케일 설루션은 72개의 AMD 인스팅트 MI455X GPU, 18개의 6세대 AMD 에픽 ‘베니스’ CPU, AMD 펜산도 프런트엔드, 네트워킹 및 AMD ROCm 오픈 소프트웨어를 하나로 통합했다. AMD는 헬리오스가 경쟁 설루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다고 밝혔다. 오픈AI, 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, 오라클 등 주요 AI 연구기관과 클라우드 기업들이 헬리오스 도입을 추진하고 있다. 앤트로픽은 헬리오스 랙스케일 설루션에 최대 2기가와트 규모의 AMD 인스팅트 GPU를 구축할 계획이다. 양사는 AI 모델 ‘클로드’를 활용해 AMD 소프트웨어 개발을 가속화하기 위한 공동 엔지니어링 협력도 진행한다. 오픈AI와 메타 역시 실리콘부터 소프트웨어에 이르는 AI 스택 전반을 AMD와 공동 최적화하고 있다.   ▲ AMD 헬리오스   AMD는 차세대 데이터센터 CPU 및 GPU 포트폴리오도 함께 선보였다. 6세대 AMD 에픽 프로세서는 높은 코어당 성능과 스레드 집적도를 바탕으로 랙당 더 많은 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 돕는다. AMD 인스팅트 MI400 시리즈 GPU 중 MI455X는 이전 세대인 MI355X 대비 최대 34배 높은 토큰 처리량을 제공한다. 고정밀 연산을 위한 MI430X 가속기는 최대 288TFLOPS의 하드웨어 기반 FP64 성능을 지원하며 미국과 유럽의 차세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터에 적용될 예정이다. 기존 AI 인프라에 손쉽게 가속 기능을 추가할 수 있는 MI350P GPU도 함께 공개됐다. 개방형 AI 소프트웨어 생태계 확단을 위해 AI 기반 개발 플랫폼인 ROCm.ai도 새로 발표됐다. ROCm.ai는 클로드, 코덱스, 커서 등 AI 코딩 에이전트가 AMD 플랫폼과 ROCm을 네이티브 수준에서 활용할 수 있도록 지원해 GPU 소프트웨어 개발 효율을 높인다. AMD는 2030년까지 매년 혁신을 이어간다는 차세대 AI 인프라 로드맵도 제시했다. 2027년 차세대 AMD 인스팅트 MI500 시리즈 GPU와 헬리오스 500 랙스케일 설루션을 출시하고, 2028년에는 ‘젠 7’ 아키텍처 기반 서버 CPU와 MI600 시리즈 GPU, 헬리오스 600을 선보일 계획이다. 2030년에는 ‘젠 8’ 아키텍처 기반 ‘라벤나’ CPU를 출시할 예정이다. 엔터프라이즈 및 피지컬 AI 영역에서는 AT&T, 시스코와의 협력 사례와 함께 새로운 크리아 AI 설루션을 선보였다. 라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈 프로세서를 탑재한 크리아 AI 시스템 온 모듈과 개방형 턴키 자율 로보틱스 개발 플랫폼을 포함해, 로봇의 인식부터 제어까지 아우르는 피지컬 AI 및 로보틱스 포트폴리오를 확대했다.

