(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 엑시나가 서버 간 메모리 공유와 데이터 인접 연산을 앞세워 인공지능(AI) 추론 시장을 공략한다. 서버마다 중복 저장하는 데이터를 줄이고 메모리 가까이에서 검색을 처리해 AI 서비스의 데이터 이동 부담을 낮추겠다는 전략이다.
16일 업계에 따르면 엑시나는 이달 12일~15일(현지시간) 미국 산호세에서 열린 'OCP 글로벌 서밋 2026'에서 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반 메모리 설루션 'MX1'을 활용한 AI 추론 기술을 선보였다. 여러 서버가 KV 캐시를 공유하는 기술과 검색증강생성(RAG)의 벡터 검색을 가속하는 기술이 핵심이다.
KV 캐시는 AI가 앞서 처리한 문맥 정보를 답변 생성에 재활용하도록 저장한 데이터다. 같은 정보를 여러 추론 서버가 각각 보관하면 메모리 사용량과 서버 간 데이터 이동 부담이 커진다.
엑시나는 KV 캐시를 CXL 메모리 풀에 저장해 여러 서버가 공유하는 구조를 시연했다. CXL은 프로세서와 메모리 등을 연결하는 인터페이스 기술이다. 메모리를 개별 서버에 묶어두는 대신 여러 시스템에서 활용할 수 있도록 확장하는 데 쓰인다.
MX1은 서버의 메모리 용량을 늘리는 CXL 장치에 메모리 근접 연산 기능을 결합한 제품이다. 단일 CXL 타입3 장치에 최대 2TB DDR5 메모리 확장 기능과 SSD 기반 용량 계층, 다수의 RISC-V 기반 연산 코어와 벡터 엔진을 넣었다. CPU·GPU를 대체하기보다 메모리 접근이 많은 작업을 분담하는 구조다.
엑시나는 SK하이닉스와 SSD 기반 확장 기능 '인피니트메모리'를 활용한 CXL 하이브리드 메모리도 검증하고 있다. SK하이닉스는 이번 행사에서 MX1 칩을 활용한 하이브리드 메모리와 원격직접메모리접근(RDMA) 기반 아키텍처를 선보였다.
엑시나는 기존 D램 기반 CXL 메모리 모듈보다 용량 확장성을 높이면서 SSD보다 나은 성능을 구현할 수 있다고 설명했다.
김진영 엑시나 대표는 "AI 인프라의 성능과 효율을 높이기 위해서는 연산 성능뿐 아니라 메모리를 얼마나 효율적으로 활용하고 데이터 이동을 줄이느냐가 중요하다"며 "생태계 전반의 파트너들과 협력해 차세대 AI 메모리 인프라를 발전시켜 나가겠다"고 말했다.
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