맞춤형 반도체 솔루션 라인업
엣지 디바이스부터 클라우드 인프라까지, ArviaWay의 NPU IP 코어는 다양한 AI 배치 환경에서 요구되는 성능과 효율성의 균형을 완벽하게 맞춥니다.
Edge AI Inference Modules
저전력 패키징 기술을 적용하여 IoT 및 로보틱스 환경에서 초고속 추론 기능을 제공합니다. 제한된 전력 예산 내에서 최대 성능을 발휘합니다.
- SPARSITY ACCELERATION
- SUB-WATT OPERATION
Custom NPU Architecture
특정 AI 모델 구조에 최적화된 맞춤형 반도체 설계를 지원합니다. 고객사의 워크로드 요구사항을 분석하여 연산 게이트 단위부터 최적화합니다.
- APPLICATION-SPECIFIC LOGIC
- SCALABLE CORE FABRIC
Compiler & SDK Synergy
하드웨어의 잠재력을 100% 끌어내는 전용 컴파일러 툴체인을 제공합니다. PyTorch 및 TensorFlow와의 원활한 통합을 보장합니다.
- AUTO-QUANTIZATION TOOL
- ONE-CLICK DEPLOYMENT
NPU: 고정형 연산 로직의 결정적 이점
범용 GPU는 유연성이 높지만, 특정 AI 모델 연산 시 하드웨어 리소스의 낭비가 발생합니다. ArviaWay의 NPU는 전용 하드웨어 가속기를 통해 에너지 소비를 획기적으로 낮추고 연산 효율을 극대화합니다.
Power Consumption (전력 소비)
GPU 대비 최대 80% 낮은 전력으로 동일한 수준의 인퍼런스 작업을 수행합니다.
Architecture Efficiency (설계 집적도)
불필요한 범용 연산 유닛을 제거하고 텐서 연산 코어의 밀도를 높여 물리적 공간을 절약합니다.
하드웨어-소프트웨어 공동 설계
Architectural Analysis
클라이언트의 AI 모델 복잡성과 목표 성능을 분석하여 가중치 분포와 연산 특성에 최적화된 구조를 설계합니다.
Logic Synthesis
검증된 IP 코어를 기반으로 논리 합성을 수행하며, 전력-성능-면적(PPA)의 최적 균형점을 찾아냅니다.
Verification
실제 구동 환경과 유사한 시뮬레이션을 통해 하드웨어의 신뢰성을 보장하며, 병목 현상 유무를 사전 검토합니다.
Compiler Integration
설계된 하드웨어에 맞춰 최적화된 컴파일러 라이브러리를 배포하여 즉각적인 모델 배포가 가능하도록 지원합니다.
ArviaWay 기술 백서 다운로드
NPU 아키텍처의 혁신과 실제 적용 사례를 담은 상세 리포트
자주 묻는 기술 질문 (FAQ)
ArviaWay의 전용 컴파일러를 통해 PyTorch, TensorFlow, ONNX 등 주요 글로벌 라이브러리를 완벽하게 지원합니다. 독자적인 변환 엔진이 모델 가중치를 최적화하여 하드웨어 성능을 극대화합니다.
네, 가능합니다. 당사의 솔루션은 표준 인터페이스를 지원하므로 기존 서버 환경에 가속기 형태로 손쉽게 통합될 수 있으며, 특정 연산 집약적인 작업만 NPU로 오프로딩하여 효율을 높일 수 있습니다.
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