엔비디아가 엔비디아 토르(NVIDIA Thor) 아키텍처를 기반으로 한 신규 T3000과 T2000 모듈을 공개했다. 이번 신제품은 컴팩트한 크기와 높은 전력 효율을 바탕으로 대중 시장을 겨냥한 로보틱스와 에지 AI(인공지능) 애플리케이션의 대규모 배포를 지원한다. 최근 범용 로봇과 자율 기계의 상용화가 확대되면서, 에지 단에서 파운데이션 모델을 구동할 AI 슈퍼컴퓨터 수요가 늘고 있다. 엔비디아는 이 같은 시장 요구에 대응해 신규 모듈을 선보였다. 현재 젯슨 AGX 토르(Jetson AGX Thor)는 1X, 아마존 로보틱스, 보스턴 다이내믹스, 화낙 등 주요 기업의 차세대 로봇 시스템 구축에 활용되고 있다.     신형 젯슨 및 IGX T3000 모듈은 기존 T5000 대비 크기와 전력 소비가 절반 수준이다. 865 FP4 테라플롭스의 AI 연산 성능을 갖췄으며, 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU와 8코어 네오버스 Arm(Neoverse Arm) CPU, 32GB LPDDR5X 메모리를 탑재했다. 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 언어 모델(VLM) 등 다양한 멀티모달 워크로드에서 T5000에 상응하는 추론 성능을 제공해 메모리 비용 절감 효과도 기대할 수 있다. IGX T3000은 기능 안전성을 통합해 협동 로봇용 풀스택 안전 시스템을 구동할 수 있다. 젯슨 T2000 모듈은 400 FP4 테라플롭스의 성능과 16GB 메모리를 제공한다. 비주얼 AI 에이전트와 자율이동로봇, 산업용 매니퓰레이터 개발에 적합한 진입점을 제공하며, 엔비디아는 70 TOPS부터 2000 테라플롭스까지 이어지는 에지 AI 라인업을 구축했다. 소프트웨어 측면에서는 메모리 최적화를 자동화하는 ‘젯슨 에이전트 스킬(Jetson agent skills)’을 선보였다. 개발자는 이 기능을 활용해 시스템 구성과 메모리 절감 작업을 수일 내로 마칠 수 있다. 유비테크와 애자일 로봇 등은 이 기술을 통해 메모리 사용량을 최대 15GB 줄여 상위 모듈에서 하위 모듈로 전환하는 데 성공했다. 스마트 교통 업체 노트래픽도 메모리 사용량을 30% 줄여 시스템 여유 자원을 확보했다. 또한 엔비디아는 체화형 AI 시스템을 위한 경량 파운데이션 모델인 ‘코스모스 3 엣지(Cosmos 3 Edge)’를 추가했다. 40억 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 온디바이스 추론을 통해 로봇이 환경을 인식하고 실시간으로 판단하도록 돕는다. 개발자는 개방형 프레임워크를 이용해 단기간에 특정 로봇 하드웨어에 맞춰 사후 학습을 진행할 수 있다. 개발자들은 현시점에서도 젯슨 AGX 토르 개발자 키트의 에뮬레이션 모드를 통해 T3000과 T2000 모듈의 성능을 사전에 검증할 수 있다. 엔비디아는 7월 달 말 젯팩(JetPack) 7.2.1을 통해 T3000 에뮬레이션 모드를 먼저 제공하며, 정식 젯슨 T3000 및 T2000 모듈은 2027년 1분기에 출시할 예정이다.

개발 및 공급 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 주요 특징 : 지멘스 심센터 STAR-CCM+의 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색 가속, AI 기반 모델을 통해 심센터 STAR-CCM+에서 수천 개의 설 계 변형을 신속하게 탐색, 고충실 CFD 결과 기반 내장 검증 기능으로 형상 성능 예측 등   ▲ 심센터 피직스AI는 심센터 STAR-CCM+ 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색을 가속한다.   지멘스가 심센터 피직스AI(Simcenter PhysicsAI) 소프트웨어를 통해 심센터 고급 엔지니어링 시뮬레이션·테스트 설루션 포트폴리오를 확장한다고 발표했다. 심센터 피직스AI는 엔지니어가 혁신적인 설계 개념과 다양한 변형안을 거의 즉시 평가할 수 있도록 지원한다. 심센터 피직스AI는 지멘스 심센터 STAR-CCM+ 소프트웨어의 검증된 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색을 가속한다. 