[테크 핫플레이스] 하이퍼엑셀, '2026 국제인공지능대전'서 LLM 전용 가속...

데이터 병목 현상 해결에 집중한 독자 아키텍처

자체 개발 칩 ‘Bertha(버사)’, 전력 효율과 가격 경쟁력 동시에 잡아

범용 GPU보다 ‘AI LLM 추론’에 특화된 국산 기술의 저력

5월 6일 코엑스서 ‘2026 국제인공지능대전’가 개막했다.

[디지털포스트(PC사랑)=박신영 기자] 요즘 AI 업계의 최대 고민은 단연 ‘장비’다. AI 열풍으로 엔비디아 GPU 몸값은 천정부지로 치솟았고, 그마저도 돈이 있어도 구하기 힘든 실정이기 때문이다. 5월 6일 코엑스에서 열린 ‘2026 국제인공지능대전’ 현장에서는 이런 하드웨어 독주 체제에 정면으로 도전장을 낸 국내 기업, 하이퍼엑셀(HyperAccel) 부스가 참관객들로 북적였다.

코엑스 전시장 D14 구역에 마련된 하이퍼엑셀 부스 전경.

보통 AI 반도체라고 하면 무조건 빠른 계산 속도만 떠올리기 쉽다. 그러나 거대언어모델(LLM)을 실제로 돌려보면 정작 데이터가 오가는 통로가 좁아 연산 장치가 노는 현상이 발생한다.

이를 업계에서는 ‘메모리 벽’이라 부르는데, 하이퍼엑셀은 이 고질적인 문제를 하드웨어 구조(아키텍처)의 변화로 풀어냈다. 이들이 선보인 LPU(Latent Processing Unit)는 모든 분야에 다 쓰이는 범용 CPU나 GPU와 달리, 오직 AI 문장 생성(추론)에만 최적화된 설계가 특징이다. 데이터가 오가는 길을 효율적으로 넓혀 전력 낭비는 줄이고, 실질적인 연산 효율은 극대화했다는 게 부스 관계자의 설명이다.

현장에서는 하이퍼엑셀의 기술력이 집약된 자체 개발 칩 ‘Bertha(버사)’의 실물도 직접 확인할 수 있었다. 칩 내부에는 LLM 연산 시 발생하는 병목 현상을 해결하는 전용 아키텍처가 적용되었으며, 기존 서버 환경에 그대로 꽂아 쓸 수 있는 폼팩터도 함께 전시됐다.

하이퍼엑셀의 자체 개발 칩 ‘Bertha(버사)’. 하드웨어 레벨에서 LLM 연산의 병목 현상을 해결한다.

직접 살펴본 하이퍼엑셀 부스는 단순히 ‘우리가 더 빠르다’는 식의 자랑보다는, ‘어떻게 하면 AI를 더 가격 경쟁력 있게, 효율적으로 돌릴까’에 대한 현실적인 답을 내놓고 있었다.

물론 엔비디아의 탄탄한 소프트웨어 생태계를 넘어서야 한다는 과제는 남아있지만, 아키텍처라는 본질적인 부분에서 혁신을 시도한 하이퍼엑셀의 행보는 국내 IT 산업에 신선한 자극이 되리라 생각한다.

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