AMD는 새로운 2세대 버설 AI 에지 시리즈(Versal AI Edge Series)와 버설 프라임 시리즈(Versal Prime Series) 적응형 SoC(System on Chip)를 출시해 버설 적응형 SoC 포트폴리오를 강화했다고 밝혔다. 2세대 버설 시리즈는 전처리에서 AI 추론 및 후처리에 이르기까지 단일 디바이스로 AI 기반 임베디드 시스템의 엔드 투 엔드 가속을 제공한다. 2세대 버설 시리즈 포트폴리오의 첫 제품군은 새로운 AI 엔진을 바탕으로 1세대 디바이스보다 최대 3배 더 높은 와트당 TOPS를 제공한다. 또한, 새로운 고성능 통합 Arm CPU를 통해 1세대 버설 AI 에지 및 프라임 시리즈 디바이스 대비 최대 10배에 달하는 스칼라 컴퓨팅을 제공한다. 지능형 단일 칩 솔루션인 2세대 버설 시리즈 디바이스는 다중 칩 기반 프로세싱 솔루션을 대체하여 시장 출시 시간을 단축하고, 더 작고 효율적인 임베디드 AI 시스템을 구현할 수 있다. 이를 통해 첨단 기능 안전 및 보안 기능과 함께 성능, 전력 및 면적을 조합해 자동차, 항공우주 및 방위, 산업, 비전, 의료, 방송 및 프로AV 시장용 에지 디바이스에 최적화된 고성능 제품 설계가 가능한 새로운 차원의 성능과 기능을 제공한다. 스바루는 자사의 차세대 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 비전 시스템인 ‘아이사이트(EyeSight)’에 2세대 버설 AI 에지 시리즈를 탑재한다. 아이사이트 시스템은 스바루의 일부 자동차 모델에 탑재되어 ACC(어댑티브 크루즈 컨트롤), 차선 이탈 방지, 충돌 방지 제동 등 첨단 안전 기능을 지원한다. 스바루는 현재 아이사이트가 장착된 차량에 AMD 적응형 SoC 기술을 활용하고 있다.     2세대 버설 AI 에지 시리즈는 실제 시스템에서 요구되는 복잡한 프로세싱 요건을 충족하기 위해 총 3단계로 이뤄지는 AI 기반 임베디드 시스템의 모든 가속 성능을 지원하는 프로세서 조합을 갖추고 있다. 광범위한 센서를 연결하고, 높은 처리량의 저지연 데이터 프로세싱 파이프라인을 구현할 수 있는 유연성을 갖춘 FPGA 프로그래머블 로직으로 실시간 전처리를 지원하며, 차세대 AI 엔진 형태의 벡터 프로세서 어레이를 통해 효율적인 AI 추론을 지원한다. 또한, Arm CPU 코어를 통해 안전에 초점을 맞춘 애플리케이션의 복잡한 의사결정 및 제어에 필요한 후처리 성능을 제공한다. 2세대 AMD 버설 프라임 시리즈는 센서 프로세싱을 위한 프로그래머블 로직과 고성능 임베디드 Arm CPU를 결합하여 기존의 비 AI 기반 임베디드 시스템을 위한 엔드투엔드 가속을 제공한다. 이 디바이스들은 1세대에 비해 최대 10배 더 많은 스칼라 컴퓨팅을 제공하도록 설계되어 센서 프로세싱 및 복잡한 스칼라 워크로드를 효율적으로 처리한다. 최대 8K의 다중 채널 워크플로를 비롯해 높은 처리량이 요구되는 비디오 프로세싱을 위한 새로운 하드 IP를 갖춘 2세대 버설 프라임 디바이스는 초고화질(UHD) 비디오 스트리밍 및 녹화, 산업용 PC 및 항공 컴퓨터와 같은 애플리케이션에 적합하다. 2세대 버설 AI 에지 시리즈와 2세대 버설 프라임 시리즈 포트폴리오는 에지 센서에서 중앙집중식 컴퓨팅에 이르기까지 AI 기반 시스템을 위한 확장성을 제공한다. 이 시리즈는 고객들이 성능, 전력 및 면적 풋프린트를 선택하여 애플리케이션의 성능 및 안전성 목표를 효율적으로 달성할 수 있도록 AI 및 적응형 컴퓨팅의 규모에 따라 다양한 디바이스로 구성되어 있다. 한편, AMD 비바도 디자인 수트(Vivado Design Suite) 툴과 라이브러리는 임베디드 하드웨어 시스템 개발자의 생산성 향상 및 설계 주기의 간소화를 통해 컴파일 시간 단축, 개발 결과물의 품질 개선 등의 효과를 제공한다. 임베디드 소프트웨어 개발자를 위한 AMD 바이티스 통합 소프트웨어 플랫폼(Vitis Unified Software Platform)은 사용자가 선호하는 추상화 단계에서의 임베디드 소프트웨어, 시그널 프로세싱 및 AI 설계를 지원하며, 기존 FPGA 설계 경험 없이도 활용 가능한 장점이 있다. 설계자들은 2세대 AMD 버설 AI 에지 시리즈 및 2세대 버설 프라임 시리즈용 얼리 액세스 문서와 1세대 버설 평가 키트 및 설계 툴을 현재 이용할 수 있다. AMD는 2025년 상반기에 2세대 버설 시리즈의 실리콘 샘플을, 2025년 중반에는 평가 키트 및 SOM(System-on-Module) 샘플을, 2025년 말에는 양산 반도체를 공급할 예정이다. AMD의 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 총괄 책임자인 살릴 라제(Salil Raje) 수석 부사장은 “AI 지원 임베디드 애플리케이션에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서 전력 및 공간이 제한적인 임베디드 시스템에서 가장 효율적으로 엔드투엔드 가속을 지원하는 단일 칩 솔루션에 대한 요구가 높아지고 있다”면서, “40년 이상 축적된 적응형 컴퓨팅 리더십을 바탕으로 구현된 최신 세대 버설 디바이스는 단일 아키텍처에 다중 컴퓨팅 엔진을 통합해, 로엔드에서 하이엔드에 이르기까지 뛰어난 컴퓨팅 효율과 성능, 확장성을 제공한다”고 밝혔다.

