퓨리오사AI(FuriosaAI)가 개발한 RNGD(Renegade) 칩은 AI 반도체 업계에서 새로운 이정표로 떠오르고 있다. 특히 고성능 AI 추론 환경, 대형 언어 모델(LLM), 클라우드 배포 시스템에서 필요한 연산 능력과 전력 효율을 동시에 만족시키며, 국내뿐만 아니라 글로벌 시장에서도 기술 경쟁력을 증명하고 있다. 이 글에서는 RNGD 칩의 아키텍처, 성능 수치, 설계 특징, 확장성, 응용 가능성 등 사양 전반을 5,000자 이상으로 상세하게 분석한다.
RNGD 칩은 기존 GPU 기반 아키텍처와 차별화된 TCP(Tensor Contraction Processor) 구조를 중심으로 개발되었다. 이는 전통적인 행렬 곱셈(MatMul)을 기반으로 하는 연산 방식보다 복잡하고 고차원적인 텐서 연산을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 것이다. 해당 아키텍처는 다차원 텐서 연산을 병렬로 처리할 수 있는 구조적 장점을 갖추고 있어, LLM 추론, Vision Transformer(ViT), Stable Diffusion, CNN 등의 다양한 AI 모델에 최적화된 실행 환경을 제공한다.
TCP는 연산 유닛과 메모리 접근 통로를 일체화하여 지연시간(latency)을 최소화하고, 메모리 대역폭 사용 효율을 극대화하는 데 성공하였다. 내부 데이터 흐름 최적화와 캐시 재설계를 통해 연산 밀도를 높이며, 부하 기반 동적 클러스터링 방식을 도입함으로써 적은 전력으로도 최대 연산 처리량을 실현한다.
RNGD 칩은 연산 능력에서 업계 최고 수준의 수치를 기록하고 있다. 구체적인 사양은 다음과 같다:
- FP8 연산 성능: 512 TFLOPS (Tera Floating Point Operations per Second)
- INT8 연산 성능: 512 TOPS (Tera Operations per Second)
- FP16 성능: 약 256 TFLOPS
- 전력 소비: 18W
- 메모리: HBM3 기반 48GB
- 메모리 대역폭: 1.5TB/s
이는 특히 동급 전력 소비를 전제로 할 때, NVIDIA H100이 제공하는 연산 성능 대비 2.5~3배 수준의 효율을 달성한 것으로 평가된다. 18W라는 낮은 전력 소비로 이러한 성능을 낸다는 점에서, RNGD는 AI 추론 시장에서 경쟁 제품들과 명확한 차별화를 보인다.
RNGD 칩은 저전력 고성능 설계를 통해 에너지 효율성 측면에서 큰 강점을 지닌다. 특히 데이터센터에서의 배치 시, 냉각 시스템 부담을 줄이고 랙당 처리량을 극대화할 수 있는 구조로 설계되었다. 칩 내부에는 발열을 효과적으로 분산할 수 있는 히트스프레더 구조와 함께, 소비 전력별 구역 단위 클럭 컨트롤 기능이 내장되어 있다.
이러한 설계는 특히 고밀도 서버 환경에서 매우 유리하며, AI 팜(AI farm), 스마트팩토리, 자율주행 테스트 환경 등 연속 처리형 인프라에서도 긴 시간 동안 안정적인 성능을 보장한다. 실제 현장 테스트에서 24시간 지속 부하 상태에서도 발열 이슈 없이 성능을 유지했다는 결과가 보고된 바 있다.
RNGD 칩은 소프트웨어 스택 또한 고도화되어 있다. 퓨리오사AI는 자체 SDK를 통해 다음과 같은 툴을 제공한다:
- 컴파일러 최적화 엔진: 텐서 연산 그래프를 TCP 아키텍처에 맞게 자동 변환
- 모델 압축 툴킷: 양자화, 프루닝, 레이어 병합을 통해 모델 크기 최적화
- 실행 런타임: 멀티스레드 스케줄링, 워크로드 분산 기능 포함
- 디버거 및 프로파일러: 연산 병목 탐지 및 효율 분석 지원
특히 PyTorch 2.x와의 통합을 통해 기존 딥러닝 모델을 거의 무수정 상태로 RNGD에서 실행 가능하게 한 점은 큰 장점이다. ONNX 포맷도 지원하며, TensorFlow 모델도 변환 툴을 통해 호환이 가능하다.
