AMD의 새로운 X100 칩 라인업은 로봇에 내장된 라이젠 AI '스트릭스 헤일로' 칩을 탑재하고, 물리적 AI용 APU인 젠 5 CPU와 RDNA 3.5 GPU 코어를 통해 인텔의 팬서 레이크와 경쟁

기사 원문 - https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amds-new-x100-chip-lineup-puts-strix-halo-into-robots-apus-for-physical-ai-bring-zen-5-cpu-rdna-3-5-gpu-cores-to-compete-with-intels-panther-lake
　

AMD는 자사의 Strix Halo APU를 물리적 AI 분야에 선보입니다. 새로운 X100 시리즈 프로세서는 클라이언트 기기에 탑재된 다양한 Ryzen AI Max 모델과 유사한 사양을 갖추고 있지만, 로봇 공학 같은 임베디드 애플리케이션에서 10년의 수명 주기를 보장하며 24시간 365일 작동에 최적화되어 있습니다.

세 가지 SKU는 기존 Strix Halo 모델 (업데이트된 40 CU 버전 제외) 과 동일합니다 . 최상위 모델인 X199는 16개의 Zen 5 코어와 40개의 RDNA 3.5 CU를 탑재하고 있습니다. X188은 12개의 코어와 32개의 CU를, X168은 8개의 코어와 동일한 32개의 CU를 제공합니다. AMD는 각 모델의 상세 사양을 공개하지 않았지만, 최대 5.1GHz 부스트 클럭과 128GB의 통합 메모리를 지원한다고 밝혔습니다. 또한 최대 50 TOPS의 XDNA 2 NPU, 45W에서 120W까지 설정 가능한 TDP, 그리고 -40도에서 105도 사이의 작동 온도를 포함합니다.

AMD는 올해 초 물리적 AI용 팬서 레이크 SoC 제품군을 출시한 인텔에 맞서 새로운 제품군을 선보였습니다 . 두 회사 모두 로봇 공학 분야에서 SoC의 활용 가능성을 강조하며, CPU, AI 가속기, 메모리가 여러 칩에 분산되어 있을 때 발생하는 지연 시간을 줄여준다고 주장합니다. X100 제품군은 팬서 레이크보다 물리적 크기가 더 크고, SoC 하나에 더 많은 실리콘을 집적하여 더욱 강력한 성능을 제공합니다.

AMD는 플래그십 X199 칩셋과 인텔의 Core Ultra X7 358H 칩셋(인텔의 Arc B390 iGPU, 12개의 Xe3 코어 탑재)을 비교하는 다양한 벤치마크 결과를 공개했습니다. AMD는 GeekBench 6.1과 PassMark에서 각각 1.2배와 1.3배, 그리고 비공식 SPECrate 2017 정수 연산 테스트에서는 1.5배의 성능 우위를 보였다고 주장합니다. 그래픽 성능에서도 AMD는 예상대로 Vulkan 에서 1.4배 , OpenGL에서 1.7배(두 결과 모두 Ubuntu에서 GFXBench 5로 측정) 더 빠른 성능을 보여주었으며, Unigine Heaven Extreme에서도 1.6배 앞섰습니다.

물리적 AI 분야에서 AMD는 45W TDP로 작동하는 Vulkan 백엔드를 사용하여 Llama 벤치마크에서 첫 토큰 생성 시간(TTFT)이 1.4배 향상되고 초당 토큰 처리 속도가 3.5배 빨라졌다고 주장합니다. 하지만 이러한 결과는 상당한 주의를 요합니다.

AMD는 "Ryzen AI Embedded X199 사양을 반영하도록 구성된" Ryzen AI Max 395+를 테스트했습니다. 이 테스트는 5.1GHz CPU 클럭, 2.9GHz GPU 클럭, 그리고 45W의 TDP를 유지하는 Maple 레퍼런스 보드에서 진행되었습니다. 한편, X7 358H는 TDP 제한을 30W로 설정한 MSI Prestige 16 Flip AI+에서 테스트되었습니다. AMD는 공개된 벤치마크 데이터에서 도출된 스케일링 계수를 사용하여 인텔 칩의 45W 성능을 "예상"했습니다.

다시 말해, 완전히 동일한 조건에서 비교하는 것은 아닙니다. 여기 있는 모든 벤치마크 결과에는 일종의 대리 지표나 데이터 외삽법이 사용되었으므로, AMD의 나머지 X100 발표 내용을 살펴볼 때 이 점을 염두에 두시기 바랍니다.

AMD는 칩 자체 외에도 Kria 시스템 온 모듈(SOM) 또는 통합 로봇 개발 플랫폼의 일부로 X100 모델을 제공합니다. Kria X100 보드는 120mm x 120mm 크기이며 표준 COM-HPC 폼 팩터를 준수합니다. 이 보드용 개발을 원하는 개발자를 위해 AMD는 Kria AI 로봇 개발 플랫폼을 제공합니다.

이 제품은 X100 Kria SOM과 AMD의 Spartan UltraScale+ FPGA 베이스보드를 결합한 완전 통합형 박스입니다. AMD는 이 제품이 카메라 및 산업용 네트워킹, 로봇 센서 등을 위한 특수 연결 기능을 포함하여 로봇 개발을 위한 "턴키" 솔루션이라고 밝혔습니다. 이 플랫폼은 현재 얼리 액세스로 제공되고 있으며, AMD는 올해 4분기에 본격적인 생산에 들어갈 예정이라고 합니다.

AMD는 X100 Kria의 벤치마크 결과를 공개하며 엔비디아의 Thor T5000과 비교했습니다. 이 벤치마크는 AMD 내부에서 진행된 것이 아니라, AMD의 의뢰를 받아 Open Navigation과 Mimix에서 실행한 것입니다. 중요한 점은 이 벤치마크가 실제 X100 Kria 보드, 또는 로봇이나 AMD 개발자 박스에 탑재될 때의 모습과는 다른 형태로 진행되었다는 것입니다.

대신 AMD는 엔비디아의 젯슨 AGX 토르 개발자 키트를 라이젠 AI 맥스+ 395가 탑재된 GMKtech EVO-X2 AI 미니 PC와 비교하고 있는데, 이 PC는 "라이젠 AI 임베디드 x199 사양을 반영하도록 구성"되었습니다. 당연히 이러한 칩의 발열 및 전력 환경은 성능에 큰 영향을 미칠 것입니다.

AMD는 엔비디아의 CUDA 플랫폼에서 개발자들을 끌어들이기 위한 노력을 계속하고 있습니다. AMD의 HIPIFY 툴은 CUDA 코드를 AMD의 HIP C++ 이식성 코드로 변환해 주는데, AMD는 이제 포팅 작업의 70~80%를 자체적으로 처리할 수 있다고 주장합니다. AMD는 X199와 동일하게 구성된 라이젠 AI Max+ 395에서 1,199줄의 코드로 이루어진 15개의 CUDA 애플리케이션을 포팅하는 테스트를 진행한 결과, 70~80%의 변환 효율을 달성했다고 밝혔습니다.

X100 Kria는 로봇 플랫폼의 "두뇌" 역할을 하지만, AMD는 Spartan UltraScale+, Zynq UltraScale+, Versal AI Edge Gen 2 FPGA 및 SoC를 통해 휴머노이드형 로봇을 위한 엔드투엔드 솔루션을 구상하고 있습니다.