디노티시아가 미국 산타클라라에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에서 벡터 검색 전용 프로세서 'VDPU(Vector Data Processing Unit)' 카드를 4장 탑재한 서버 구성을 공개했다. 양세현 CTO는 에이전틱 AI 확산으로 모델 연산 못지않게 데이터 검색 성능이 중요해지고 있다며, VDPU가 벡터 검색을 전담해 CPU·GPU가 각자 역할에 집중하도록 설계됐다고 설명했다. FPGA 기반 평가에서 VDPU 4장 탑재 서버는 듀얼소켓 CPU 전용 서버 대비 벡터 검색 처리량이 최대 5.77배에 달했고, 4096차원 멀티모달 워크로드에서 호스트 CPU 사용량은 92%, 메모리는 73% 줄면서도 검색 재현율은 CPU 전용 환경과 동등하거나 그 이상을 유지했다. 디노티시아는 ASIC 기반으로는 CPU 서버 대비 최대 10배 성능을 목표로 올해 4분기부터 평가에 착수하며, 국내에서는 씨홀스와 결합한 제품화도 추진 중이다.
- •디노티시아, VDPU 4카드 탑재 서버 구성을 'AI 인프라 서밋 2026'에서 공개
- •FPGA 기반 평가에서 CPU 전용 서버 대비 벡터 검색 처리량 최대 5.77배 향상
- •4096차원 멀티모달 워크로드에서 CPU 사용량 92%, 메모리 73% 감소하면서도 검색 재현율 유지
- •GPU가 모델 실행을, VDPU가 RAG·AI 에이전트의 벡터 검색을 전담하는 구조
- •ASIC 기반 VDPU는 CPU 서버 대비 최대 10배 성능 목표, 올해 4분기 평가 착수 예정
- •국내에서는 씨홀스와 결합한 AI 데이터 인프라 제품화도 추진 중
0단 자동
AI가 규칙대로 쓰고 그대로 게시했습니다. 사람이 따로 보지 않았습니다.
- 규칙 판
- 규칙 판 도입 이전 기사입니다.
- 남기는 것
- 규칙 판 · 모델 · 시각
- 판 기록
- 아직 없습니다.
디노티시아, 벡터 검색 전용 프로세서 VDPU 4카드 서버 성능 공개
- 1.디노티시아, AI 인프라 서밋 2026에서 벡터 검색 전용 프로세서 VDPU 4카드 서버 구성 공개
- 2.FPGA 기반 평가서 CPU 전용 서버 대비 벡터 검색 처리량 최대 5.77배 향상
- 3.4096차원 멀티모달 워크로드서 호스트 CPU 사용량 92%·메모리 73% 감소, 검색 재현율은 유지
- 4.ASIC 기반 VDPU는 CPU 서버 대비 최대 10배 성능 목표, 4분기부터 ASIC 평가 착수 예정
왜 중요한가?
에이전틱 AI 확산으로 모델 연산뿐 아니라 벡터 검색(RAG) 성능이 병목이 되는 상황에서, CPU·GPU와 별도로 검색 전용 하드웨어를 분리하는 접근이 국내 반도체 스타트업에서 실제 서버급으로 검증됐다는 의미가 있다.
본문 미리보기
[디지털투데이 석대건 기자] 디노티시아가 미국 산타클라라에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에서 벡터 검색 전용 프로세서 카드를 4장 탑재한 서버 구성을 공개했다고 18일 밝혔다.공개한 프로세서 카드는 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'를 서버 환경으로 확장한 아키텍처다. 양세현 디노티시아 최고기술책임자(CTO)는 VDPU 아키텍처와 성능 평가 결과를 소개하며 "에이전틱 AI가 확산되면서 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다"며 "VDPU는 벡터 검색을 전담하고 CPU와 GPU
전체 내용이 궁금하다면?
원문을 직접 읽어보세요
이 글이 만들어진 과정
- 10:33AI 초안
