엑시나(XCENA·대표 김진영)는 지난 12일부터 15일까지(현지시간) 미국 산호세 컨벤션센터에서 열린 ‘OCP 글로벌 서밋 2026(OCP Global Summit 2026)’에 참가해 AI 추론 환경에서 늘어나는 메모리 수요와 데이터 이동 부담에 대응하기 위한 메모리 인프라 기술을 공개했다고 16일 밝혔다.

OCP 글로벌 서밋은 전 세계 클라우드·데이터센터·반도체 관련 기업과 기술 전문가들이 참여해 차세대 컴퓨팅 인프라의 주요 기술과 표준을 논의하는 행사다.

이번 행사에서 엑시나는 CXL(Compute Express Link) 기반 메모리 솔루션 ‘MX1’을 활용한 두 가지 AI 추론 기술을 시연했다. 먼저 CXL 메모리 풀을 이용해 여러 AI 추론 서버 간 KV 캐시를 공유하는 방식을 소개했다.

KV 캐시는 AI가 앞서 처리한 정보를 저장하고 이후 답변 생성에 다시 활용하는 데이터다. 서버별로 KV 캐시를 각각 보관하는 기존 방식과 달리 CXL 메모리 풀에 데이터를 저장해 여러 서버가 함께 사용하도록 함으로써 중복 저장과 서버 간 데이터 전송에 따른 부담을 줄일 수 있다.

이와 함께 MX1의 데이터 인접 프로세싱(Near-Data Processing, NDP) 기능을 적용해 검색증강생성(RAG)의 핵심 단계 중 하나인 벡터 검색을 가속하는 기술도 선보였다. 대규모 데이터를 호스트 프로세서로 반복 이동시키는 대신 데이터가 저장된 메모리에서 직접 검색 작업을 수행해 데이터 전송량을 줄이는 방식이다.

엑시나는 SK하이닉스와 함께 CXL 하이브리드 아키텍처를 AI 워크로드에 적용하기 위한 기술 협력을 이어가고 있다. 양사는 MX1의 SSD 메모리 확장 기능인 ‘인피니트메모리(InfiniteMemory®)’를 활용해 기존 CMM-D 대비 메모리 용량 확장성을 높이는 동시에 SSD보다 나은 성능을 구현할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 현재 이를 기반으로 실제 AI 서빙 환경에서의 활용 가능성을 검증하고 있다.

SK하이닉스 역시 이번 행사에서 MX1 칩을 적용한 ‘CXL 하이브리드 메모리(Hybrid Memory)’를 공개하고, 해당 기술을 활용한 RDMA 기반 아키텍처를 선보였다.

김주현 엑시나 최고제품책임자(CPO)는 14일 ‘데이터 인접 연산을 위한 범용 병렬 프로그래밍(Bringing General-Purpose Parallel Programming to Near-Data Processing)’을 주제로 발표를 진행했다.

이어 마벨(Marvell), 삼성, SK하이닉스, 고트브라스 테크놀로지스(Gottbrath Technologies)와 함께 ‘모놀리스를 넘어: 하이퍼스케일 이기종 AI 인프라를 위한 오픈 미들웨어(Beyond the Monolith: Open Middleware for Heterogeneous AI Infrastructure at Hyperscale)’를 주제로 한 패널 토론에도 참여했다.

15일에는 삼성전자와 ‘에이전틱 AI를 위한 분리형 CXL 메모리 아키텍처: 동적 풀링·공유 및 PNM 오프로딩(Disaggregated CXL Memory Architecture for Agentic AI: Dynamic Pooling, Sharing, and PNM Offloading)’에 관한 공동 발표를 진행했다.

같은 날 그랜트 맥키(Grant Mackey) 엑시나 수석 엔지니어(Distinguished Engineer)는 마이크로소프트·씨게이트·메타 연사들과 함께 OCP 컴포저블 메모리 시스템(Composable Memory Systems, CMS) 서브프로젝트 기술 업데이트 세션에 참석했다.

‘AI 및 범용 컴퓨팅 플랫폼의 메모리 월 문제 해결(Addressing Memory Wall challenge for AI and General Compute platforms(CMS Sub-Project Technical Update))’을 주제로 열린 해당 세션에서는 AI 및 범용 컴퓨팅 환경에서 증가하는 메모리 용량과 대역폭 수요에 대응하기 위한 CMS 기술 개발 현황과 향후 방향을 공유했다.

김진영 엑시나 대표는 “AI 인프라의 성능과 효율을 높이기 위해서는 연산 성능뿐 아니라 메모리를 얼마나 효율적으로 활용하고 데이터 이동을 줄이느냐가 중요하다”며 “이번 행사에서 MX1이 실제 AI 워크로드에서 어떻게 활용될 수 있는지 보여줬으며, 앞으로도 생태계 전반의 파트너들과 협력해 차세대 AI 메모리 인프라를 발전시켜 나가겠다”고 말했다.


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