EE Times는 클라우드 기반 AI 모델을 전통적인 마이크로컨트롤러(MCU) 영역으로 가져온 새로운 엣지 AI MCU를 소개했다. 이 MCU는 멀티모달 연산 기능을 탑재해 여러 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 설계됐다. 또한 계층형(tiered) 메모리 구조를 적용해 온디바이스 AI 처리 요구에 대응한다는 점이 특징으로 제시됐다. 기사는 MCU가 지속적인 진화를 거쳐 엣지 AI라는 다음 전환점에 도달했다고 설명했다.
이 글은 원문을 요약한 큐레이션입니다. 제목은 요약에 맞춰 새로 붙였습니다. 수치와 단위는 원문 표기를 유지했습니다. 전체 내용은 원 매체에서 읽어 주세요.원문: EE Times 「Edge AI MCU Features Multimodal Compute, Tiered Memory」
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딥시크는 9월 30일 중국 국경절 연휴 직전 화웨이 어센드(Ascend) NPU용 TileLang, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels, FlashMLA, DeepSelect 지원을 공개했다. SemiAnalysis는 화웨이가 하드웨어와 네이티브 소프트웨어 스택을 제공하고 딥시크가 이를 자사 모델에 맞게 최적화하는 워크로드와 엔지니어링을 더하는 상호보완 관계라고 분석했다. 기사는 어센드 950PR의 코어·HBM 구성과 컴퓨트·메모리 바이닝 방식, AICPU 구조를 마이크로벤치마크로 살펴보고, 950PR이 프리필과 추천 작업에 맞춰 950DT보다 낮은 메모리 대역폭과 코어 수를 갖는다고 설명했다. 이어 딥시크의 TileLang 컴파일러 기능과 랙 스케일 통신 구현, DeepSeek-V4.1-Flash의 실행 프로파일도 다뤘다.
AMD가 라이젠 프로세서의 오버클럭 기능을 지원하는 AOD(AMD Overclocking Driver) 패치를 리눅스 커널에 공식 제출했다고 Phoronix가 보도했다. 이 드라이버는 표준 sysfs 인터페이스를 통해 플랫폼 튜닝 기능을 직접 노출하며, 비공개 UEFI/BIOS 후킹이나 기기별 ACPI 우회 방식에 의존하지 않도록 한다. 초기 버전은 SMT(동시 멀티스레딩) 동적 전환, 메모리 클럭 모니터링, 전력 튜너블 기능을 제공한다. SMT 전환은 CPU 핫플러깅 메커니즘을 통해 이뤄지며 기존 'nosmt' 부트 파라미터의 대안이 된다. 해당 패치는 현재 메일링 리스트에서 검토 중이며, 윈도우용 Ryzen Master와 동등한 공식 GUI 앱은 제공되지 않고 CoreCtrl 같은 커뮤니티 도구가 사용자 인터페이스를 구축해야 한다.
AMD가 FSR(FidelityFX Super Resolution) 4.1 지원 대상을 확대한다고 10월 20일(현지시간) 밝혔다. 신규 지원 대상에는 라데온 RX 6000 시리즈, 라이젠 AI 맥스 프로세서, 엑스박스 콘솔이 포함됐다. FSR은 AMD GPU용 AI 기반 그래픽 업스케일링 기술로, 이번 확대 적용은 AMD 소프트웨어 아드레날린 에디션의 신규 버전인 26.10.1 드라이버에 포함됐다. AMD는 FSR3까지는 알고리즘 기반 범용 기술을 활용했으며, FSR4는 2025년 CES에서 처음 공개된 바 있다.
FADU가 2026년 OCP 글로벌 서밋에서 파일시스템을 SSD 내부로 옮긴 File-Semantic SSD(FS-SSD) 기술을 공개했다. 이 기술은 GPU, DPU, NIC가 호스트의 파일시스템이나 블록 계층, 스토리지 서버 CPU를 거치지 않고 파일을 직접 열고 읽을 수 있게 한다. FADU는 FC6161 Gen6 컨트롤러 기반 드라이브로 진행한 자체 NFS-over-NVMe 테스트에서 서버 코어를 16개에서 1개로 줄여도 초당 약 46만 건의 처리량을 유지했다고 밝혔다. 이는 같은 조건에서 처리량이 급감한 리눅스 NFS-오버-RDMA와 대조된다. FADU는 2027년 1분기 Gen6 호스트 결과 공개, 2027년 3분기 파트너 샘플 제공을 목표로 한다고 전했다.
구글과 아마존은 20일 미국 새너제이에서 열린 '파이토치 컨퍼런스 2026'에서 기존 AI 애플리케이션을 엔비디아 GPU에서 자사 칩으로 전환할 수 있는 오픈소스 프레임워크를 각각 발표했다. 구글은 '토치TPU', 아마존은 '토치뉴런'을 공개했다. 두 프레임워크는 2016년 메타(구 페이스북)가 내놓은 AI 개발 프레임워크 파이토치(PyTorch)를 기반으로 한다.
AMD 관계자가 기고한 이 글은 AI PC의 가치가 AI 기능 탑재 여부가 아니라 AI 워크로드가 기기에서 얼마나 자연스럽게 실행되는지에 달려 있다고 주장한다. 글쓴이는 CPU, GPU, NPU가 각각 다른 유형의 작업에 적합하며 이들을 하나의 유기적 시스템으로 결합하는 것이 업계가 함께 풀어야 할 과제라고 설명한다. AMD 라이젠 AI 프로세서는 CPU 코어, 라데온 그래픽, 전용 NPU를 한 플랫폼에 통합했고, 라이젠 AI 맥스+ 시리즈는 통합 메모리 아키텍처로 더 크고 정교한 AI 모델을 로컬에서 실행하도록 지원한다고 소개했다. AMD는 개발자용 도구와 런타임 라이브러리를 제공하는 라이젠 AI 소프트웨어를 확장하며 OEM 및 소프트웨어 생태계와 협업하고 있다고 밝혔다.
AMD와 인텔이 20일(현지시간) x86 CPU용 AI 개발 간소화를 위해 협력한다고 발표했다. 두 회사는 파이토치(PyTorch) 내 x86 CPU 최적화 지원 작업을 원DNN(oneAPI Deep Neural Network Library)에 통합한다. 목적은 AI 생태계의 파편화를 줄이고 개발자가 최적화 기술에 쉽게 접근하도록 지원하는 것이다. 이를 통해 개발자는 AMD-인텔 CPU에서 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축, 유지관리, 배포할 수 있게 된다. 파이토치는 파이썬 기반 딥러닝용 소프트웨어 및 라이브러리 도구 모음이다.
퀄컴이 10월 20일(현지시간) V2X(차량-사물통신) 칩의 지원 규격을 확대한다고 밝혔다. 일본 전파산업회(ARIB)가 제정한 ITS Connect 규격인 '760MHz ARIB-T109' 표준을 V2X 칩에 추가로 탑재하며, 기존에는 5.9GHz 대역만 지원했다. V2X는 차량이 다른 차량, 도로 인프라, 보행자 등 주변 사물과 데이터를 주고받는 통신 기술이다. 시야 확보가 어려운 사각지대나 악천후에서도 비가시선 센서를 통해 주변 위험 상황을 파악해 운전자에게 전달하는 역할을 한다.