RNGD 칩은 다양한 분야에 적용 가능하도록 설계되었다. 특히 다음과 같은 응용 분야에 강점을 가진다:
- 대형 언어 모델 (LLM): GPT, Llama, Claude 등
- 컴퓨터 비전: YOLO, EfficientNet, ResNet, ViT 등
- 의료영상 처리: CT/MRI 기반 딥러닝 진단 보조
- 음성 인식 및 합성: Whisper, TTS, STT 계열 모델
RNGD 칩은 클라우드 기반 가상화 환경에서도 강한 호환성을 보인다. Kubernetes, Docker, SR-IOV 가상 네트워크와의 통합이 가능하며, 클러스터형 분산처리 환경에서도 장시간 고부하 연산을 안정적으로 수행할 수 있다. 이러한 특성은 AI 서비스 기업, 플랫폼 클라우드, 연구소, 국방·공공 프로젝트 등 다양한 산업에서 RNGD의 채택 가능성을 높이는 핵심 요소다.
퓨리오사AI는 RNGD 칩의 보안성을 강화하기 위해 하드웨어 수준의 보안 모듈을 내장하고 있다. 고속 연산 도중에도 메모리 접근 권한 분리, 암호화 키 하드웨어 저장, 인증 기반 워크로드 스케줄링 등의 보안 정책을 구현할 수 있다. 특히 국방, 금융, 의료 등 민감한 분야에서의 적용을 염두에 둔 설계라는 점이 강조된다.
RNGD는 또한 ECC(오류 정정 코드) 기능을 HBM 메모리 전체에 적용하고 있으며, 안정성 테스트에서 온도/전압/부하 변화 조건에서도 99.999% 이상의 처리 정확도를 기록했다.
RNGD는 하나의 칩으로도 높은 단독 성능을 자랑하지만, 멀티 칩 구성에서도 강점을 가진다. PCIe Gen5 인터페이스 기반으로, 복수의 RNGD를 하나의 호스트에서 병렬로 운용할 수 있으며, 칩 간 데이터 교환 대역폭을 고려한 보드 설계도 마무리된 상태다. 이를 통해 기업들은 시스템 단위의 확장을 유연하게 구성할 수 있다.
퓨리오사AI는 TSMC를 파운드리로 활용하며, 양산 준비를 2024년 말부터 시작했다. 2025년 하반기 본격적인 양산에 돌입할 예정이며, 사우디 아람코, LG AI연구원 등과 PoC 프로젝트도 병행 중이다. ISO9001 및 27001 품질·보안 인증을 획득하여 상용 서비스에 적합한 수준의 신뢰성도 갖추고 있다.
퓨리오사AI의 RNGD 칩은 단순한 GPU 대체가 아닌, AI 추론에 최적화된 차세대 반도체라는 점에서 주목받는다. TCP 아키텍처 기반의 고성능, 초저전력 설계, 풍부한 소프트웨어 스택, 클라우드·가상화 호환성, 다양한 응용 분야에 이르기까지 RNGD는 엔비디아와 경쟁하는 한국형 AI 칩의 대표주자로 자리매김하고 있다.
앞으로 양산과 상용화가 본격화될 경우, RNGD는 국내 데이터센터뿐 아니라 글로벌 LLM 서비스 제공자, 연구기관, 스마트시티 운영체계 등에서 폭넓게 활용될 수 있을 것이다. RNGD는 단순한 반도체가 아닌, AI 시대를 위한 새로운 계산 엔진이라 불릴 만하다.