소개
Exa Laboratories는 혁신적인 폴리모픽 컴퓨팅 아키텍처를 통해 AI 하드웨어의 새로운 패러다임을 제시합니다. 핵심인 Learnable Function Unit(LFU)은 모든 일변수 함수를 높은 정밀도로 비동기적으로 근사하며, 시스템 전반의 지연과 전력 소모를 획기적으로 감소시킵니다. 이 아키텍처는 MLP, Kolmogorov-Arnold Networks, Transformer 및 Attention Mechanism 등 다양한 AI 모델에 맞춰 동적으로 재구성되어 유연성과 성능을 동시에 극대화합니다. Exa의 칩은 단일 로드·단일 읽기 데이터 흐름을 통해 메모리 병목 현상을 줄이고, 비동기 병렬 처리로 NVIDIA H100 같은 최신 GPU 대비 최대 27.6배의 에너지 효율(최대 2.3 TFLOPS/W @ 400W)을 달성합니다. 이는 데이터 센터와 엣지 환경에서 고성능이면서도 지속 가능한 AI 인프라 구축을 가능하게 합니다.
주요 기능
Polymorphic Computing Architecture
AI 모델에 따라 실시간으로 하드웨어 구조를 재조정해 최적의 연산 효율을 제공합니다.
Learnable Function Unit (LFU)
학습 가능한 함수 유닛으로, 복잡한 수치 연산을 저지연·저전력으로 처리합니다.
High Energy Efficiency
최첨단 GPU보다 수십 배 높은 와트당 성능으로 에너지 비용과 탄소 발자국을 대폭 절감합니다.
Reduced Memory Bottlenecks
메모리 접근을 획기적으로 줄여 대역폭 낭비를 방지하고 처리량을 극대화합니다.
Support for Complex AI Models
다양한 심층 신경망 구조를 동일 플랫폼에서 유연하게 구현할 수 있는 하드웨어 지원을 제공합니다.
사용 사례
Data Center AI Acceleration
거대 규모 AI 모델의 운영 비용과 전력 소모를 획기적으로 낮추며 데이터센터 효율성을 혁신합니다.
Edge AI Deployment
제한된 전원 환경에서도 고효율 AI 추론이 가능해 스마트 디바이스 및 IoT 애플리케이션에 적합합니다.
Sustainable AI Infrastructure
탄소 중립 목표 달성을 위한 친환경 AI 하드웨어 솔루션을 제공합니다.
Advanced AI Research
연구자들이 새로운 네트워크 아키텍처를 자유롭게 실험하고 검증할 수 있는 개방형 플랫폼을 지원합니다.
