콩가텍이 12세대 인텔 코어 모바일 및 데스크탑 프로세서(앨더레이크)를 탑재한 COM-HPC와 콤 익스프레스 컴퓨터 온 모듈 10종을 출시했다.
임베디드 및 엣지 컴퓨팅 기업 콩가텍코리아 가 12세대인텔코어 모바일 및 데스크탑 프로세서(코드명 앨더레이크)를 탑재한 COM-HPC와 콤 익스프레스 컴퓨터 온 모듈(COM, Computer on module) 10종을 출시했다고 5일 밝혔다.
인텔 최신 고성능 코어를 기반으로 하는 COM-HPC 사이즈 A 및 C의 새로운 모듈과 콤 익스프레스 타입 6 폼팩터는 임베디드 및 에지 컴퓨팅 시스템에서 주요 성능 향상과 개선을 제공하며, 엔지니어가 인텔의 고성능 하이브리드 아키텍처를 활용할 수 있도록 한다.
12세대 인텔 코어 프로세서는 BGA 모델에서 최대 14코어, 20스레드를 제공하고 LGA 기반의 데스크탑 버전에서 16코어, 24스레드를 제공해 차세대 IoT 및 에지 애플리케이션을 위한 멀티태스킹 및 확장성 수준을 비약적으로 발전시켰다. 또한 최대 6개 또는 8개(BGA/LGA)의 최적화된 고성능 퍼포먼스 코어(P 코어)와 최대 8개의 저전력 효율의 코어(E 코어) 및 DDR5 메모리 지원을 기반으로 멀티스레드 애플리케이션을 확장하고 백그라운드 작업을 더 효율적으로 실행할 수 있게 됐다.
통합 인텔 아이리스Xe GPU의 최대 96개 실행 장치(EU)가 있는 모바일 BGA 프로세서는 11세대 인텔 코어 프로세서에 비해 최대 129%의 향상된 그래픽 퍼포먼스로 몰입도 높은 사용자 경험을 제공하고, 인공지능(AI) 알고리즘과 같은 병렬처리 워크로드도 더욱더 빨리 처리할 수 있다.
최고의 임베디드 클라이언트 성능에 최적화된 LGA 프로세서 기반 모듈의 그래픽은 최대 94% 빠른 성능을 제공하며, 이미지 분류 추론 성능은 최대 181% 처리량으로 거의 3배 향상됐다. 또한 이 모듈은 최대의 그래픽 및 GPGPU 기반 AI 성능을 위해 개별 GPU를 연결할 수 있는 방대한 대역폭을 제공한다. 프로세서에서 PCIe 4.0 외에도 초고속 PCIe 5.0 인터페이스 기술을 탑재하고 있어 주변 장치들은 BGA 버전에 비해 2배 향상된 레인 속도의 이점을 얻을 수 있다. 또한 데스크탑 칩셋은 추가 연결을 위해 최대 8개 PCIe 3.0 레인을 제공하며, 모바일 BGA 버전은 CPU에서 최대 16개 PCIe 4.0 레인을, 칩셋에서 최대 8개 PCIe 3.0 레인을 제공한다.
BGA 및 LGA 버전 기반의 신규 제품의 시장은 고성능 임베디드 및 엣지 컴퓨터 기술이 적용된 모든 분야이다. 스마트 공장 및 프로세스 자동화, AI 기반 품질 검사 및 산업 비전, 자율이동로봇, 창고 및 배송용 자율주행 물류 차량을 위한 여러 가상 머신을 통합하는 엣지 컴퓨터 및 IoT 게이트웨이가 대표적이다. 일반적인 실외 애플리케이션에는 자율주행 차량 및 모바일 기기, 운송 및 스마트 시티의 비디오 보안 및 게이트웨이 애플리케이션, AI 기반의 패킷 검사가 필요한 5G 클라우드렛(cloudlet) 및 에지 장치가 포함된다.
크리스티안 이더(Christian Eder) 콩가텍 마케팅 이사는 “고성능 P 코어와 저전력 E 코어가 결합한 인텔의 고성능 하이브리드 아키텍처를 활용할 수 있게 됐다”며 “인텔 스레드 디렉터는 최적의 성능을 위해 각 워크로드를 적절한 코어에 할당한다. 해당 프로세서는 인텔 TCC 및 TSN을 사용하는 실시간 애플리케이션에도 적합하며 리얼타임시스템즈(Real-Time Systems)의 하이퍼바이저 기술도 완벽하게 지원해 단일한 엣지 플랫폼에서 다양한 워크로드를 통합하는데 이상적인 플랫폼”이라고 말했다. 이어 “그뿐만 아니라 저전력 및 고성능 시나리오에 모두 적용되기 때문에 환경친화적으로 사이즈가 적은 지속 가능한 설계를 할 수 있다”고 덧붙였다.
이와 함께 새로운 COM-HPC 클라이언트와 콤 익스프레스 타입 6 모듈에는 △윈도우 ML △인텔 오픈비노 디스트리뷰션 툴킷 △ 크롬 크로스 ML을 지원하는 전용 AI 엔진이 설계됐다. 서로 다른 AI 워크로드를 P 코어, E 코어 및 GPU 실행 장치에 원활하게 할당해 가장 집약적인 에지 AI 워크로드도 처리할 수 있다. 내장된 인텔 딥러닝 부스트 기술은 벡터 신경망 명령어(VNNI)를 통해 다양한 코어를 활용하고 통합 그래픽은 전용 GPU로 확장할 수 있는 AI 가속 DP4a GPU 명령을 지원한다. 또한 인텔의 저전력 내장 AI 가속기인 인텔 가우시안 및 뉴럴 가속기 3.0은 동적 소음 억제 및 음성 인식을 가능하게 하며, 프로세서가 절전 모드 해제 음성 명령에 있는 동안에도 실행할 수 있다.
이러한 기능을 리얼타임시스템즈의 하이퍼바이저 기술 지원과 리얼타임리눅스(Real-Time Linux) 및 윈드리버 VxWorks용 OS 지원과 결합하면 이 모듈들은 엣지 컴퓨팅 애플리케이션의 개발을 촉진하고 가속하는 진정한 생태계를 조성할 수 있게 된다.