새로 도입된 기능을 통해 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션 데이터로부터 고효율 AI 차수 축소 모델(reducedorder model : ROM)을 생성하고, 기존 워크플로 대비 약 1000배 빠른 속도와 더 적은 컴퓨팅 자원으로 다양한 설계 시나리오를 탐색할 수 있다. 심센터 피직스AI는 엔지니어가 시뮬레이션 결과를 토대로 AI 대리 모델(surrogate model)을 훈련하고 검증할 수 있도록 지원한다. 또한 통합된 시뮬레이션 환경 내에서 새로운 형상에 대한 예측을 거의 즉시 실행할 수 있으며, 검증 기준으로 고충실(highfidelity) CFD 시뮬레이션을 손쉽게 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 설계 검토 시간을 수 분 단위로 대폭 단축하고, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 더 많은 설계를 탐색하며, 의사결정 속도를 높일 수 있다.   주요 기능 엔지니어를 위해 설계된 심센터 피직스AI는 AI ROM의 생성과 활용을 간소화해 다음과 같은 기능을 지원한다.   폭넓은 설계 공간 탐색 수천 개의 설계 변형(design variant)에 대한 성능을 몇 분 만에 신속하게 평가할 수 있다. 기하학적 데이터에 최적화된 고급 트랜스포머 신경망 아키텍처를 활용해 예측 모델을 훈련한다.   기존 시뮬레이션 자산의 재사용성 향상 기존 실험계획법(design of experiments : DOE) 연구를 포함한 과거 데이터와 신규 생성 결과를 토대로 AI 모델을 훈련할 수 있다. 이를 통해 CFD 시뮬레이션 재실행 부담을 줄인다.   더 빠른 반복 주기 초기 단계의 설계 선별 과정을 솔버 실행에서 AI 추론 기반으로 전환한다. AI ROM을 최적화 연구에 통합해 몇 주가 걸리던 수백 개 설계 변형 탐색을 몇 시간 만에 수행할 수 있다.   내장 검증 기능과 신뢰성 확보 오차 지표와 검증 도구를 통해 예측 정확도를 정량화하고, AI 모델이 올바른 성능 추이를 반영하도록 보장해 신뢰도 높은 엔지니어링 의사결정을 지원한다.   GPU 가속 설계 탐색 심센터 피직스AI는 GPU 가속을 활용해 최적의 성능을 제공하며, GPU 기반 예측은 CPU 대비 최대 100배 빠르게 수행된다.   ▲ 심센터 피직스AI를 통해 엔지니어는 기존 CFD 결과를 GDL 훈련 데이터로 재사용하고 예측 모델을 더 빠르게 구축할 수 있다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 시뮬레이션·HPC·AI 부문 수석 부사장은 “엔지니어링 시뮬레이션의 한계는 물리 법칙이 아니라 얼마나 빠르게 가능성을 탐색할 수 있는지에 달려 있다. 지멘스의 전략은 고객이 과거 작업에서 학습하고, 탐색 속도를 높이며, AI를 혁신을 위한 방향 제시 엔진으로 활용하도록 돕는 것이다. 지멘스는 결정론적 진실(deterministic truth)을 대체하는 것이 아니라, 이를 확장 가능하고 즉각적으로 활용할 수 있도록 하는 데 집중하고 있다”면서, “지멘스는 AI를 활용해 엔지니어가 문제 해결을 위한 최적의 설루션을 빠르게 탐색하고 찾아낼 수 있도록 지원하고 있다. 심센터 피직스AI는 전례 없는 속도와 지능으로 문제 해결을 지원하며, 엔지니어가 반복 작업과 파편화된 데이터에서 벗어나 창의성과 혁신 가속에 집중할 수 있도록 돕는다”고 말했다. 심센터 피직스AI는 현재 심센터 STAR-CCM+의 애드온(add-on)으로 제공된다. 기존 고객과 신규 고객 모두 지멘스·알테어 통합 제품 생태계 전반에 걸쳐 지속적인 혁신과 확장된 기능의 혜택을 누릴 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : 높은 전력 효율, 풀스택 엔비디아 AI·그래픽 기술, 최대 128GB 통합 메모리 제공, 오픈쉘 포함 네이티브 윈도우 환경 제공, 90GB 이상 3D 장면 렌더링, 12K 4:2:2 영상 편집, 4K AI 영상 생성, 최대 100만 토큰 컨텍스트 갖춘 1200억 파라미터 LLM 실행, 1440p 해상도 초당 100프레임 속도로 AAA 급 게임 플레이 지원 등     엔비디아가 개인용 AI 에이전트 시대에 맞춰 윈도우 PC를 재정의하는 새로운 슈퍼칩인 ‘엔비디아 RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했다. 