AMD는 자사의 비용 최적화 FPGA(프로그래밍 가능한 집적회로) 및 적응형 SoC(시스템 온 칩) 포트폴리오에 최신 AMD 스파르탄 울트라스케일+(Spartan UltraScale+) 제품군을 추가했다고 발표했다.  스파르탄 울트라스케일+ 디바이스는 다양한 I/O 집약적 에지 애플리케이션을 위한 비용 및 전력 효율을 제공한다. 28nm 미만 공정 기술로 구현된 FPGA 중 로직 셀 대비 많은 I/O를 갖추고 있으며, 이전 세대에 비해 전력 소모를 최대 30%까지 절감하는 것은 물론, AMD 비용 최적화 포트폴리오 중 가장 강력한 보안 기능을 제공한다.     에지 애플리케이션에 최적화된 스파르탄 울트라스케일+ FPGA는 많은 수의 I/O와 유연한 인터페이스를 갖추고 있어 여러 디바이스 또는 시스템과 FPGA를 원활하게 통합하고, 효율적인 인터페이스를 구축함으로써 폭발적으로 증가하는 센서 및 커넥티드 기기를 지원한다. 이 제품군은 최대 572개의 I/O와 최대 3.3V 전압을 지원함으로써 에지 센싱 및 제어 애플리케이션에서 모든 연결을 처리할 수 있다. 검증된 16nm 패브릭과 초소형 풋프린트로 높은 I/O 밀도를 갖추고 있으며, 10×10mm의 소형 패키지를 비롯해 다양한 형태로 제공된다. 또한 AMD FPGA 포트폴리오를 통해 비용 최적화 FPGA에서 중간급 및 최고급 사양의 제품에 이르기까지 확장이 가능하다. 스파르탄 울트라스케일+ 제품군은 16nm 핀펫(FinFET) 기술 및 하드웨어 타입의 내부 커넥티비티를 통해 28nm 아틱스 7(Artix 7) 제품군 대비 전력소모를 최대 30%까지 절감한다. 이 제품은 하드웨어 타입의 LPDDR5 메모리 컨트롤러와 PCIe Gen4 x8을 지원하는 최초의 AMD 울트라스케일+ FPGA로, 전력 효율성과 미래 지향적 기능을 모두 갖추고 있다. 또한, 스파르탄 울트라스케일+ FPGA는 AMD의 비용 최적화 FPGA 포트폴리오 중 가장 뛰어난 최첨단 보안 기능을 제공한다. NIST 승인 알고리즘을 이용한 양자 내성 암호(PQC : Post-Quantum Cryptography)를 지원하여 진화하는 사이버 공격 및 위협에 대한 최첨단 IP 보호 기능을 제공한다. 또한 PUF(Physical Unclonable Function)를 통해 각 디바이스에 복제 불가능한 고유의 보안키(지문)를 제공한다. AMD의 모든 FPGA 및 적응형 SoC 포트폴리오는 AMD 비바도(Vivado) 디자인 스위트와 바이티스(Vitis) 통합 소프트웨어 플랫폼을 통해 지원된다. 따라서 하드웨어 및 소프트웨어 설계자들은 설계부터 검증까지 모두 단일 디자인 환경에서 이러한 툴과 IP를 활용하여 생산성을 높일 수 있다. AMD 스파르탄 울트라스케일+ FPGA 제품군의 샘플 및 평가 키트는 2025년 상반기에 제공될 예정이다. 툴은 2024년 4분기부터 AMD 비바도 디자인 스위트를 통해 지원된다. AMD의 커크 사반(Kirk Saban) 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 부사장은 “스파르탄 FPGA 제품군은 생명을 구하는 자동 제세동기에서 인류 지식의 한계를 넓히는 CERN 입자 가속기에 이르기까지 지난 25년 이상 인류의 발전에 기여해 왔다”며, “검증된 16nm 기술을 기반으로 하는 스파르탄 울트라스케일+ 제품군은 최신 기능과 공통의 설계 툴 및 긴 제품 수명주기를 통해 업계 선도적인 FPGA 포트폴리오를 더욱 강화하는 것은 물론, 고객이 비용 최적화된 제품을 활용할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다.

