Automotive World 2025(AW2025)에서 AMD의 레한 타히르(Rehan Tahir) 선임은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행, 인포테인먼트와 관련해 AI 기술 트렌드, 추가적인 연산 능력의 요구와 함께 자동차에서의 칩렛(Chiplet)의 미래에 대해 말했다. 추세는 둔화되지 않을 것이다. AMD는 항상 그것을 따라잡으려 노력할 것이고, 자율주행차를 상상할 때 그만한 컴퓨팅 성능이 소비자를 위해 임베디드 시스템에 통합돼 보편화돼야 하기 때문이다. 

글 | 한상민 기자_han@autoelectroncis.co.kr







“왜 AMD가 특별하게 데이터 센터나 자동차 산업에 칩렛을 제공할 수 있는지 아십니까? AMD가 데이터 센터 GPU 시장에서 매우 공격적이고 멈출 수 없는 성장을 이루고 있기 때문입니다. 자동차 산업의 볼륨은 너무 작아 오토모티브 칩에만 집중한다면 성공할 수 없습니다. 성공을 위해서는 다른 시장을 위한 칩을 설계하고 그 시장에서 수익을 올린 뒤 다른 시장으로 확대해야 합니다. 서로 다른 표준, 패키징과 첨단 노드와 수율 등 해결 과제는 결국 비용을 낮추는 것에 대한 것입니다. 그렇게 해야 레벨 2+, 레벨 3, 레벨 4 자율주행차를 보편적으로 만들 수 있습니다. 우리의 목표는 모두가 이길 수 있는 시스템을 정렬하고 개발하는 것입니다.”

Automotive World 2025(AW2025)에서 AMD의 레한 타히르(Rehan Tahir) 선임은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행, 인포테인먼트와 관련해 AI 기술 트렌드, 추가적인 연산 능력의 요구와 함께 AMD가 보는 자동차 칩렛(Chiplet)의 미래에 대해 말했다. 


AMD의 성장과 자동차의 기회 

AMD의 자동차 비즈니스는 2016년부터 본격화됐다. 다른 주요 반도체 회사에 비해 늦은 셈이다. 하지만 그 격차는 자동차 산업을 비롯한 거의 모든 영역에서 데이터, AI의 폭발성과 함께 AMD가 GPU 등 고성능 프로세서로의 성공적인 전환과 막대한 투자를 통해 빠르게 좁혀졌다.

2014년, 리사 수(Lisa Su) CEO 취임 후 대대적인 구조 개편과 기술 혁신 단행으로 Zen 아키텍처로 x86 CPU 시장 경쟁력을 회복하고 Ryzen과 EPYC의 경쟁력을 확보했으며, Xilinx와 Pensando 인수로 FPGA 및 AI 가속 솔루션 확보 및 데이터센터 네트워크 가속기를 강화했다. 또, RDNA 아키텍처를 통한 게임 및 워크스테이션 시장에서 성공하고 CDNA 아키텍처 기반 AI가속기(MI300 시리즈)로 엔비디아와 경쟁할 수 있게 됐다. 
“아직(1월 말 현재) 2024 회계연도 결산이 마무리되지는 않았지만 (2024년도 매출액 258억 달러), 2023년 AMD 매출은 220억 달러로 2019년, 2020년 대비 상당한 성장을 기록했습니다. 이런 매출도 중요하지만, 정말 주목할 부분은 R&D 투자입니다. 2023년에 59억 달러를 투자했는데 이것은 매출의 25% 이상입니다.” 타히르 선임이 말했다.

투자의 이유는 당연하게, 첨단 반도체 기술 개발 비용이 매우 높기 때문이다. 4나노, 3나노, 2나노와 같은 최신 공정으로 갈수록, 새로운 칩 개발과 테이프아웃(tape-out)에 막대한 비용이 소요되기 때문이다. 이는 단순 팹과 파운드리 비용뿐만 아니라, 설계, 검증(Validation), 그리고 검토(Verification) 과정도 수반한다. 그리고 AMD는 다양한 사업 부문에서 활동하고 있어 모든 부분에서 데이터 및 컴퓨팅의 폭발에 대응해야만 한다.

“AI에 대한 논의 대부분이 데이터 센터를 중심으로 이뤄져 왔고 AMD는 이 영역에 상당한 투자를 해왔지만, 지금 AI PC를 도입해 랩탑과 모바일 워크스테이션에 AI 가속기(AI Accelerators)를 탑재하고 있는 것처럼 AI의 다음 발전은 ‘에지 컴퓨팅(Edge AI)’에 있다고 믿고 있습니다. 이것이 AI를 더욱 보편화하는 필수 요소입니다.” 타히르 선임이 말했다. 

