개요
삼성전자가 2027년을 목표로 독자적인 GPU 아키텍처 개발에 나섭니다. 이는 단순히 엑시노스 성능 개선이나 게임 프레임 향상을 위한 것이 아닙니다. GPU의 역할이 그래픽 처리를 넘어 AI, 비전 프로세싱, XR로 확장되는 시대에, 삼성이 메모리 중심 컴퓨팅 전략을 통해 온디바이스 AI 시대를 준비하는 본격적인 행보입니다.
이 영상은 반도체 전문 채널 ‘언리얼 테크(Unreal Tech)’에서 제작한 콘텐츠입니다. 채널은 AI, 반도체, 시스템 아키텍처 분야의 심층 분석으로 구독자들에게 기술 트렌드의 본질을 전달하고 있으며, 업계 전문가들 사이에서도 신뢰받는 정보 출처로 자리잡고 있습니다.
핵심 내용
삼성 GPU 독자 개발의 배경과 목표
삼성전자는 2027년 전후를 목표로 독자 GPU 아키텍처를 엑시노스 AP에 처음 적용하는 것을 검토하고 있습니다. 현재 삼성은 AMD의 RDNA 아키텍처를 기반으로 한 Xclipse GPU를 사용하고 있으며, 2023년에 AMD와 멀티이어 GPU IP 라이선스 계약을 체결한 바 있습니다.
이번 독자 개발은 AMD 계약 종료 때문이 아니라, 온디바이스 AI 시대에 AI 글래스, XR 디바이스, 휴머노이드 로봇, 차량용 프로세서 등 다양한 폼팩터로 확장되는 엣지 디바이스 생태계에 최적화된 GPU가 필요하다는 전략적 판단에서 비롯되었습니다. 엑시노스 2600(갤럭시 S26 일부 탑재 예정)에는 AMD RDNA 기반 Xclipse가 적용되며, 레이트레이싱과 FSR(AI 업스케일링) 기능을 지원합니다.
실제로 영상에서는 2027년이 완성 시점이 아니라 ‘출발선’에 가깝다고 강조합니다. GPU 아키텍처 개발은 하드웨어 설계뿐만 아니라 드라이버, 컴파일러, 게임 엔진 호환성 구축에 수년이 걸리기 때문입니다. 2027년 목표는 엑시노스 2800(갤럭시 S28 예상)에 첫 적용을 시도하는 것이며, 실제 상용화는 이보다 늦어질 가능성도 있습니다.
실무에 적용할 때는 삼성이 메모리 기술 세계 1위 기업이라는 점을 고려하면 좋습니다. DRAM과 NAND 플래시 메모리에서 축적한 노하우를 GPU 아키텍처 설계에 활용하여 메모리 접근 최적화, 캐시 효율성 향상, 전력 소비 절감 등에서 차별화를 꾀할 수 있습니다. 다만 GPU 아키텍처 설계 경험 부족, 생태계 구축의 어려움, 초기 안정성 문제 등의 제약사항도 함께 염두에 두어야 합니다.
GPU 역할의 확장: 그래픽을 넘어 AI와 비전 프로세싱으로
과거 스마트폰 GPU는 UI 렌더링과 게임 성능이 주된 역할이었습니다. 하지만 온디바이스 AI 시대가 도래하면서 GPU는 AI 컴퓨팅, 비전 프로세싱, 병렬 연산 처리의 핵심 역할로 진화하고 있습니다.
퀄컴은 2024년 하와이 스냅드래곤 서밋에서 CEO 크리스티아노 아몬을 통해 “에이전틱 AI(Agentic AI)”, “온디바이스 AI”, “퍼스널 AI”를 핵심 키워드로 제시했습니다. 퀄컴은 스마트폰, AI 글래스, XR, 자동차 등 엣지 디바이스에서 발생하는 워크로드를 CPU, GPU, NPU가 효율적으로 분배 처리하는 플랫폼 전략을 발표했습니다.