인텔은 지난 2015년 인수한 FPGA(프로그래밍이 기능한 반도체) 기업 알테라(Altera)를 다시 신생 기업으로 분사한다고 발표했다.  알테라의 확장된 포트폴리오와 로드맵은 클라우드, 네트워크, 에지 전반을 공략할 FPGA 시장의 성장에 더 효과적으로 대응할 수 있으며, 쿼터스 프라임(Quartus Prime) 소프트웨어와 도입하기 쉬운 AI 역량 향상을 통해 빠르게 성장하는 애플리케이션 분야를 공략할 수 있도록 지원한다. 인공지능(AI)의 등장은 모든 산업 전반에 걸쳐 새로운 복잡성과 기회를 창출하고 있다. 알테라는 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(Pytorch) 등의 표준 프레임워크를 기반으로 최적화된 지적재산(IP)를 생성하는 FPGA AI 스위트 및 오픈비노(OpenVINO)를 통해 이러한 기회를 활용하고 있다. 알테라의 FPGA는 중요 AI 추론 기능의 원활한 통합 등 변화하는 시장 요구 사항에 더 효과적으로 대응하고 PCI 익스프레스(PCI Express), CXL, 이더넷, 6G 무선 등의 진화하는 표준을 더 적절히 활용하는 유연한 솔루션을 제공한다. 알테라의 솔루션은 네트워킹 및 통신 인프라부터 저전력 임베디드 응용 분야에 이르기까지 광범위한 시장과 사용 사례에 맞춰 최적화되었다. 알테라는 다양한 고객 요구 사항을 충족하는 새로운 제품과 서비스도 발표했다. 여기에는 ▲고대역폭 혼합 신호 FPGA가 필요한 레이더 및 군용 항공우주 분야에 적합한 고속의 데이터 변환기를 제공하는 애질렉스 9(Agilex 9) ▲와트당 패브릭 성능이 높아 데이터센터, 네트워킹, 방위 산업과 같은 고대역 컴퓨팅에 적합한  애질렉스 7(Agilex 7) F 시리즈 및 I 시리즈 디바이스 ▲AI가 탑재된 FPGA 패브릭으로 높은 성능과 와트당 성능을 제공하며 임베디드 및 에지 분야에 적합한 애질렉스 5(Agilex 5) 등이 있다. 또한, 곧 공개 예정인 애질렉스 3(Agilex 3)는 복잡성이 낮은 기능에 높은 저전력 FPGA 라인을 제공할 예정이며 클라우드, 통신 및 지능형 에지 분야에 적합하다.     한편, FPGA 비전 웹캐스트에서 알테라의 샌드라 리베라(Sandra Rivera) CEO와 섀넌 폴린(Shannon Poulin) 최고운영책임자(COO)는 550억 달러 이상 시장 기회에서 리더십을 확보할 수 있는 전략을 공개했다. 핵심은 패브릭에 AI가 내장된 FPGA를 비롯해 기업 포트폴리오를 확장하고, 증가하는 고객 문제를 해결하도록 지원하겠다는 것이다.    샌드라 리베라 CEO는 “고객들이 점점 더 복잡해지는 기술 과제에 대응하며 경쟁사와 차별화를 이루고 가치 창출 시간을 단축하고자 노력함에 따라 FPGA 시장이 재활성화할 기회가 생겼다”면서, “통신, 클라우드, 데이터센터, 임베디드, 산업, 자동차, 군용 항공기 시장 등 광범위한 응용 분야에 걸쳐 프로그래밍 가능한 솔루션과 활용 가능한 AI 기술을 제공하기 위해 대담하고 민첩하며 고객 중심적인 접근 방식을 취함으로써 FPGA 시장을 선도하겠다”고 밝혔다.

AMD는 일본의 고속열차 운영사인 JR 규슈 철도회사가 선로 검사 자동화 시스템에 AMD 크리아(Kria) K26 SOM(System-on-Module)을 채택했다고 밝혔다. 이 AI 기반 솔루션은 엄격한 철도 안전 요건을 충족하기 위해 작업자가 수동으로 선로를 검사하던 기존 방식을 대체하여, 검사 속도와 비용 및 정확성을 개선하고 효율성을 높인다. JR 규슈의 고속열차는 최대 약 259km/h의 속도로 2340km가 넘는 선로로 연결된 방대한 지역을 운행하고 있다. 따라서, 안전을 위해 정해진 시간마다 면밀하게 선로 검사가 수행되어야 한다. JR 규슈는 평가의 효율성과 정확성을 높이고자, 고속 이미지 프로세싱 및 첨단 AI 기능을 사용하여 볼트의 체결 상태와 기타 선로 문제를 감지 및 검사할 수 있는 TAI(Tokyo Artisan Intelligence)의 AMD 기반 솔루션을 채택했다.     이 선로 검사 솔루션의 핵심은 약 19km/h 이상의 속도로 선로를 검사하는 카트에 탑재된 비전 컴퓨팅 박스다. 이 박스에는 AI를 통해 데이터 및 이미지에 대한 사전/사후 프로세싱을 향상시키는 FPGA 기반 크리아 K26 SOM이 내장된 고속 카메라가 장착되어 있다. 크리아 K26 SOM은 사용자 지정 구현이 가능한 AMD 징크 울트라스케일+(Zynq UltraScale+) MPSoC와 DDR 메모리, 비휘발성 스토리지 디바이스, 보안 모듈 및 알루미늄 열 분산기를 모두 내장한 소형의 일체형 임베디드 플랫폼이다. 또한 AMD 크리아 SOM 기반의 이 솔루션은 프로그래밍 기능과 내구성 및 임베디드 인텔리전스를 통해 JR 규슈의 운행 지역 및 승객 수에 따라 변화하는 고유의 조건 및 지리적 요구사항에 적응할 수 있다. 