미디어텍과 함께 개발되고 마이크로소프트 윈도우 OS에서 구동되는 RTX 스파크는 단순한 도구를 넘어 협업 파트너 역할을 수행하는개인용 에이전트에 최적화된 컴퓨터를 제공한다. AI, 창작, 게이밍을 위해 설계된 RTX 스파크는 엔비디아의 혁신 기술을 하루 종일 지속되는 배터리 수명을 갖춘 슬림 윈도우 노트북과 전력 효율이 뛰어난 데스크톱 PC에서 구현한다. 핵심 기술에는 엔비디아 쿠다(CUDA), 엔비디아 RTX, DLSS, FP4, 엔비디아 텐서RT(TensorRT), 엔비디아 옵틱스(OptiX), 리플렉스(Reflex), 지싱크(G-SYNC) 등이 포함된다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “지난 40년 동안 사용자는 직접 앱을 실행하고, 클릭하며, 입력했다. 그러나 이제 RTX 스파크와 마이크로소프트 윈도우를 통해 사용자가 요청하기만 하면 PC가 작업을 수행한다. RTX 스파크는 엔비디아가 구축한 모든 것, 즉 쿠다, RTX, AI 플랫폼을 하나의 슈퍼칩에 담았다. 로컬 에이전트, 프런티어 모델, 크리에이티브 워크플로, RTX 게임까지 모두 노트북에서 구현 가능하다. 이것이 바로 새로운 PC인 개인용 AI 컴퓨터”라고 말했다. RTX 스파크 슈퍼칩은 6144개의 쿠다 코어와 FP4 정밀도를 지원하는 5세대 텐서 코어(Tensor Cores)를 갖춘 엔비디아 블랙웰 RTX GPU(Blackwell RTX GPU)를 탑재했다. 이 GPU는 엔비디아 NV링크-C2C(NVLink-C2C) 칩-투-칩 인터커넥트를 통해 고성능 20코어 엔비디아 그레이스 CPU(Grace CPU)와 연결된다.   개인용 에이전트를 위한 특화 설계 AI 에이전트는 전환점을 맞이했으며, 오픈클로(OpenClaw), 헤르메스 에이전트(Hermes Agent) 등 오픈소스 프로젝트는 깃허브(GitHub), 오픈라우터(OpenRouter)와 같은 개발자 네트워크에서 기록적인 성과를 달성하고 있다. 그러나 사용자의 메인 PC에서 에이전트를 안전하고 비공개로 실행할 수 없는 한계로 인해 광범위한 도입은 제한돼 왔다. 엔비디아와 마이크로소프트는 이러한 과제를 해결하기 위해 온 디바이스 에이전트를 위한 강력하고 안전한 윈도우 플랫폼을 제공하기 위해 협력하고 있다. 이번 협력은 에이전트가 안전하고, 사용자의 완전한 통제 아래 실행될 수 있도록 보장하는 새로운 윈도우 보안 프리미티브와 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 런타임 기반에서 출발한다. 새로운 윈도우 프리미티브는 에이전트를 네이티브로 구축하고 실행하는데 필요한 ID, 격리, 정책, 엔드 투 엔드 보안 기능을 제공한다. 엔비디아 오픈쉘은 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 사용자가 정의할 수 있도록 추가적인 정책 기능을 제공한다. 또한 사용자의 개인정보 보호 정책에 따라 쿼리를 로컬 모델로 지능적으로 라우팅하고, 클라우드 모델로 전송되는 쿼리의 개인정보를 가릴 수 있도록 한다. 이러한 보안과 개인정보 보호 계층은 헤르메스 에이전트, 오픈클로와 같은 주요 에이전트 개발사가 새로운 윈도우 앱에 도입하고 있다. 이 새로운 앱을 통해 사용자는 윈도우 애플리케이션에서 작업을 실행하고, 앱 간 워크플로를 추론하며, 이미지와 영상을 생성하고, 플러그인과 앱을 코딩하며, 로컬 파일을 의미 기반으로 검색할 수 있는 강력한 온디바이스 에이전트에 쉽고 안전하게 접근할 수 있다. 로컬 기기에서 에이전트를 구동하려면 강력한 보안 체계와 고성능 하드웨어가 모두 필요하다. RTX 스파크는 온디바이스 에이전트의 처리 요구를 충족하기 위해 최대 1페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능과 128GB 통합 메모리를 제공한다. 이러한 기반을 바탕으로 엔비디아와 마이크로소프트의 협력은 윈도우 작업 표시줄 사용자 인터페이스에서 접근할 수 있는 새로운 RTX 스파크 기반 윈도우 에이전트 경험으로 확장될 예정이다.   ▲ 엔비디아 젠슨 황 CEO가 ‘GTC 타이베이 2026’ 행사에서 RTX 스파크를 소개했다.   풀스택 RTX 창작과 게이밍 RTX 스파크는 크리에이터, AI 개발자, 게이머를 위해 엔비디아 AI와 그래픽 기술 스택 전체를 제공한다. 사용자는 옵틱스와 DLSS를 통해 90GB 규모의 3D 장면을 렌더링하고, 엔비디아 블랙웰 디코더로 12K 4:2:2 영상을 편집하며, 100만 토큰 컨텍스트를 사용해 1200억 파라미터 대규모 언어 모델을 실행하고, 레이 트레이싱, DLSS, 리플렉스를 적용해 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상의 AAA급 게임을 플레이할 수 있다. RTX 스파크는 기존 기술 지원에 더해 새로운 RTX 기능도 지원할 예정이다. 여기에는 2세대 트랜스포머 모델을 탑재한 DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션(DLSS 4.5 Ray Reconstruction)이 포함되며, 이는 블렌더 5.3(Blender 5.3)과 수십 개 게임에 적용될 예정이다. 또한 컴피UI(ComfyUI)에는 4배 프레임 생성(4x Frame Generation)을 지원하는 RTX 비디오(RTX Video)가 적용될 예정이다. RTX 기술은 1000개 이상의 게임과 애플리케이션에서 성능을 향상시키고 이미지 품질을 개선하며 강력한 AI 기능을 제공한다. 어도비, 블랙매직 디자인, 블렌더, 캡컷, 컴피UI, OTOY 등 100개 이상의 윈도우 소프트웨어 제공업체와 크래프톤, 넷이즈, 레메디 엔터테인먼트, 라이엇 게임즈, 엑스박스와 같은 게임 개발사가 새로운 RTX 스파크 플랫폼을 도입하고 있다.   강력한 크리에이티브 경험 제공 엔비디아는 어도비 프리미어와 포토샵을 RTX 스파크에 최적화하도록 재설계하기 위해 어도비와 협력하고 있다. 포토샵의 파이어 플라이(Firefly) 기반 생성형 채우기(Generative Fill)와 프리미어의 생성형 확장(Generative Extend)은 창작 역량, 정밀도, 제어력을 제공하는 수백 가지 가속 도구 중 일부다. RTX 스파크는 이러한 기능을 한층 더 발전시켜 크리에이티브 워크플로 전반에서 AI, 편집, 색 보정, 효과 처리 속도를 최대 2배까지 향상시킨다. 어도비 프리미어는 RTX 스파크의 통합 메모리, 블랙웰 GPU, 텐서RT 소프트웨어를 활용하는 새로운 영상 파이프라인을 탑재할 예정이다. 이를 통해 편집과 색 보정의 실시간 성능, GPU 가속 AI 성능, 복잡한 타임라인의 더 효율적인 렌더링을 제공한다. 또한 어도비 서브스턴스 3D 페인터(Adobe Substance 3D Painter)와 스테이저(Stager)는 더 부드럽고 반응성이 뛰어난 3D 텍스처링과 장면 제작 워크플로를 위해 RTX 스파크에서 네이티브로 실행될 예정이다. 어도비의 차세대 포토샵 엔진은 GPU 가속 합성에 최적화돼 라이브 필터, 하이 다이내믹 레인지(HDR), 현대적이고 자연스러운 브러시 표현을 지원한다. AI 네이티브 파이프라인은 텐서RT를 포함해 RTX 스파크의 전체 성능을 활용하도록 설계됐다. 어도비는 사용자가 윈도우 에이전트와 함께 창작, 편집, 디자인할 수 있도록 프리미어와 포토샵 기능을 추가로 확장할 예정이다. 이를 통해 크리에이터에게 워크플로를 가속화할 수 있는 협업 파트너를 제공할 계획이다.   다양한 크기를 위한 프리미엄 디자인 RTX 스파크 노트북은 두께 14mm, 무게 3파운드 수준의 슬림하고 가벼운 설계가 적용되며, 14~16인치 크기로 출시될 예정이다. 또한 내구성과 깔끔하고 현대적인 디자인을 결합한 정밀 가공 알루미늄 본체가 특징이다. 엔비디아 지싱크 기술을 탑재한 높은 색상 정확도의 탠덤(tandem) OLED 디스플레이는 창작 작업과 몰입감 있는 게이밍을 위한 뛰어난 시각 경험을 제공한다. 작고 전력 효율이 뛰어난 RTX 스파크 데스크톱은 에이전트, 크리에이티브 워크로드, 게이밍, 일상적인 업무 생산성에 맞춰 설계됐다. 주요 하드웨어 제조사들이 RTX 스파크를 기반으로 제품 개발을 추진하고 있으며, 이미 다수의 제품 설계가 개발 중이다. 