특히 흥미로운 점은 퀄컴이 자체 GPU 아키텍처인 Adreno를 보유하고 있다는 사실입니다. 퀄컴은 과거 ATI를 인수하며 확보한 Adreno 아키텍처를 지속적으로 발전시켜 왔으며, 이를 통해 특정 워크로드에 맞춰 CPU, NPU, GPU 간 작업 분배를 최적화할 수 있었습니다. 반면 삼성은 GPU는 AMD에서, CPU는 ARM 레퍼런스를 가져오고, NPU만 자체 설계하여 통합 최적화에 한계가 있었습니다.
AI 글래스를 예로 들면, 초저지연으로 비주얼을 디스플레이하고 센서/카메라 데이터를 실시간으로 AI 처리해야 하므로 GPU의 역할이 결정적입니다. XR 헤드셋에서는 프레임 드롭이 발생하면 멀미가 생기므로 레이턴시 없이 지속 성능을 유지해야 합니다. 휴머노이드 로봇은 비전 센서 융합과 실시간 판단에 GPU가 필수적입니다. 이런 시나리오들은 모두 메모리 대역폭 효율성과 전력 효율이 핵심입니다.
메모리 중심 컴퓨팅: 삼성의 전략적 우위
현대 프로세서에서 성능 병목은 연산 능력이 아니라 데이터 이동입니다. 미세 공정이 발전하면서 칩에 충분한 연산기를 집적할 수 있게 되었지만, LPDDR 메모리와 프로세서 간 데이터 이동에서 발열, 전력 소비, 레이턴시가 발생하는 것이 근본적인 문제입니다.
영상에서는 캐시 계층 구조의 중요성을 강조합니다. DRAM에서 데이터를 매번 가져오면 시간이 오래 걸리므로, 자주 사용하는 데이터를 L1, L2, L3 캐시라는 SRAM 기반 고속 메모리에 저장합니다. 하지만 캐시 히트율(필요한 데이터가 캐시에 있는 비율)이 낮으면 캐시 미스가 발생하고, 데이터 라우팅과 이동에 전력과 열이 소모됩니다.
엔비디아가 GroqT라는 SRAM 기반 AI 프로세서 기술을 라이선싱하기 시작한 것도 같은 맥락입니다. GroqT의 CEO인 조나단 로스는 구글 TPU 1세대를 설계한 인물로, SRAM을 활용한 메모리 중심 아키텍처의 선구자입니다.
삼성은 DRAM과 NAND 플래시 분야에서 세계 1위 기업이며, SK하이닉스와 함께 글로벌 메모리 시장을 선도하고 있습니다. 비메모리(로직 반도체) 설계에서도 메모리 특성을 가장 잘 이해하는 기업이므로, GPU 설계 시 메모리 접근 패턴, 대역폭 활용, 캐시 최적화에서 차별화된 설계가 가능합니다.
애플은 이미 Unified Memory Architecture를 통해 CPU, GPU, Neural Engine이 LPDDR 메모리를 공유하는 구조를 구현했습니다. 기존에는 GPU와 CPU가 각각 분리된 메모리 영역을 사용하여 데이터 이동(마이그레이션) 오버헤드가 발생했지만, 애플은 메모리를 공유함으로써 성능을 크게 향상시켰고, 자체 OS(iOS/macOS)를 통해 최적화 수준을 극대화했습니다.
실전 가이드
삼성의 독자 GPU 전략을 실무 관점에서 이해하고 활용하려면 다음 과정을 따라해볼 수 있습니다:
먼저 현재 엑시노스와 경쟁 AP의 GPU 아키텍처를 비교 분석합니다. 엑시노스 2600의 Xclipse GPU(AMD RDNA 기반), 퀄컴 스냅드래곤의 Adreno GPU, 애플 A/M 시리즈의 자체 GPU의 벤치마크 성능(3DMark, GFXBench), 지속 성능(스로틀링 패턴), 전력 효율(W당 성능)을 비교합니다. 이 단계에서는 GPU 아키텍처 문서, 벤치마크 리포트, 제조사 공식 발표 자료가 필요하며, 대략 3-5시간 정도 걸립니다.