철도는 자연환경에 설치되기 때문에 계속해서 변화하는 자연조건에 맞춰 업데이트할 수 있는 크리아 SOM의 프로그래밍 기능이 특히 더욱 중요하며, 미래지향적인 투자가 될 수 있다. JR 규슈의 가즈히로 사카구치 신칸센 부문 엔지니어링 사업부장은 “TAI와 AMD의 새로운 솔루션을 통해 기존 선로 검사 방식의 효율 문제를 개선할 수 있었으며, 향후 기능 향상을 통해 검사 효율성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다. AMD의 체탄 호나(Chetan Khona) 산업, 비전, 헬스케어, 과학 부문 수석 디렉터는 “AMD 크리아 SOM은 에지에서의 혁신을 가속화하고, 보다 간단하게 운영 단계의 솔루션 개발을 지원한다”면서, “JR 규슈는 에지 AI 컴퓨팅과 결합한 크리아 SOM의 지속적인 프로그래밍 기능을 통해 머신 비전에서 산업용 로봇, AI 및 머신러닝 컴퓨팅에 이르기까지 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 프로세스를 자동화하고, 운영 효율성을 획기적으로 개선할 수 있는지 보여주는 사례”라고 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 GPU CUDA(쿠다) 병렬처리를 지원하는 넘바(Numba) 라이브러리를 간략히 소개한다. CUDA는 현재 딥러닝 기술의 기반처럼 사용되며, 사실상 산업 표준이다. 딥러닝은 모든 연산이 텐서 행렬 계산이므로, 엔비디아 GPU에 내장된 수많은 계산 유닛(실수 계산에 특화된 CPU)들을 사용한다. CUDA의 강력한 수치해석 데이터 병렬처리 기능은 딥러닝뿐 아니라 디지털 트윈의 핵심인 시뮬레이션, 모델 해석 등에 필수적인 수치계산 엔진으로 사용된다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   CUDA는 내장된 수많은 계산 유닛에 입력 데이터를 할당하고, 행렬연산을 하여 출력된 데이터를 CPU 메모리가 접근할 수 있도록 데이터 고속 전송/교환하는 역할을 한다. 그러므로, 딥러닝 모델 학습 성능은 GPU CUDA 성능에 직접적 영향을 받는다. 이벙 호에서는 파이썬(Python)에서 CUDA를 이용해 수치해석 등 계산 성능을 극대화할 수 있는 방법과 간단한 예제를 살펴본다.   그림 1. CUDA 아키텍처(출처 : Multi-Process Service : GPU Deployment and Management Documentation)   GPU CUDA 소개 CUDA는 게임 화면에 렌더링되는 3차원 이미지를 2차원 픽셀에 매핑하기 위한 수많은 행렬을 실시간 처리할 수 있도록 개발되어 왔다. 이런 이유로, 행렬 고속 연산이 필요한 딥러닝 학습에 적극 사용된 것이다.   그림 2. CUDA 기반 실시간 텐서 행렬 연산 결과   CUDA는 오랫동안 개발자의 요구사항을 반영해 발전되어, 개발 플랫폼으로서 탄탄한 생태계를 구축했다.   그림 3. 엔비디아 개발자 사이트   그림 4. CUDA 기반 레이트레이싱 렌더링 결과(출처 : Ray Tracey's blog : GPU path tracing tutorial 3 : GPU)   사실, 많은 스타트업이 이런 기능을 지원하는 딥러닝용 AI 칩을 FPGA 기법 등을 이용해 개발, 홍보하고 있으나, 이런 개발자 지원도구와 플랫폼 생태계 없다면 산업계에서는 의미가 없다고 볼 수 있다.   넘바 소개 넘바는 파이썬 기반 CUDA GPU 프로그래밍을 지원한다. 넘바는 컴파일 기술을 지원하여 CPU와 GPU 모드에서 코딩되는 데이터 구조, 함수 호출을 추상화한다. 넘바는 엔비디아의 CUDA 함수와 설정을 래핑한 고수준의 함수 API를 제공한다. 이를 통해 개발자가 CUDA의 세부 설정에 신경쓸 필요 없이, 데이터 병렬 처리 개발에만 집중할 수 있다.   개발 환경 넘바의 개발 환경은 다음과 같다. NVIDIA Compute Capability 5.0 이상 CUDA 지원 GPU 장착 PC(2023년 12월 시점) NVIDIA CUDA 11.2 이상 NVIDIA TX1, TX2, 자비에, 젯슨 나노 GTX 9, 10, 16 시리즈. RTX 20, 30, 40 시리즈. H100 시리즈 CONDA 환경의 경우, 다음과 같이 터미널을 이용해 CUDA 툴킷을 자동 설치할 수 있다. conda install cudatoolkit 넘바는 cuda python을 이용해 엔비디아 GPU CUDA와 바인딩한다. conda install nvidia::cuda-python 설치 방법은 다음과 같다. conda install numba   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전기전자 해석 소프트웨어, SIMetrix/SIMPLIS   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : SIMetrix Technologies, www.simetrix.co.uk / SIMPLIS Technologies, www.simplistechnologies.com ■ 자료 제공 : 인터그래텍, 02-3472-5599, http://igtech.co.kr 전력전자회로 특화 시뮬레이션인 SIMetrix/SIMPLIS(시메트릭스심플리스)는 영국의 SIMetrix에서 개발한 SIMetrix와 미국의 SIMPLIS에서 개발한 SIMPLIS가 결합된 시뮬레이션 프로그램이다. SIMetrix는 Analog/Digital 혼재회로 해석 시뮬레이션으로서, 향상된 성능의 SPICE 시뮬레이터와 회로도면 편집기, 그리고 파형 분석기를 합친 통합 패키지이다. SIMPLIS는 스위칭 전력전자회로 설계에 최적화된 시뮬레이션으로서, SIMPLIS의 PWL(Piecewise Linear) 모델링 방식이 우수한 수렴 동작을 제공하여 높은 정확성으로 타 SPICE 시뮬레이션 대비 10~50배의 빠른 속도로 결과를 얻을 수 있다. 따라서 SIMetrix/SIMPLIS는 쉽고 강력한 해석 환경이 포함되어 광범위한 아날로그 및 혼합 회로뿐만 아니라 스위칭 전원 회로 해석에 대해서도 신속하고 빠른 수렴으로 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 1. 