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AI 인프라·반도체

디노티시아, VDPU로 AI 데이터 검색 병목 해소 추진

ZDNet Korea·2026-10-07

요약

디노티시아 정무경 대표는 'AI 페스타 26'에서 AI 에이전트 시대에 연산 병목이 GPU에서 CPU·메모리로 옮겨가고 있다고 진단했다. 데이터센터 CPU 워크로드의 60~70%가 데이터 검색에 쓰이고, KV 캐시 비대화로 지연이 커진다는 것이다. 디노티시아는 의미 기반 검색에 특화된 전용 반도체 VDPU로 검색 속도를 기존 CPU 대비 최대 15배 높이고, 제로카피 기술로 데이터 이동 지연을 줄인다고 설명했다. 회사는 VDPU와 AI 메모리 소프트웨어를 결합한 AI 스토리지 시스템 구축을 목표로 하고 있다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

GPU 성능 경쟁에 쏠렸던 AI 인프라 투자 논의가 검색·메모리·스토리지 단으로 확장되고 있음을 보여주는 사례다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
KV 캐시
트랜스포머 기반 언어 모델이 토큰을 하나씩 생성할 때 이미 계산한 어텐션의 키(Key)와 값(Value) 벡터를 저장해 두었다가 다음 토큰 생성 시 재사용함으로써 중복 계산을 없애는 추론 최적화 기법을 말한다.

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