아티크론, 40억원 엣지 LLM 반도체 개발

3년간 40억원으로 엣지 LLM NPU를 개발한다

아티크론의 스케일업 팁스 과제는 기기 안에서 대규모 언어모델을 구동할 저전력 AI 반도체 설계 기술을 개발하는 사업이다. 회사는 중소벤처기업부의 2026년 스케일업 팁스 R&D 특화형 과제에 선정돼 3년간 총 40억원 규모 연구를 수행한다고 14일 밝혔다.

정부지원금은 30억원이며 아티크론이 주관기관을 맡는다. 과제명은 ‘Edge LLM NPU IP 사업화를 위한 SRAM-CIM 기반 Multi-Core 아키텍처 및 자동화 설계 SDK 개발’이다. 연구개발책임자는 정한울 아티크론 대표 겸 연세대학교 전기전자공학부 교수다.

SRAM 안에서 연산해 데이터 이동 부담을 줄인다

기존 AI 반도체는 연산장치와 메모리 사이에서 데이터를 반복해 옮기는 과정에 전력과 시간이 많이 든다. SRAM-CIM은 칩 내부의 고속 메모리인 SRAM에서 연산 일부를 직접 수행해 이 병목을 줄이는 방식이다.

경향신문 보도에 따르면 아티크론은 이 구조를 멀티코어로 확장해 영상 인식을 넘어 엣지 기기에서 LLM을 구동하는 가능성을 검증한다. 클라우드 연결이 제한되거나 응답 지연과 개인정보 보호가 중요한 스마트폰·자동차·로봇·산업기기가 주요 적용 후보가 된다.

자동 설계 SDK가 고객별 칩 개발 기간을 줄인다

과제에는 NPU 구조를 자동 구성하는 설계 SDK 개발도 포함된다. 고객이 원하는 성능과 소비전력, 칩 면적, 적용 공정을 입력하면 조건에 맞는 구성을 빠르게 찾도록 돕는 도구다.

반도체 IP 사업에서는 하나의 표준 설계만 제시하는 것보다 고객 제품의 전력 예산과 제조 공정에 맞춰 결과를 재현하는 능력이 중요하다. 자동화가 제대로 작동하면 팹리스 기업이 회로를 처음부터 다시 설계하는 시간을 줄이고 IP 채택 가능성을 높일 수 있다.

최선단 공정 실리콘 검증이 기술의 첫 관문이다

연구진은 개발한 엣지 LLM NPU IP를 최선단 공정의 실제 반도체로 제작해 성능과 전력 효율을 확인할 계획이다. 시뮬레이션 수치가 양산 가능한 실리콘에서도 유지되는지 검증해야 고객사가 제품 설계에 넣을 근거가 생긴다.

아티크론은 앞서 30억원 규모 프리A 투자를 유치했고, 자사 NPU IP ‘ART’와 SRAM 자동 설계 플랫폼 ‘DALUS’를 고도화해 왔다. 회사 설명은 웨어러블·보안카메라·스마트팩토리·로보틱스·자동차를 적용 시장으로 제시한다.

성능 공개와 상용 IP 계약이 사업화를 가른다

이번 선정은 연구비 확보의 의미가 있지만 제품 경쟁력을 확정하는 단계는 아니다. 향후에는 TOPS/W로 표시하는 전력 효율, 칩 면적당 연산 성능, 지원 모델 종류와 실제 지연시간처럼 비교 가능한 지표가 공개돼야 한다.

또한 설계 SDK가 서로 다른 공정과 고객 요구를 얼마나 빠르게 처리하는지, 실리콘 검증 뒤 라이선스 계약이나 양산 칩 채택으로 이어지는지를 봐야 한다. 3년 과제의 성과는 연구 완료보다 반복 가능한 반도체 IP 매출을 만드는 데서 판가름 날 전망이다.