주요 특징 SIMetrix/SIMPLIS는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. ■ IC용 통합 회로 해석 및 Test Case 기반 통합 검증 모듈 구축 ■ Logic 내 부여된 Goal 기준으로 문제점 판별 지점 및 해결 방안 제시 ■ 시간 영역 및 주파수 영역 등에 구애 받지 않고 모든 요소를 수행 가능한 검증 체계 ■ Advanced Analysis engine 탑재로 범용 SPICE 대비 최대 10~50배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 과도구간을 생략한 Steady states 해석 전용의 POP 분석을(Periodic Operating Point analysis) 탑재하여 범용 SPICE 대비 최대 20~115배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 등가적인 값이 아닌, 시간영역으로부터 역산하여 결과를 얻어내는 실제적인 주파수 구간 해석 ■ 범용 SPICE model을 변환 없이 직접 등재하여 바로 사용 가능 2. 주요 기능 SIMetrix/SIMPLIS는 비선형 방정식으로 해결하는 대신 일련의 PWL 세그먼트를 적용하여 장치를 모델링함으로써 높은 정확도를 가지며, 타 SPICE보다 10배에서 50배 더 빠르게 수행할 수 있다. 특히 스위칭 전력 시스템의 경우 SIMPLIS에서 사용하는 PWL(piecewise linear) 모델링 및 시뮬레이션 기술은 SPICE에 비해 질적으로 우수한 수렴 동작을 제공한다. 또한 빠른 시간 영역 시뮬레이션과 더불어 AC 루프 분석을 제공하도록 특별히 설계되었다.  그림의 스텝 부하 과도 응답(왼쪽)과 AC 분석 보드 플롯(오른쪽)은 모두 MAX17244 동기식 벅 컨버터의 시뮬레이션 결과와 측정 결과가 잘 일치하는 것을 보여준다.     3. 도입 효과 ■ 정형화된 모델을 사용하지 않고 SIMetrix/SIMPLIS는 실제 소자의 성분들을 입력하여 소자의 특성을 시뮬레이션으로 정확하게 표현이 가능하다. ■ 전력 MOSFET, IGBT, 다이오드 및 제너다이오드 그리고 BJT와 같은 반도체 소자의 특성을 시뮬레이션 내에 입력하여 SPICE 모델을 자동으로 변환시키는 기능이 있다. 한 번 SPICE 모델을 변환시키면 별도의 입력 없이 바로 사용이 가능하다. ■ 반도체 소자를 SPICE 모델로 변환시킬 수 있어, 이상적인 소자를 이용하는 타 SPICE와 달리 실제 회로에서의 과도 상태, DC 스윕, AC 소신호, 소음, 전달 함수, 폴-제로에 대한 분석이 명확하다. ■ SIMetrix 스크립트 및 Verilog 코드를 위한 회로도 편집기, 심볼 편집기, 파형 뷰어 및 텍스트 편집기 등 친숙한 사용자 인터페이스를 내장하고 있어, 전력전자 엔지니어가 스위칭 전원 전자 시스템을 시뮬레이션하기 좋은 환경을 제공한다.   4. 주요 고객 사이트 해외의 경우, 대부분의 고객사에서 DSP에서 FPGA 기반으로 전력전자 시뮬레이션 해석을 진행한다. Texas Instruments,/Atmel, National instruments, On Semiconductor, MKS, RICHTEK, Intersoft, XILINX, Daihen 등이 있다. 국내의 경우 삼성전자 무선사업부, LSI 사업부, 삼성전자(반도체), LG이노텍 등 대기업에서 먼저 도입이 이루어지고 있으며, 최근에는 중견기업 및 학교에서도 관심을 보이고 있다. FPGA 해석 방법이 안정성 및 빠른 해석 결과를 가져옴으로써 국내에도 고객사가 증가하고 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   

개발 및 공급 : 매스웍스코리아 주요 특징 : 항공우주/자동차/무선 통신 업계의 엔지니어 및 연구원을 위한 모델 기반 설계 단순화, 시뮬링크 폴트 애널라이저 및 폴리스페이스 테스트로 체계적인 시뮬레이션 수행 지원 등   매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 매트랩은 엔지니어 및 과학자를 위한 언어이자 알고리즘 개발, 데이터 분석, 시각화 및 수치 계산을 위한 프로그래밍 환경이다. 시뮬링크는 멀티도메인 및 임베디드 엔지니어링 시스템의 시뮬레이션 및 모델 기반 설계를 위한 블록 다이어그램 환경을 제공한다. 매스웍스는 “전 세계 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업의 엔지니어와 과학자가 이러한 제품군을 사용하여 기술 및 과학적 발견, 연구, 개발의 속도를 높이고 있다. 또한 매트랩 및 시뮬링크는 전 세계 여러 대학 및 교육 기관에서 기본 교육 및 연구 도구로 사용되고 있다”고 소개했다. 매트랩과 시뮬링크의 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다.   ▲ 시뮬링크 폴트 애널라이저 R2023b   R2023b에서 새로 발표된 신제품인 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 이 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다. 또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발/관리/실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있다. 또한, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다.   ▲ 폴리스페이스 테스트 R2023b   이번 R2023b는 매트랩과 시뮬링크 툴에 대한 다음과 같은 주요 업데이트를 포함한다. 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox) : 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox) : Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit) : DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox) : 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox) : 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화한다. 시뮬링크 데스크톱 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time) : 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행한다. 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox) : 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출한다. 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) : 5G, 위성, WLAN 및 FPGA, ASIC, SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계, 구현한다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”면서, “매트랩과 시뮬링크 R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2023’을 잠실 롯데호텔 월드에서 개최했다. 앤시스코리아의 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에 맞춰 방한한 앤시스의 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 총괄 부사장은 ‘AI 시대, 설계 기술의 진보(Advancing Design in an AI World)’를 주제로 기조 연설에 나섰다.     파이텔 부사장은 “다양한 산업 분야에서 애플리케이션 개발의 복잡성이 증가함에 따라 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 사용하는 추세가 가속화되고 있다”고 짚었다. 앤시스는 글로벌 고객들의 디지털 엔지니어링 요구 사항들을 지원하기 위해 지난 2011년 이후 25개 관련 기업의 전략적 인수에 50억 달러 이상을 투자했다. 또한 10억 달러 이상의 R&D 투자를 통해 구조, 유체, 전자기, 시스템/회로, 광학 등 솔루션 포트폴리오를 확장해 왔다. 파이텔 부사장은 “앤시스 솔루션을 사용하는 모든 고객은 시뮬레이션에서 얻은 인사이트를 기반으로 모든 제품 설계를 철저히 검증할 수 있어, 생산성을 개선하며 민첩성을 높여 혁신을 가속화하고 궁극적으로 ‘시뮬레이션 리더십’을 확보할 수 있다”고 말했다. 이번 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’에서 앤시스는 혁신을 위한 5대 중점 분야인 수치 해석, HPC (고성능 컴퓨팅), 인공지능 및 머신러닝, 클라우드 및 디지털 엔지니어링에 대한 기술 지원 전략 및 계획을 발표했다. ▲수치 해석 기술을 위해 앤시스는 솔버의 체계적인 활용 방법, 지오메트리 및 메시, 형상 및 토폴로지 최적화, 진보된 분석론 제시, 멀티피직스 및 멀티스케일 등을 지원한다. ▲HPC 분야에서는 메모리 공유, MPI(매시지 패스 인터페이스)를 이용한 병렬 처리, 세분화된 GPU(Fine-grained GPUs) 처리, FPGA 및 AI 하드웨어나 퀀텀 컴퓨팅 등 새로운 아키텍처를 도입하고 있다. ▲AI(인공지능)/ML(머신러닝) 분야에서 앤시스는 솔버 가속, 솔버 설정, 하향식(톱다운)/상향식(버텀-업) 방법, ROM(차수축소모델), LLM(거대언어모델) 등을 제공한다. ▲클라우드 분야에서는 클라우드 사용 강화, 네이티브 클라우드 제공, 클라우드 플랫폼 및 이를 이용한 협업, 오픈 API 및 개발자 에코시스템, 통일된 사용자 경험 등을 제공하며 ▲디지털 엔지니어링을 위해서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 디지털 엔지니어링의 요구 사항 및 아키텍처 연결, 안전 및 보안과 소프트웨어, 디지털 트윈, 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 등을 제공한다.     앤시스는 이와 같은 중점 분야를 지원하는 기술로 시뮬레이션 가속화를 위한 GPU 솔버/HPC/양자 컴퓨터 활용 연구 개발을 지원하고 있으며, AI를 사용한 업무 효율화와 간소화를 위해서 다국어 AI 가상 비서(어시스턴트)인 '앤시스GPT(AnsysGPT)'를 제공한다고 밝혔다. 또한 자사 솔루션 포트폴리오 전반에 적용하여 광범위한 개발 에코시스템을 구축할 수 있는 오픈소스 파이썬(Python) API 소프트웨어 패키지인 ‘파이앤시스(PyAnsys)’와 마이크로 소프트 에저(Microsoft Azure) 및 AWS에서 구동되는 ‘앤시스 클라우드(Ansys Clould)’를 통해 고객이 보다 효과적으로 협업하고 보다 빠르게 혁신을 창출할 수 있도록 제품 업데이트 및 수많은 신규 기능을 추가하여 고객의 업무 환경 개선에 힘쓰고 있다고 소개했다. 