차는 항상 클라우드에 의존할 수 없다. ‘에지’로서의 자동차에서 AI는 실시간으로 결정을 내릴 수 있도록 강력한 컴퓨팅과 통신으로 오류와 지연시간을 최소화해야 한다. 

에지 AI에 대한 변화의 핵심은 AI 알고리즘의 급속한 발전에 있다. 이미지 기반 AI 모델의 연산 요구량은 지난 10년간 100배 증가했다. 생성형 AI(Generative AI)는 비교적 최근 등장했음에도 불구하고 모델 학습을 위한 연산 요구량이 2년 만에 275배 증가했다. 10년이면 거의 100만 배다. 이것이 데이터 센터의 컴퓨팅 수요 급증과 AMD나 NVIDIA 등 반도체 기업이 막대한 투자를 거듭해 신제품 출시를 가속화하는 이유다. 

“이런 컴퓨팅 성능의 향상을 자동차로 변환한다면 어떨까요? 예를 들어, 연비는 갤런당 17마일에서 300만 마일 이상으로 증가할 것이고, 출력(마력, HP)은 88 HP에서 6억 6,000만 HP로 늘어날 것입니다. 일반적으로 1,000 HP의 차량은 약 200 ~ 300마일의 속도로 주행할 수 있으므로, 이론적으로 3억 마일(4억 8,000만 km) 이상의 속도로 달릴 수 있는 것입니다. 이런 속도를 따라갈 수 있는 기술과 하드웨어를 지속적으로 도입할 수 있는 회사는 그리 많지 않습니다. 우리는 갈수록 더 복잡해지고 커지는 컴퓨팅 요구사항을 처리할 수 있는 다재다능하고 유연한 칩을 만들어야만 합니다.” 타히르 선임이 말했다. 
 




XYLON의 마르코 비도비치(Marko Vidovic) ADAS 이사는 “서라운드 뷰 기능은 라이다처럼 작동합니다. 케이블을 통해 FPGA로 영상 신호가 들어가고, 영상 왜곡 보정을 하고 하나의 이미지로 합친 다음, 이미지를 AI 엔진과 AI 모델의 입력으로 사용해 주차 공간을 감지합니다. 또, 객체를 감지하고 객체 위치를 파악해 서라운드 뷰에 반영할 수 있습니다. 4개 카메라를 이용한 데모는 8개, 하드웨어에 따라 최대 16개 카메라까지 지원할 수 있습니다”라고 말했다.  



인포테인먼트 + ADAS 

AMD의 전체 비즈니스는 4가지로 나뉜다. 
데이터 센터는 가장 빠르게 성장하고 있는 분야로, AMD의 AI 가속기 MI300 제품군은 분기당 10억 달러 이상의 수익을 창출하고 있다. 데이터 센터 AI 시장의 성장 덕분에 단 1년 만에 0에서 분기당 10억 달러를 찍고 있다. 클라이언트 부문에서는 가장 강력한 AI PC 모바일 워크스테이션을 제공하고 있다. 게임에선 주요 콘솔, PC 및 모바일 게임사들과 파트너십을 맺고 있다. AW2025가 열리고 있는 일본의 소니(PS5)와 멀티 세대의 강력한 관계를 유지하고 엑스박스 생태계의 일부 맞춤형 칩을 만들고 있다. 또 게임용 GPU는 PC 시장에서 가격 대비 성능으로 큰 호응을 얻고 있다.  

남은 부분은 자동차가 속한 임베디드다. AMD 전체 매출의 20%를 차지한다.

“자동차는 임베디드 그룹 내에서도 매출 비중이 20 ~ 40%로 매우 중요할 뿐만 아니라 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. AMD의 자동차 초점은 인포테인먼트, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율주행 등 3개 기둥입니다.” 타히르 선임이 말했다.

인포테인먼트 영역은 디지털 맵, 내비게이션을 위한 디스플레이뿐만 아니라 클러스터, 헤드업 디스플레이(HUD), 각종 엔터테인먼트를 포함한다. AMD는 이미 주요 브랜드들과 큰 성공을 거두고 있는데, 예를 들어 모든 테슬라 모델이 AMD X86 프로세서 Ryzen을 사용하고 있다. 또, ECARX를 통해 Lotus, Lynk & Co, Polestar, Smart, Volvo Cars 등 중국 OEM과도 협업 중이다. 이뿐 아니라, 유럽과 북미의 주요 OEM과 긴밀히 협력해 곧 더 많은 발표를 할 예정이다.

