Ryzen AI Embedded X100 공개… 16코어 Zen 5 CPU·GPU·NPU 통합

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1 Ryzen AI Embedded X100 공개… 16코어 Zen 5 CPU·GPU·NPU 통합 본문보기 QM달려 QM달려 | 850 | 4 2026.07.24 08:53

출처 1 : https://www.guru3d.com/story/amd-ryzen-ai-embedded-x100-combines-16core-zen-5-cpu-gpu-and-npu/

<p><br></p><p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">AMD는 로보틱스, 산업 자동화, 의료 장비 및 기타 물리 AI(Physical AI) 시스템을 위한 Ryzen AI Embedded X100 시리즈를 공개했다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">이 프로세서는 하나의 임베디드 SoC 내부에 최대 16개의 Zen 5 CPU 코어, 통합 Radeon GPU, NPU를 결합한 구조를 갖춘다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">물리 AI란 주변 환경으로부터 정보를 받아들이고, 이를 처리한 뒤 물리적인 반응을 생성하는 시스템을 의미한다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">대표적인 예로는 산업용 로봇, 자율 기계, 의료 영상 장비, 무인 플랫폼 등이 있다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">이러한 애플리케이션은 센서 입력, 그래픽 처리, 신호 처리, 실시간 제어 소프트웨어를 동시에 처리하면서 AI 추론을 수행해야 할 수 있다. </span></p><p style="text-align: justify;"><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;"><br></span></p><p style="text-align: justify;"><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">CPU, GPU, NPU는 통합 메모리 아키텍처를 통해 동작한다. </span><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">하나의 메모리 풀을 공유하면 정보가 처리 단계 사이를 이동할 때 필요한 데이터 전송 횟수를 줄일 수 있다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">예를 들어 머신 비전 애플리케이션은 이미지를 캡처하고 처리한 뒤, 신경망 추론을 수행하고 결과를 제어 소프트웨어로 전달하는 과정에서 전체 데이터를 별도의 CPU와 가속기 메모리 공간 사이에 복사할 필요 없이 처리할 수 있다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">AMD는 여러 가지 자체 성능 비교 자료도 공개했다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">AMD는 Intel Core Ultra X7 358H 대비 최대 2.1배 높은 멀티스레드 CoreMark 성능과 1.7배 높은 OpenGL 그래픽 성능을 제공할 것으로 예상하고 있다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">로컬 언어 모델 추론에서는 AMD가 토큰 생성 처리량 최대 3.5배 향상과 첫 번째 토큰 생성 시간(Time to First Token) 1.4배 향상을 기록했다고 밝혔다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">테스트에는 24GB 미만의 메모리를 요구하는 일부 Gemma, Llama, Qwen 모델이 사용됐다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">다만 이러한 수치는 최종 X100 하드웨어에서 측정된 결과가 아니다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">AMD는 Ryzen AI Embedded X199를 추정하기 위해 Ryzen AI Max+ 395 프로세서를 X199와 유사한 설정으로 구성해 테스트했다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">또한 일부 Intel 결과는 30W 환경에서 측정된 결과를 기반으로 45W 동작 수준으로 환산한 값이다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">따라서 해당 결과는 실제 제품 간의 독립적인 비교 결과라기보다는 플랫폼 성능 추정치로 봐야 한다.</span></p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/24/e173e1874b85494ecd7ee38ac0620356.webp" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">AMD는 별도로 Nvidia Jetson T5000 대비 최대 3배 높은 피크 FP32 성능을 제공한다고 주장했다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">의료용 초음파 빔포밍(beamforming) 워크로드에서는 AMD의 대체 플랫폼(proxy platform)이 Nvidia RTX 4000 SFF Ada GPU가 탑재된 시스템보다 평균 1.7배 빠르게 처리했다고 밝혔다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">해당 비교에서 AMD 플랫폼은 Ryzen AI Max+ PRO 395, Radeon 8060S 그래픽, 그리고 128GB 통합 LPDDR5X-8000 메모리를 사용했다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">비교 대상 시스템은 Ryzen 7 9800X3D와 20GB GDDR6 메모리를 탑재한 RTX 4000 SFF Ada GPU 조합이었다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">다만 이 결과를 해석할 때는 메모리 용량과 아키텍처 차이를 고려해야 한다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">소프트웨어 지원 측면에서는 Linux, ROCm, Xen Hypervisor와 함께 PyTorch, ONNX, TensorFlow를 지원한다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">AMD는 또한 일부 CUDA 애플리케이션을 ROCm 환경으로 이전할 수 있도록 지원하는 도구를 제공할 예정이다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">다만 CUDA 전용 라이브러리를 사용하는 소프트웨어의 경우, 여전히 수동 포팅과 최적화 작업이 필요할 수 있다.</span></p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">X100 시리즈는 영하 40°C에서 최대 105°C까지의 동작 환경을 지원한다. <span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">AMD는 또한 24시간 365일 연속 작동과 최대 10년간의 제품 공급 가능성을 명시했다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">고객 대상 샘플 공급은 2026년 6월부터 시작됐으며, 제품 양산은 2026년 4분기로 예정되어 있다. </span><span style="background-color: transparent; font-weight: 400;">시스템 온 모듈(System-on-Module) 파트너로는 다음 업체들이 참여한다.</span></p><ul><li style="text-align: justify;"><span style="font-weight: 400; background-color: transparent;">Arbor</span></li><li style="text-align: justify;">Congatec</li><li style="text-align: justify;">iBase</li><li style="text-align: justify;">IEI</li><li style="text-align: justify;">Sapphire</li><li style="text-align: justify;">Seavo</li></ul>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div style="overflow-x:auto; -webkit-overflow-scrolling:touch; max-width:100%;"><table style="width:100%; min-width:480px; border-collapse:collapse; margin:8px 0;"><thead><tr><th style="padding:6px 10px; border-bottom:2px solid #666; text-align:left; font-weight:bold;">사양</th><th style="padding:6px 10px; border-bottom:2px solid #666; text-align:left; font-weight:bold;">AMD Ryzen AI Embedded X100 시리즈</th></tr></thead><tbody><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">프로세서 유형</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">임베디드 시스템 온 칩</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">CPU 아키텍처</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">AMD Zen 5</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">최대 CPU 구성</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">최대 16코어</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">통합 그래픽</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">AMD Radeon GPU</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">AI 가속기</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">통합 NPU</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">메모리 아키텍처</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">CPU, GPU 및 NPU 간 공유되는 통합 메모리</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">작동 온도 범위</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">-40°C ~ 105°C</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">작동 프로필</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">지속적인 24/7 작동</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">계획된 가용성</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">최대 10년</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">지원 운영 체제</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">Linux</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">컴퓨팅 소프트웨어</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">AMD ROCm</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">가상화</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">Xen Hypervisor</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">AI 프레임워크</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">PyTorch, ONNX 및 TensorFlow</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">대상 애플리케이션</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">로보틱스, 산업 자동화, 헬스케어, 항공우주, 방위 및 무인 시스템</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">고객 샘플링</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">2026년 6월 시작</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">생산 가용성</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">2026년 4분기 예정</td></tr><tr><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">모듈 파트너</td><td style="padding:6px 10px; border-bottom:1px solid #444; vertical-align:top;">Arbor, Congatec, iBase, IEI, Sapphire 및 Seavo</td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>출처: <a href="https://www.guru3d.com/story/amd-ryzen-ai-embedded-x100-combines-16core-zen-5-cpu-gpu-and-npu/" target="_blank">Guru3D</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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