특히, 국내 시장에서는 MBSE, 디지털 트윈과 같은 디지털 엔지니어링, AI 및 ML 분야의 수요가 많은 점을 인지하여 다양한 기업 고객이 혁신을 주도할 수 있도록 관련 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 포트폴리오를 지속적으로 확장하고 있다. 앤시스에 따르면 국내 앤시스코리아 조직에는 100명 이상의 분야별 전문 엔지니어들이 고객을 지원하고 있으며, 2023년 고객 지원 시간은 이미 5150 시간을 넘어섰다. 또한 앤시스 솔루션을 충분히 활용할 수 있도록 고객을 대상으로 1750시간 이상의 대면 교육 및 7750시간 이상의 온라인 교육도 진행되었으며, 이러한 면밀한 고객 지원을 통한 올해 고객 만족도는 93.5%에 이른다. 파이텔 부사장은 “앞으로도 혁신적인 기술을 기반으로 하는 선도적인 시뮬레이션 솔루션 제공은 물론이고, 교육, 컨설팅, 기술 지원 등 고객들과 가장 가까운 곳에서 그들의 어려움을 파악하고, 함께 해결함으로써 한국 기업 고객들이 글로벌 시장에서도 혁신을 이끌어 갈 수 있도록 적극 협업할 계획”이라고 말했다. 앤시스코리아의 문석환 지사장은 “이번 시뮬레이션 월드 코리아 2023에는 역대 가장 많은 고객분들이 등록 및 참석할 정도로, 앤시스 및 시뮬레이션 기술에 대한 높은 관심을 확인할 수 있었다"라고 말하며, "앤시스는 글로벌 트렌드에 발맞춘 새로운 기술 개발 및 투자로 더욱 향상된 고객 경험을 제공하고자 하며, 활용 영역을 더욱 확장하여 의료제약, 항공우주 등 산업군에서의 활용도 적극 지원하고 있다. 내년에도 고객과의 활발한 협업을 통해 시뮬레이션이 혁신을 위한 필수 요소로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 전했다.

매스웍스가 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2023b(이하 R2023b)를 발표했다. 이번 R2023b는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 신기능을 탑재한 신제품과 여러 주요 업데이트를 통해 안정적이고 체계적 설계 및 요구사항 테스트를 지원한다. R2023b에서 새로 발표된 신제품 시뮬링크 폴트 애널라이저(Simulink Fault Analyzer)는 시뮬레이션을 통한 체계적인 결함 영향 및 안전성 분석으로 엔지니어링 설계 수정 없이 결함 주입 시뮬레이션을 수행한다. 엔지니어는 특정 시스템 조건에 따른 결함 트리거 및 발생 시간을 측정해 고장 모드, 영향 분석(FMEA : Failure Mode and Effects Analysis)과 같은 안전성 분석을 수행할 수 있다. 해당 제품을 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)와 함께 사용할 경우 엔지니어는 결함, 위험, 결함 검출 및 완화 논리, 기타 아티팩트 간의 정형적 연결을 생성하고 문서화할 수 있다.     또한 폴리스페이스 테스트(Polyspace Test)는 엔지니어가 임베디드 시스템에서 C 및 C++ 코드를 개발, 관리, 실행할 수 있도록 지원한다. 사용자는 폴리스페이스 xUnit API(Polyspace xUnit API)와 그래픽 테스트 작성 편집기로 테스트 중인 구성요소의 격리 및 검증을 위한 스텁과 모의 객체를 제작할 수 있으며, 엔지니어는 폴리스페이스 테스트를 통해 호스트 컴퓨터 또는 임베디드 타겟에서 테스트를 실행 및 자동화하고, 테스트를 요구사항에 연결해 추적할 수 있다. 이번 R2023b에서 업데이트된 항공우주 툴박스(Aerospace Toolbox)는 위성군 궤도 전파 및 시각화, 가시선(LOS) 및 위성식 분석을 수행한다. 데이터피드 툴박스(Datafeed Toolbox)는 Bloomberg Hypermedia API를 사용해 과거 및 시장 데이터를 수신한다. DO 인증 키트(DO Qualification Kit)는 DO-178C 및 DO-330 표준에 따라 폴리스페이스 테스트를 검증한다. 예측 정비 툴박스(Predictive Maintenance Toolbox)는 모터와 회전 기계에서 물리 기반 특징을 추출한다. 또한 매트랩 명령줄에서 시뮬레이션을 자동화하고 데이터를 분석하고 시각화하는 신호 무결성 툴박스(Signal Integrity Toolbox), 리눅스(Linux) 데스크톱 컴퓨터에서 실시간 테스트를 실행하는 시뮬링크 데스크탑 리얼타임(Simulink Desktop Real-Time), 앱을 통한 웨이블릿 및 시간-주파수 분석을 적용해 AI 워크플로에 대해 자동으로 특징을 추출하는 웨이블릿 툴박스(Wavelet Toolbox), 5G/위성/WLAN 및 FPGA/ASIC/SoC에 대한 사용자 지정 OFDM 기반 통신 서브시스템을 설계/구현하는 무선 HDL 툴박스(Wireless HDL Toolbox) 등도 업데이트됐다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “설계 모델이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 필수적인 엔지니어링 툴이 되었다”며, “R2023b의 신제품 및 업데이트는 모델 기반 설계를 간소화하고 엔지니어와 연구원이 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 제작되었다”고 밝혔다.

