콩가텍, 인텔 앨더레이크 코어 탑재한 컴퓨터 온 모듈(COM) 출시

자율이동로봇, 자율주행 물류 차량용 가상 머신을 통합하는 엣지 컴퓨터 및 IoT 게이트웨이 활용 기대

임베디드 및 엣지 컴퓨팅 솔루션 기업 콩가텍(Congatec)이 12세대 인텔 앨더레이크 코어를 탑재한 컴퓨터 온 모듈(COM)을 출시하고, 자율주행 배송차량 및 자율이동로봇을 비롯한 인공지능(AI) 기반 산업용 머신 비전 솔루션 분야 애플리케이션을 적극 지원해 나갈 전망이다.

콩가텍 코리아가 12세대 인텔 코어 모바일 및 데스크탑 프로세서(코드명 앨더레이크)를 탑재한 COM-HPC와 콤 익스프레스 컴퓨터 온 모듈(COM, Computer on module) 10종을 출시했다고 밝혔다.

이들 신제품을 통해 콩가텍은 고성능 임베디드 및 엣지 컴퓨터 기술이 적용된 다양한 분야에서 활발한 채용을 기대한다.

창고 및 배송용 자율주행 물류차량과 자율이송로봇이 대표적이다. 또한 AI 기반의 품질검사 및 산업용 머신비전에서도 큰 기대를 하고 있다. 여기에 스마트 공장 및 프로세스 공정 자동화 분야에서의 채용도 기대되는 분야다.

콩가텍은 이러한 분야에서 여러 가상 머신을 통합하는 엣지 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 게이트웨이 애플리케이션용으로의 활용이 대표적인 사례라고 밝혔다.

여기에 더해서 자율주행 차량 및 모바일기기, 운송 및 스마트 시티의 비디오 보안 및 게이트웨이 애플리케이션도 기대되는 분야다. 여기에는 AI 기반 패킷 검사가 필요한 5G 클라우드렛 및 엣지 디바이스가 포함된다.

인텔 최신 앨더레이크 코어를 기반으로 하는 COM-HPC 사이즈 A 및 C의 새로운 모듈과 콤 익스프레스 타입 6 폼팩터는 임베디드 및 에지 컴퓨팅 시스템에서 주요 성능 향상과 개선을 제공할 것으로 기대된다.

12세대 인텔 코어 프로세서(앨더레이크)는 BGA 모델에서 최대 14코어, 20스레드를 제공하고 LGA 기반의 데스크탑 버전에서 16코어, 24스레드를 제공해 차세대 사물인터넷(IoT) 및 에지 애플리케이션을 위한 멀티태스킹 및 확장성 수준을 비약적으로 발전시켰다.

또한 최대 6개 또는 8개(BGA/LGA)의 최적화된 고성능 퍼포먼스 코어(P코어)와 최대 8개의 저전력 효율의 코어(E코어) 및 DDR5 메모리 지원을 기반으로 멀티스레드 애플리케이션을 확장하고 백그라운드 작업을 보다 효율적으로 실행할 수 있게 됐다.

통합 인텔 아이리스X^e GPU의 최대 96개 실행 장치(EU)가 있는 모바일 BGA 프로세서는 11세대 인텔 코어 프로세서에 비해 최대 129%의 향상된 그래픽 퍼포먼스를 제공한다. 이는 몰입도 높은 사용자 경험을 제공하고 인공지능(AI) 알고리즘과 같은 병렬처리 워크로드도 빨르게 처리할 수 있다.

LGA 프로세서 기반 모듈의 그래픽은 최대 94% 빠른 성능을 제공한다. 이에 이미지 분류 추론 성능을 최대 181% 처리량으로 거의 3배 향상했다. 또한 이 모듈은 개별 GPU를 연결할 수 있는 방대한 대역폭을 통해 최대의 그래픽 및 GPGPU 기반 AI 성능을 제공한다.

크리스티안 이더(Christian Eder) 콩가텍 마케팅 이사는 “인텔 스레드 디렉터는 최적의 성능을 위해 각 워크로드를 적절한 코어에 할당한다. 이 프로세서는 인텔 TCC 및 TSN을 사용하는 실시간 애플리케이션에도 적합하며 리얼타임시스템즈(Real-Time Systems)의 하이퍼바이저 기술도 완벽하게 지원해 단일한 에지 플랫폼에서 다양한 워크로드를 통합하는데 이상적이다.”고 말했다.

프로세서에서 PCIe 4.0 외에도 초고속 PCIe 5.0 인터페이스 기술을 탑재하고 있어 주변 장치들은 BGA 버전에 비해 2배 향상된 레인 속도의 이점을 얻을 수 있다. 또한 데스크탑 칩셋은 추가 연결을 위해 최대 8개 PCIe 3.0 레인을 제공하며, 모바일 BGA 버전은 CPU에서 최대 16개 PCIe 4.0 레인을, 칩셋에서 최대 8개 PCIe 3.0 레인을 제공한다.

또한 새로운 COM-HPC 클라이언트와 콤 익스프레스 타입 6 모듈에는 윈도우 ML, 인텔 오픈비노 디스트리뷰션 툴킷 그리고 크롬 크로스 ML을 지원하는 전용 AI 엔진이 설계됐다. 서로 다른 AI 워크로드를 P코어, E코어 및 GPU 실행 장치에 원활하게 할당해 가장 집약적인 에지 AI 워크로드도 처리할 수 있다.

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