ADAS는 AMD의 오토모티브 사업 전체 수익의 절반 이상을 차지한다. 특히 AMD는 독립형 전방 카메라, 독립형 서라운드 뷰, 운전자 모니터링 시스템(DMS), 탑승자 모니터링 시스템(OMS), 레이다, 라이다(LiDAR) 등 ‘에지포인트 ADAS’에서 두각을 나타내고 있다. 최근의 성과를 보면, AISIN은 Zynq® UltraScale+™ MPSoC를 채택해 자동주차 지원 시스템을 보급하고 있다. 이 시스템은 4개 카메라와 12개 초음파 센서를 사용한다. 히타치 아스테모(Hitachi Astemo)는 전방 카메라 애플리케이션, 덴소는 라이다에 사용하고 있다. 콘티넨탈은 4D 이미징 레이다에 이를 활용한다. 자율주행 부문에서도 시장에 출시된 거의 모든 로보택시에 AMD의 기술이 들어가고 있다. 중앙 컴퓨팅, 주요 프로세서를 담당하지는 않지만, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 등 핵심적인 ‘센서 인제스트’에서 활약하고 있다. 

“AMD는 지난 20년 동안 3억 대 이상의 자동차 등급 장치를 시장에 출하했습니다. 이것은 자동차 산업에서 성공하기 위한 품질, 기능안전성, 보안 요건을 만족한다는 이야기입니다. AMD의 이런 성공은 자동차의 다양한 애플리케이션에 요구되는 확장성과 성능을 제공할 수 있다는 것, 하나 혹은 두 개 제품군에 기반할 수 있다는 점에 기인합니다. 전방 카메라, 내부 모니터링, 서라운드 뷰, 레이다, 라이다 등을 모두 Zynq® UltraScale+™ MPSoC 패밀리로 처리할 수 있습니다.” 타히르 선임이 말했다.





AMD은 기초 소프트웨어와 일부 미들웨어를 제공하면서 OEM, 티어 1, StradVision과 같은 제3자와 경쟁하지 않는다. AMD는 모빌아이와 경쟁하는 StradVision과 협력해 Versal™ AI Edge Series Gen1의 AI 가속기가 StradVision의 SVNet 모델을 얼마나 효과적으로 처리할 수 있는지를 보여준다. 



수년간 양산해 온 16나노 Zynq UltraScale+™ MPSoC는 성능, 프로세서 코어 수, FPGA 리소스 등의 차이에 따라 여러 모델로 제공된다. 예를 들어, ZU1에서 ZU11까지(더 많은 리소스와 고성능) 다양한 모델이 있으며, 이는 사용자가 요구하는 성능과 리소스에 맞게 선택할 수 있다. 한편, 스바루는 최신 Eyesight 플랫폼에 첨단 AI 처리, 영상인식, 딥러닝과 같은 AI 관련 기능에 Versal™ AI Edge Gen2 적응형 SOC를 통합한다. 
AMD는 이제 ‘도메인 컨트롤러’와 ‘디지털 콕핏’, ‘소프트웨어 정의 자동차(SDV)’에 집중하고 있다. 다양한 기능, 칩을 하나 또는 경우에 따라 두 개 칩으로 통합해 IVI와 ADAS를 하나의 보드에서 할 수 있는 플랫폼을 만든다. ADAS 및 자율주행 도메인 컨트롤러를 위한 ‘Versal™ AI Edge’ SoC에 Ryzen 임베디드 프로세서를 결합하는 것이다. 

“이는 두 가지 다른 컴퓨팅 시스템을 결합하는 첫 단계입니다. Ryzen과 Versal™ AI Edge Gen1을 결합한 형태인데, 차세대 보드는 Versal™ AI Edge Gen2와 차세대 Ryzen이 포함될 것입니다. 지금은 보드에 두 개 칩을 갖춘 단일 ECU로 구성되지만, 향후 통합이 더 진행될 것입니다. 첫 단계는 시스템인패키지(SIP) 솔루션이 될 것이고, 후엔 크기와 전체 비용을 줄이기 위한 칩렛, 첨단 패키징과 같은 혁신 기술을 탐색할 것입니다. 이것이 자동차 산업에 칩렛을 도입하는 매개체가 될 것입니다.”  




스바루는 최신 Eyesight 플랫폼에 첨단 AI 처리, 영상인식, 딥러닝과 같은 AI 관련 기능에 Versal™ AI Edge Gen2 적응형 SOC를 통합한다.


