Ceva, 차세대 5G 및 6G 애플리케이션을 위한 고성능·고효율 DSP 공개 AI 지원 확장형 아키텍처 및 듀얼 스레드 설계를 갖춘 신형 DSP, 보다 스마트하고 효율적인 무선 인프라 수요에 대응  
최교식 2025-03-10 12:22:00

 

 

Ceva가 차세대 5G 6G 애플리케이션을 위한 고성능·고효율 DSP를 공개했다.

 

 

 

스마트 엣지 디바이스의 안정적이고 효율적인 데이터 연결, 감지 및 추론을 지원하는 실리콘 및 소프트웨어 IP 분야의 선두 기업 Ceva 10일 차세대 5G 6G 지원애플리케이션 을 위한 최신 고성능 베이스밴드 벡터(baseband vector) DSP 2종을 공개했다. 이번 신제품은 이미 2곳의 Tier-1 기지국 장비 OEM 업체로부터 5G 어드밴스드 및 Pre-6G 프로세서 설계를 위해 채택한 Ceva의 성공적인 Ceva-XC20 아키텍처를 기반으로 개발됐으며, 지연 시간을 줄이고 처리량을 늘리는 동시에 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 지원한다. 또한 AI 기능을 탑재해 고객이 머신러닝(ML)을 적용하여 사용자 단말(UE) 및 인프라에 대한 모델 알고리즘 성능 및 네트워크 효율성을 최적화하고, 차세대 무선 통신 표준에 맞춰 변경되는 무선통신 표준에 대한 확장성을 제공한다.

 

Ceva-XC21 5G IoT DSP는 저전력, 비용 및 크기 최적화된 셀룰러 IoT 모뎀, NTN VSAT 단말, eMBB uRLLC 애플리케이션을 위해 설계됐다. 여러 기업 및 제품에 적용된 Ceva-XC4500 DSP의 후속 모델인 Ceva-XC21은 기존 XC4500 대비 최대 48% 더 작아졌으며, 동일한 성능을 기준으로 전체 칩 면적을 63%로 줄일 수 있다.

 

Ceva-XC23 DSP는 재생형 NTN 위성 페이로드, 고성능 사용자 단말(UE), 및 베이스밴드 유닛(BBU), 분산 유닛(DU), 무선 유닛(RU) 등 인프라 베이스밴드 처리를 위한 제품이다. 기존 Ceva-XC4500 대비 최대 2.4배 향상된 성능과 2.3배 높은 효율성을 제공하며, 5G 어드밴스드 및 Pre-6G 애플리케이션에 고성능 기능을 지원한다.

 

Ceva의 가이 케셰트(Guy Keshet) 모바일 광대역 사업부 부장 겸 제너럴 매니저는 이번 선보인 최신 벡터 DSP5G 어드밴스드 및 6G 애플리케이션을 위한 성능 및 효율성 면에서 획기적인 도약을 이뤘다. 이미 수억 대의 디바이스에 적용된 Ceva-XC4500의 성공을 기반으로 개발된 신제품 DSP, 고효율 차세대 모뎀 및 인프라 ASIC 개발을 위한 강력한 기술 기반을 제공한다, “AI 지원 및 프로그래밍 기능을 갖춰 모뎀 성능을 향상시킬 뿐만 아니라, 고급 AI 및 머신러닝 워크로드 처리도 지원해 6G에 최적의 네트워크 성능과 효율성을 보장한다고 전했다.

 

Ceva-XC21Ceva-XC23 DSP는 확장성 및 멀티스레드를 지원하는 Ceva-XC20 아키텍처를 기반으로 설계되어 시장에 최적화된 비용, 전력 및 성능을 제공한다.

 

Ceva-XC21Ceva-XC23 DSP의 주요 기능은 다음과 같다.

- Ceva-XC21: 256b SIMD, 싱글/듀얼 스레드 옵션 및 64/32 16x16비트 MAC 옵션

- Ceva-XC23: 512b SIMD, 듀얼 스레드 설계 및 고성능 애플리케이션을 위한 128 16x16비트 MAC

 

 

Ceva-XC21Ceva-XC23 DSP는 모두 다음의 기능을 제공한다.

- 5세대 Ceva-XC 통신 벡터 DSP 아키텍처

- 8비트 신경망(neural network)에 대한 AI 지원

- DVT(Dynamic Vector Threading)를 통한 듀얼 스레딩

- 5G 채널 프로세싱에 특화된 5G 명령어 세트 아키텍처(ISA)

 

Ceva-XC21Ceva-XC23 DSP는 다른 Ceva-XC20 제품과 코드 호환성을 유지하는 동시에, Ceva-XC4500과의 명령어 세트 아키텍처(ISA) 호환성을 제공하여 기존 Ceva-XC 고객의 원활한 마이그레이션이 가능하다. 한편, Ceva-XC21Ceva-XC23은 올해 1분기 말부터 일반 라이선스 사용이 가능하다.

 

 

 
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