서론: 삼성전자의 대담한 선언, 모바일 GPU 시장의 지각변동 예고!
최근 삼성전자가 2027년경 자체 개발한 GPU 아키텍처를 엑시노스(Exynos) AP에 적용하겠다는 소식이 IT 업계를 뜨겁게 달구고 있습니다. 단순히 GPU를 만든다는 것을 넘어, ‘독자적인 아키텍처’를 내놓겠다는 이 발표는 엔비디아와 같은 범용 GPU가 아닌, 스마트폰과 미래 온디바이스 AI 기기에 최적화된 새로운 시대를 예고하고 있습니다. 과연 삼성은 이 대담한 목표를 달성하고 모바일 AI 시대의 판도를 바꿀 수 있을까요? 지금부터 삼성의 전략과 그 배경, 그리고 성공 가능성을 심층적으로 살펴보겠습니다.
1. 삼성의 GPU 독자 개발 선언, 왜 지금인가?
삼성은 그동안 스마트폰 AP인 엑시노스에 ARM 기반의 Mali GPU나 AMD RDNA 아키텍처를 활용한 Xclipse GPU를 탑재해 왔습니다. 하지만 2027년 출시될 엑시노스 2800(가칭)부터는 완전히 자체 개발한 GPU 아키텍처를 적용하겠다는 목표를 세웠습니다. 이러한 변화는 단순히 로열티 절감 차원을 넘어섭니다. 다가오는 온디바이스 AI 시대에는 AI 글래스, XR 디바이스, 휴머노이드 로봇, 차량 등 다양한 폼팩터에서 AI 연산이 필수적입니다. 이처럼 폭넓은 기기에서 효율적인 AI 성능을 구현하려면, 빌려 쓰는 아키텍처로는 한계가 있다는 판단을 내린 것으로 보입니다. 즉, 미래 AI 시대의 핵심인 엣지 디바이스에서 독자적인 경쟁력을 확보하겠다는 강력한 의지로 해석할 수 있습니다.
2. 온디바이스 AI 시대와 통합 아키텍처의 중요성
과거 GPU는 주로 게임이나 UI 렌더링에 사용되었지만, 이제는 AI 기반 업스케일링, 비전 프로세싱, 그리고 NPU(신경망 처리 장치)와 협력하는 병렬 AI 컴퓨팅의 핵심으로 부상했습니다. 특히 온디바이스 AI는 클라우드 AI의 지연 시간, 비용, 프라이버시 문제를 해결하며 스마트폰, AR/XR 기기, 자동차 등 엣지 디바이스의 필수 요소가 되고 있습니다. 퀄컴은 이미 아드레노(Adreno) GPU와 헥사곤(Hexagon) 프로세서를 통해 CPU, GPU, NPU, DSP 등 모든 워크로드를 통합 최적화하여 AI 플랫폼을 구축하는 데 성공했습니다. 애플 역시 유니파이드 메모리(Unified Memory) 구조를 통해 CPU, GPU, NPU가 하나의 메모리를 공유하여 엄청난 효율성을 보여주고 있습니다. 이처럼 경쟁사들이 수직 통합된 아키텍처로 AI 시대에 대응하는 반면, 삼성은 GPU, CPU를 외부 IP에 의존하는 분산된 구조를 가지고 있어, 독자 아키텍처 개발이 더욱 절실해졌습니다.
3. 삼성의 강점: 메모리 중심 아키텍처의 가능성
삼성전자가 독자 GPU 아키텍처 개발에 나서는 배경에는 그들의 독보적인 메모리 기술력이 있습니다. 스마트폰 AP의 성능을 좌우하는 것은 단순히 연산 능력뿐만이 아닙니다. 데이터를 메모리와 프로세서 사이에서 얼마나 효율적으로 이동시키고 처리하느냐가 핵심 병목 현상으로 작용하며, 이는 발열과 전력 소모, 그리고 지연 시간으로 직결됩니다. 캐시(Cache) 활용과 대역폭 최적화는 이러한 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. 세계 최고의 메모리 기술을 가진 삼성은 이 분야에서 독자적인 노하우를 가지고 있습니다. AMD RDNA 아키텍처가 PC나 콘솔의 ‘피크 성능’에 초점을 맞춘 반면, 삼성은 모바일과 엣지 디바이스의 특성상 ‘지속 성능’, ‘메모리 효율성’, ‘전력 효율성’을 극대화하는 ‘메모리 중심(Memory-Centric)’의 GPU 아키텍처를 설계하여 차별점을 만들 가능성이 있습니다. 삼성 반도체의 강점을 활용하여, 실리콘 레벨에서 메모리와 프로세서의 시너지를 극대화하는 설계를 기대해 볼 수 있습니다.
4. 도전과 미래: 성공을 향한 여정
2027년까지 독자 GPU 아키텍처를 완성하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 하드웨어 설계뿐만 아니라 안정적인 드라이버, 컴파일러, 그리고 다양한 게임 엔진 및 애플리케이션과의 호환성을 확보하는 데는 오랜 시간과 막대한 인력이 필요합니다. 퀄컴이나 애플이 수십 년간 쌓아온 노하우를 단기간에 따라잡는 것은 쉽지 않을 것입니다. 초기 제품에서는 성능 보장이나 안정성 문제가 발생할 수도 있습니다. 하지만 이 도전은 삼성에게 단순한 GPU 개발 이상의 의미를 가집니다. 실패하더라도 GPU 설계 역량과 관련 인력을 확보하게 되며, 이는 장기적으로 삼성전자가 메모리, 파운드리, SoC 설계, 완제품 생산에 이르는 반도체 전 영역에서 완전한 수직 통합을 이루는 데 중요한 발판이 될 것입니다. HBM 개발에서 다소 늦었던 경험을 통해, 삼성은 미래 컴퓨팅의 핵심인 ‘메모리 중심 컴퓨팅’ 시대에 선제적으로 대응하려는 강력한 의지를 보여주고 있습니다. 퀄컴처럼 통합된 AI 플랫폼을 구축하고 메모리 기술 강점을 결합하여, 궁극적으로 새로운 AI 반도체 시대를 이끌어갈 삼성의 행보를 주목해야 할 시점입니다.