다음으로 온디바이스 AI 워크로드에서 GPU의 역할을 실험합니다. 스마트폰에서 이미지 생성 AI(Stable Diffusion), LLM 추론(Llama 3), 비전 AI(객체 인식, 세그멘테이션)를 실행해보고, CPU, GPU, NPU 중 어느 유닛이 주로 사용되는지 프로파일링합니다. 여기서 Android Profiler 또는 Xcode Instruments를 사용하면 각 워크로드가 어떤 프로세서에 할당되는지 확인할 수 있으며, 실제 디바이스에서 테스트하면 더욱 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
마지막으로 메모리 중심 컴퓨팅 트렌드를 모니터링하고 전략 수립합니다. HBM(High Bandwidth Memory), CXL(Compute Express Link), PIM(Processing-In-Memory) 등 메모리 기술 발전 동향을 추적하고, 삼성/SK하이닉스의 메모리 로드맵을 분석합니다. 삼성의 GDDR7, HBM3E, LPDDR5X/6 등 차세대 메모리와 GPU 통합 시나리오를 예측하면, 향후 엑시노스 GPU가 어떤 방향으로 발전할지 가늠할 수 있습니다. 이후에는 AI 모델 경량화, 온디바이스 추론 최적화, 멀티모달 AI 애플리케이션 개발로 발전시킬 수 있습니다.
비판적 검토
영상은 삼성 GPU 독자 개발의 기술적 맥락을 체계적으로 설명하고, 단순한 성능 경쟁이 아닌 메모리 중심 컴퓨팅과 엣지 AI 생태계 관점에서 전략을 해석한 점이 인상적입니다. 특히 퀄컴과 애플의 사례를 통해 GPU 아키텍처 자체 보유의 중요성을 구체적으로 제시하고, 2027년이라는 목표 시점을 ‘완성’이 아닌 ‘출발선’으로 재정의한 현실적인 분석이 돋보입니다.
다만 삼성이 직면할 구체적인 기술 장벽(드라이버 안정성, 게임 엔진 호환성, 생태계 구축 난이도)에 대한 정량적 데이터나 로드맵은 다루지 않아 아쉬운 점입니다. 실무에 적용하실 분들은 GPU 설계 인력 확보 현황, AMD와의 계약 조건(IP 접근 범위, 유사 구조 제약), 타 업체 사례(예: 인텔의 Arc GPU 초기 불안정성)도 함께 검토하시길 권장합니다.
반도체 업계의 최신 변화를 고려하면, 향후 GPU가 단순 병렬 연산을 넘어 Transformer 기반 AI 모델의 효율적 추론을 위한 전용 하드웨어(예: Tensor Core, Matrix Engine)를 포함할 가능성이 높습니다. 또한 삼성이 파운드리 사업도 병행하고 있어, GAA(Gate-All-Around) 3nm 이하 공정에서 GPU 집적도와 전력 효율을 동시에 개선할 기회가 있습니다. 다만 현재 파운드리 수율 문제와 고객사 이탈 이슈를 감안하면, GPU 개발과 파운드리 경쟁력 회복을 동시에 달성해야 하는 이중 과제가 대응 방안이 될 것입니다.
핵심 요점
영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:
- 삼성 GPU 독자 개발은 2027년 ‘출발선’이지 ‘완성’이 아니다 – GPU 아키텍처 개발은 하드웨어 설계뿐만 아니라 드라이버, 컴파일러, 게임 엔진 호환, 생태계 구축에 수년이 걸리므로, 첫 적용 시도 이후에도 지속적인 개선과 안정화가 필요합니다. 실무에서는 초기 제품의 성능보다 장기 로드맵과 생태계 파트너십에 주목해야 합니다.