윈도우 환경에서 에이전트를 제공하기 위한 엔비디아와 마이크로소프트의 협력은 윈도우용 엔비디아 DGX 스테이션(DGX Station for Windows)을 통해 개인용 에이전트를 넘어 프런티어 에이전트까지 확장된다. 이를 통해 엔비디아는 에이전트 실행을 위한 AI 슈퍼컴퓨터를 데스크사이드 환경에 제공하며, 블랙웰 아키텍처의 활용 범위를 엔터프라이즈 개발자까지 확대한다. RTX 스파크 노트북과 소형 데스크톱은 2026년 가을 에이수스, 델, HP, 레노버, 마이크로소프트 서피스, MSI 등 주요 제조사를 통해 출시될 예정이며, 에이서와 기가바이트 모델도 이후 출시된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

델 테크놀로지스는 엔비디아 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 채용한 서버 신제품 ‘델 파워엣지 XE8812’를 공개했다. 랙당 최대 144개의 GPU를 탑재할 수 있는 이 모델은 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리’ 제품군에 추가되는 제품이다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 워크로드에 맞춘 목적형 제품으로 개발됐다. 델 테크놀로지스는 이번 신제품을 기반으로 국가별 소버린 AI 인프라 고도화를 비롯해 엔지니어링, 디자인, 유전체 과학 등 다양한 분야에서 델 AI 팩토리 확장에 나설 계획이다. AI와 HPC 시뮬레이션 워크로드가 융합되면서 기존의 인프라 업그레이드만으로는 작업의 규모와 속도를 감당하기 어려운 상황이다. 전 세계적인 AI 혁신 경쟁은 고성능 인프라에 요구되는 데이터, 컴퓨팅, 제어 능력을 끌어올리는 중이다. AI 성장 기회가 확대되면서 2026년 AI 투자는 전년 대비 44% 증가할 것으로 전망된다. 델 테크놀로지스는 이러한 요구에 대응해 AI와 시뮬레이션 성과를 대규모 환경에서 실현할 수 있는 인프라를 제공한다는 방침이다. 새로운 팬리스 방식의 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC) 기반 델 파워엣지 XE8812 서버는 분자 역학 및 다중 물리 시뮬레이션 등 까다로운 워크로드를 실행하는 연구 기관을 위해 설계됐다. 엔비디아 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 탑재해 컴퓨팅 집적도와 메모리 용량을 높였다. 엔비디아 GB200 NVL4에서 엔비디아 베라 루빈 NVL4로 전환하면서 호스트 메모리가 확장됐고 코어 수는 144개에서 176개로 늘었다. GPU 메모리와 컴퓨팅 성능도 향상됐다. 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 연동하면 큰 규모의 모델과 시뮬레이션을 인메모리 방식으로 실행하는 HPC 환경을 구축할 수 있다.   ▲ 델 파워엣지 XE8812의 랙 구성   델 테크놀로지스는 에너지 효율 극대화를 위해 ORv3 스타일 랙에서 최대 144개의 GPU와 300kW 이상의 전력을 지원하며, CPU와 GPU에 100% 다이렉트 리퀴드 쿨링을 갖춘 고밀도 플랫폼을 제공할 예정이다. 이전 세대 대비 소켓당 메모리와 GPU 메모리가 50% 증가해 데이터 스트리밍이나 스와핑 과정에서 발생하는 지연 및 대역폭 저하 문제를 줄였다. 오픈 ORv3 표준 기반의 서버 및 랙 설계는 모듈형 배치를 제공하며 iDRAC을 통해 어디서든 서버를 배포하고 업데이트할 수 있다. 델 통합 랙 컨트롤러와 오픈매니지 엔터프라이즈는 실시간 텔레메트리와 자동 누수 감지를 활용해 문제를 조기에 파악하도록 돕는다. 델 파워랙은 공장 출하 단계에서 통합 및 사전 검증된 랙 스케일 시스템으로 구축 복잡성을 줄여준다. 델 테크놀로지스의 아룬 나라야난 컴퓨트 및 네트워킹 부문 수석 부사장은 “사람 유전체 해독에서부터 미래 에너지 시스템 모델링, 국가 운영을 위한 소버린 AI 인프라 구축 등 인류의 가장 중요한 연구를 수행하는 기관들은 프로젝트에 걸맞은 인프라를 갖추어야 한다”면서, “델 파워엣지 XE8812는 가능성의 경계를 확장하려는 델의 의지를 담은 제품으로, 과거에는 불가능하다고 여겨져 온 워크로드에 도전할 수 있는 컴퓨팅 집적도, 메모리, 개방형 아키텍처를 제공한다”고 말했다.