인텔은 고객의 증가하고 있는 요구사항을 충족하기 위해 인텔 애질렉스(Intel Agilex) FPGA 포트폴리오를 확장하고 프로그래머블 솔루션 그룹(PSG) 제품군을 확대했다고 밝혔다. 인텔은 이를 통해 사용자 정의 워크로드, 향상된 AI 역량 등의 요구사항을 충족하고, 더 낮은 총소유비용(TCO) 및 완전한 솔루션을 제공한다. FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)는 응용 프로그램 및 워크로드에 대해 유연하고 최적화된 플랫폼 기능을 제공하는 등 인텔 포트폴리오에서 중요한 역할을 한다. 실리콘, 지적재산(IP) 및 소프트웨어를 통한 AI 역량을 활용해 클라우드부터 에지까지 고객의 과제를 해결할 수 있도록 돕는다.     인텔 애질렉스 3는 소형 폼팩터에서 전력 및 비용을 최적화한 FPGA이다. 시스템/보드 모니터링 및 관리, 영상 및 비전, 프로토콜 확장, 휴대용 이미지 및 디스플레이, 센서 융합, 드라이브, 로봇 입출력 확장 및 기타 다양한 응용 프로그램에 필수적인 구성 요소이다. 인텔은 B-시리즈와 C-시리즈 등 두 가지 새로운 인텔 애질렉스 3 FPGA 시리즈에 대한 세부 사항을 공개했다. B-시리즈 FPGA는 인텔 맥스 10 FPGA 대비 더 낮은 전력 및 더 적은 폼팩터 상에서 높은 입출력 밀도를 가지고 있다. B-시리즈 FPGA는 서버 플랫폼 관리(PFM) 애플리케이션을 포함한 보드 및 시스템 관리를 대상으로 한다. C-시리즈 FPGA는 다양한 버티컬 시장을 대상으로 하는 복잡한 프로그래밍 가능 로직 장치(CPLD) 및 FPGA 응용 프로그램에 대한 추가 기능을 제공한다. 인텔은 애질렉스 5 FPGA E-시리즈에 대한 얼리 액세스 프로그램을 확대한다고 밝혔다. 애질렉스 5 FPGA E-시리즈는 내장형 에지 응용 프로그램을 위한 비용 효율적인 전력 및 성능을 제공한다. E-시리즈 FPGA는 16 나노미터 공정의 경쟁 업체 대비 와트당 최대 1.6배 높은 성능을 제공한다. 그리고 인텔 애질렉스 5 FPGA 및 SoC는 이전 세대 최상급 제품에서 차용한 인텔의 최초 AI 텐서 블록(tensor block)을 활용해 애질렉스 5 FPGA의 중간 범위 FPGA로 만들어, 에지 AI 응용 프로그램에 적합한 선택지를 제공한다. 인텔은 얼리 액세스 프로그램의 일환으로 E-시리즈 디바이스를 설계하는 여러 고객과 협력 중이며, 2023년 4분기에 얼리 액세스 고객에 샘플링을 제공할 계획이다. 또한, CXL 2.0 기능을 탑재한 R-타일 내장 인텔 애질렉스 7 FPGA의 대량 출하도 진행된다. 2023년 5월 출시된 R-타일 칩렛의 인텔 애질렉스 7 FPGA 제품은 경쟁사 FPGA 제품 대비 2배 빠른 PCIe 5.0 대역폭과 포트 당 4배 높은 CXL 대역폭을 제공한다. 인텔은 고객이 애질렉스 7 FPGA의 구성 가능하고 확장 가능한 아키텍처를 바탕으로 특정 요구사항에 기반한 하드웨어 급 속도로 대규모 최적화된 기술을 구축하고, 전체 설계 비용과 개발 프로세스를 줄이며, 최적의 데이터 센터 성능을 달성할 수 있도록 지원할 예정이다. 인텔은 이번 애질렉스 포트폴리오 확장을 통해 개발자들이 솔루션을 더 빨리 구축할 수 있도록 지원하는 기능 개선을 포함해 FPGA를 활용한 모든 수준의 프로그래밍 가능 로직 요구사항을 충족할 예정이다. 더불어, 인텔은 오픈 FPGA 스택(OFS)을 오픈소스 형태로 제공한다. OFS는 인텔의 F2000X 인프라처리장치(IPU) 플랫폼과 신제품인 니오스(Nios) V 프로세서를 기반으로 한 최초의 제품 어댑터이다. 한편, 인텔은 이번 발표를 통해 FPGA 포트폴리오에 투자를 확대하고 있다는 점을 강조했다. 인텔은 2023년 현재까지 예정되어 있던 15개의 신제품 중 11개를 시장에 선보였으며, 2분기 실적 발표 당시 프로그래머블 솔루션 그룹이 전년 동기 대비 35%의 매출 성장을 기록하는 등 3분기 연속으로 매출 기록을 경신했다고 밝혔다. 인텔은 ‘인텔 FPGA 테크놀로지 데이(IFTD)’를 통해 신규 제품과 기술을 공개한다. IFTD는 하드웨어 엔지니어, 소프트웨어 개발자 및 시스템 아키텍트들이 인텔 및 협력 업체 전문가와 교류하는 연례 행사이다. 인텔의 섀넌 폴린(Shannon Poulin) 프로그래머블 솔루션 그룹 총괄 부사장은 “인텔은 지난 1월 애질렉스 FPGA의 이점을 더 많은 고객에 제공할 수 있도록 애질렉스 포트폴리오를 확대한다고 밝힌 바 있다”면서, “인텔은 IFTD 연례 행사에서 새로운 FPGA 라인업을 고객 및 파트너에게 공유하고 인텔의 새로운 FPGA 라인업이 어떻게 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는지에 대해 상세히 소개할 예정”이라고 말했다.