- GPU의 역할이 그래픽에서 AI·비전 프로세싱으로 확장되고 있다 – 온디바이스 AI 시대에 GPU는 병렬 연산, AI 추론, 비전 처리의 핵심 역할을 담당하며, AI 글래스, XR, 휴머노이드, 자동차 등 다양한 엣지 디바이스로 확산됩니다. 퀄컴이 Adreno GPU를 중심으로 엣지 AI 플랫폼을 구축한 사례는 삼성에게 벤치마크가 됩니다.
- 메모리 중심 컴퓨팅이 성능 병목 해결의 핵심이다 – 데이터 이동이 성능·전력·발열의 주요 병목이므로, 캐시 효율성, 메모리 대역폭 최적화, Unified Memory Architecture가 중요합니다. 삼성은 메모리 기술 1위 기업으로서 DRAM/NAND 노하우를 GPU 설계에 활용하여 차별화할 수 있으며, HBM/LPDDR 통합 설계에서 경쟁 우위를 확보할 가능성이 있습니다.
- 퀄컴과 애플은 이미 자체 GPU 아키텍처로 생태계를 구축했다 – 퀄컴의 Adreno GPU는 ATI 인수를 통해 확보한 아키텍처를 모바일에 맞게 발전시켰고, 애플은 Unified Memory와 자체 OS로 수직 통합 최적화를 완성했습니다. 삼성이 따라잡으려면 단순 아키텍처 개발을 넘어 게임 개발사, AI 프레임워크, 애플리케이션 생태계 파트너십이 필수입니다.
- 성공 여부와 무관하게 GPU 설계 역량 축적은 전략적 자산이다 – 설령 2027년 목표를 달성하지 못하거나 초기 성능이 기대에 미치지 못하더라도, GPU 아키텍처 설계 인력, 드라이버/컴파일러 개발 경험, 메모리 최적화 노하우는 삼성의 시스템 반도체 전략에 장기적 자산이 됩니다. 향후 AI 전용 칩(ASIC), 자동차용 SoC, XR 프로세서 등으로 응용 가능하므로, 단기 성과보다 기술 역량 축적 관점에서 평가해야 합니다.
참고자료
영상에서 언급된 자료와 더 깊이 있는 학습을 위한 출처들:
- 퀄컴 스냅드래곤 서밋 2024 (하와이) – 크리스티아노 아몬 CEO의 온디바이스 AI 및 엣지 플랫폼 전략 발표 (언리얼 테크 채널에 관련 영상 업로드)
- AMD RDNA 아키텍처 문서 – 삼성 Xclipse GPU의 기반이 되는 아키텍처 기술 사양 (AMD 공식 사이트)
- 애플 Unified Memory Architecture 백서 – Apple Silicon의 메모리 공유 구조와 성능 최적화 사례 (Apple Developer 문서)
- 엔비디아 GroqT 및 조나단 로스의 SRAM 기반 AI 칩 연구 – 메모리 중심 컴퓨팅의 실제 구현 사례
- 삼성전자 HBM, LPDDR, GDDR 로드맵 – 차세대 메모리 기술과 GPU 통합 가능성 (삼성 반도체 공식 발표)
요약자 노트
이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2025-12-27)을 바탕으로 작성되었습니다.
한계점:
- 삼성의 공식 GPU 개발 로드맵과 세부 사양은 공개되지 않았으므로, 영상의 분석은 공개된 정보와 업계 동향을 바탕으로 한 추론입니다.
- 2027년 목표 시점과 실제 상용화 시점 간 차이가 발생할 수 있으며, 기술적 난제(드라이버 안정성, 생태계 구축)로 인한 지연 가능성을 염두에 두어야 합니다.
- AMD와의 계약 조건, IP 접근 범위, 유사 구조 제약 등 구체적인 법적·기술적 세부사항은 다루지 않았습니다.
보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.