부스에서는 ADAS와 IVI가 결합된 모습을 보여줬다. 스크린에 가상 세계가 표시되는 동안 인포테인먼트, 클러스터, ADAS, 엔터테인먼트가 하나의 시스템에서 모두 실행된다. 여기에는 현 세대의 Ryzen과 Versal™ AI Edge Series Gen1이 함께 사용됐다.  



통합과 비용, 칩렛의 요구      

엔트리 레벨, 미드레인지에서는 모놀리식 칩이 충분히 잘 작동할 수 있다. 하지만 ADAS의 레벨이 높아질수록 컴퓨팅 성능 요구가 증가함에 따라 비용 절감, 유연성, 안정성, 성능 혁신 등의 이유로 칩렛이 요구된다.
AMD는 CPU, GPU, NPU, FPGA 등 모든 기본 구성요소를 갖고 있고, 이는 AMD의  주요 차별 요소 중 하나다. 또 AMD는 이 모든 구성요소를 다 사용할 필요가 없다는 점도 잘 이해하며 이를 칩렛 전략에 통합하고 있다.
 
“AMD는 칩렛 사업에 오래전부터 참여해 왔고 처음 칩렛을 출시한지 이미 5년이 넘었습니다. 이제 우리는 MI300을 통해 2.5D 스태킹만 하는 것이 아니라 풀 3D 스태킹을 구현하고 있습니다. 그러나 데이터 센터용 칩렛 아키텍처에서 자동차에 맞춘 칩렛 아키텍처로 이동하려면 아직 해결해야 할 많은 과제, 불확실성이 존재합니다. 칩렛은 결국엔 자동차에 적용될 것이지만 발전은 아직 초기 단계에 있습니다.”
타히르 선임이 말했다. 

칩렛을 자동차 산업에 적용하는 데에는 안전성, 에너지 효율성, 비용 등 다양한 기술적 및 시스템적 도전과제가 존재한다. 이런 장애물을 해결하려면 고급 기술, 효율적인 설계 및 시스템 통합이 필요하며, 이를 통해 자동차의 성능과 안전성을 동시에 높이는 것이 가능해진다. 예를 들어 AMD가 이 여정을 진행하고 자동차에서 데이터 센터에서 볼 수 있는 수준의 컴퓨팅 성능에 도달하려면 HBM과 같은 기술을 자동차에 적용할 수 있는 많은 발전이 요구되며, 밀도, 전력효율과 관련해 2.5D와 3D로, 3D에서 3.5D로 이동하기 위한 고급 패키징, 통신기술도 필요하다. 2D와 2.5D에서는 더 많은 컴퓨팅 성능을 결합할 수 있지만, 3D에서는 밀도와 전력 효율적인 컴퓨팅 성능을 더 높은 수준으로 달성할 수 있다. 
UCIe를 통해 연결된 이기종 아키텍처를 보기 전까지 첫 칩렛은 PCLe로 혁신된 동종 칩렛이 될 것이다. 기본 칩 아키텍처가 가속기나 인포테인먼트 칩이 결합된 시스템이 되고, 그런 다음 모두가 목표하는 ‘LEGO 블록’처럼 서로 다른 CPU, GPU, NPU 칩들이 공통의 I/O 인터페이스를 통해 연결될 것이다. 

AMD는 현재 유럽의 imec, 일본의 ASRA(Advanced SoC Research for Automotive)에 관계하고 있고 UCIe 컨소시엄에 참여하고 있다. 자동차 산업에서는 자동차 UCIe 그룹의 공동의장사로 활동 중이다. 

“칩렛은 기술 문제라기보다는 비즈니스적 문제입니다. 모든 회사가 협력할 수 있는 생태계를 어떻게 구축할 것인가에 대한 것입니다. 경쟁자로 간주할 수 있는 회사들이 각자의 칩렛을 인터포저에 통합해 상호통신하고 호환되도록 만들기 위한 정보 흐름을 어떻게 촉진할 것인가에 대한 것입니다. AMD는 이런 문제를 해결하기 위해 여러 컨소시엄에서 활동 중입니다. 추세는 둔화되지 않을 것입니다. 데이터 센터 GPU 시장은 이를 높은 수준으로 끌고 갈 것이며, AMD는 항상 그것을 따라잡으려 노력할 것이기 때문입니다. 우리가 자율주행차를 타고 이동하는 세상을 상상한다면, 이 정도의 컴퓨팅 성능은 보편화돼야 합니다. 해결 방법은 그 컴퓨팅 성능을 임베디드 시스템에 통합해 비용을 낮춰 소비자가 사용하고 구입할 수 있도록 제공하는 것입니다.”