퓨리오사AI가 2세대 AI 칩 ‘RNGD(레니게이드)’의 양산에 성공하고, 1차 물량 4000장에 대한 인도를 시작했다. 파운드리 협력사인 TSMC가 제조를 완료한 RNGD 칩은 ASUS의 카드 제조 공정을 거쳐 순차적으로 출고되고 있다.
그동안 다양한 환경에서 성능과 전력 효율을 검증해 온 RNGD는 이번 양산을 계기로 대규모 엔터프라이즈 시장에서 본격적인 사업화 단계에 돌입했다. 이에 따라 AI 인프라 확산과 관련된 산업 전반의 관심도 함께 높아지고 있다.
RNGD는 2024년 하반기 미국 스탠퍼드대학교에서 열린 세계 반도체 기업 연례 학술행사 ‘Hot Chips 2024’에서 처음 공개된 이후, 엄밀한 제품화 과정을 거쳐 양산 단계에 도달했다. HBM을 탑재한 고성능 NPU가 개발 단계를 넘어 실제 양산에 이른 사례는 글로벌 반도체 업계에서도 드문 경우로 꼽힌다.
RNGD는 두 가지 형태로 제공된다. ‘RNGD PCIe 카드’는 180W TDP의 저전력 설계를 적용해 기존 서버에 바로 장착 가능한 드롭인(drop-in) AI 가속기로 제공된다. ‘NXT RNGD 서버’는 RNGD 카드 8장을 탑재한 4U 랙마운트 서버로, 시스템 전체 소비 전력은 3kW 수준이다. 표준 랙 환경에 최대 5대까지 장착할 수 있으며, 랙당 최대 20 PFLOPS(INT8)의 AI 추론 성능을 제공한다.
퓨리오사AI는 이번 양산 물량 인도를 계기로 엔터프라이즈 시장 공략을 본격화한다는 전략이다. 실제로 이달 초 국내 대기업 계열사 한 곳에서 RNGD 구매를 발주하는 등 글로벌 엔터프라이즈 고객을 중심으로 RNGD 검증을 마치고 정식 채택하는 사례가 빠르게 늘고 있다.
그동안 퓨리오사AI는 하드웨어 안정화와 소프트웨어 스택 고도화를 병행하며 실사용 기반 성과를 축적해 왔다. 지난해 하반기에는 LG 엑사원(EXAONE) 도입이 확정됐고, OpenAI와의 GPT-OSS 모델 공개 시연을 통해 RNGD의 실질적인 활용 가능성을 입증했다. 아울러 TSMC, SK하이닉스 등 글로벌 파트너들과의 협력을 바탕으로 안정적인 양산 및 공급 체계도 구축했다.
AI 산업계에서는 RNGD 양산이 날로 심화되는 AI 인프라 병목 현상을 완화할 대안이 될 수 있다는 기대도 나온다. AI 모델 운용에 필요한 연산량은 급격히 증가하고 있지만 기업 데이터센터는 기존 표준 랙 환경과 제한된 전력 예산 내에서 인프라를 운영해야 하는 현실에 직면해 있다. 특히 칩당 600W 이상을 소모하는 GPU 중심 인프라 확장은 전력·냉각 설비 증설 부담으로 이어지고 있다.
이 같은 상황에서 AI 인프라 확장의 핵심은 전력 효율을 기반으로 한 총소유비용(TCO) 절감으로 귀결되고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD를 통해 공냉식 기반의 기존 인프라를 변경하지 않고도 바로 활용할 수 있는 고성능 AI 칩을 제시했다.
RNGD는 AI 추론에 최적화된 TCP 아키텍처를 기반으로 표준 환경에서 GPU 기반 시스템 대비 2.5배 높은 랙당 연산 밀도를 제공한다. 이는 동일한 공간과 전력 조건에서 더 많은 AI 추론 워크로드를 처리할 수 있음을 의미한다.
백준호 퓨리오사AI 대표는 “RNGD 양산은 글로벌 AI 3강·반도체 2강 도약을 위한 진일보”라며 “앞으로도 박차를 가해 글로벌 시장 매출 확대를 이뤄내겠다”고 말했다.
헬로티 이창현 기자 |
