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[IT뉴스][스냅드래곤 서밋] 오라이온 지휘하고 헥사곤이 추론한다… 퀄컴, '생각·행동' 모바일 AI 완성

온카뱅크관리자

2026-09-25 05:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 32K 컨텍스트·공유메모리 50% 증설… 퀄컴 헥사곤 NPU, 폰에서 'MoE 모델' 굴린다 
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 [마우이(미국)=디지털데일리 김문기 기자] "인공지능(AI) 비서가 사용자의 복잡한 작업을 대신 완료하려면 단순히 텍스트를 생성하는 수준에 머물러선 안 된다. 사용자의 의도와 맥락을 정확히 이해하고, 기기 내 여러 도구(Tool)를 능동적으로 호출해 다단계 복합 행동을 계획·실행해야 한다. 퀄컴은 지난 10년간 단일 모달리티 인식과 클라우드 중심 생성형 AI를 거쳐 왔으며, 이제 모바일 플랫폼은 사용자를 대신해 '생각하고 계획하며 행동하는' 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대로 완전히 진화했다"
 비네쉬 수쿠마(Vinesh Sukumar) 퀄컴 인공지능(AI) 제품 관리 부사장은 24일(현지시간) 미국 마우이 라하이나 하얏트 리젠시에서 열린 ‘스냅드래곤 서밋 2026’ 셋째 날 세션 무대에 올라 차세대 플래그십 ‘스냅드래곤 8 엘리트 6세대(Snapdragon 8 Elite Gen 6)’의 에이전틱 AI 핵심 IP 아키텍처를 전면 공개하며 이같이 강조했다.
 퀄컴이 모바일 기기 상용화 10년의 인공지능 기술 노하우를 집약한 차세대 에이전틱 AI 하드웨어 구조를 공식 발표했다. 단순 인식과 클라우드 연산 중심의 생성형 AI 시대를 지나, 음성을 핵심 인터페이스 삼아 기기가 자율적으로 복합 업무를 처리하는 '에이전틱 컴퓨팅'의 청사진을 완성했다는 평가다.
 수쿠마 부사장은 "약 10년 전 세그멘테이션, 객체 탐지, 분류 등 단일 및 멀티모달 인식 중심의 온디바이스 추론으로 시작해 약 4년 전 생성형 AI를 모바일 플랫폼에 세계 최초로 온디바이스로 구현해냈다"며 "이제는 단일 프롬프트 실행을 넘어 사용자의 음성을 바탕으로 다단계 복합 실행(Compound actions)을 매끄럽게 수행하는 에이전틱 흐름으로 전환되고 있다"고 설명했다.
 이를 뒷받침하기 위해 스냅드래곤 8 엘리트 6세대 SoC의 각 블록은 에이전틱 워크플로우에 최적화된 분업 체계를 갖췄다.
 주변 환경 데이터를 상시 감지하는 '센싱 허브(Sensing Hub)'가 음성 인터페이스를 통해 행동을 촉발하면, '오라이온(Oryon) CPU'가 전체 시스템의 지휘자 역할을 맡아 매 단계의 계획 수립과 추론, 조율을 총괄한다. 이후 그래픽 연산은 '아드레노(Adreno) GPU'가, 이종 온디바이스 연산은 '헥사곤(Hexagon) NPU'가 분담 처리한다.
 특히 오라이온 CPU에는 '퀄컴 오라이온 플렉스캐시(FlexCache)' 구조가 새롭게 도입됐다. 에이전트의 구동 데이터와 계획 수립 데이터, 작업 맥락을 연산 코어 가장 가까운 캐시 메모리에 상시 유지시켜 데이터 병목을 없애고, 멀티스텝 AI 작업 시 지연시간을 대폭 단축했다.
 그래픽 부문에서는 AI를 렌더링 파이프라인의 기본 요소로 내재화한 '아드레노 뉴럴 퓨전(Adreno Neural Fusion)'이 적용됐다. 뉴럴 프로세싱과 AI 초해상도(SR), 프레임 생성 기술을 단일 파이프라인으로 통합했으며, 이를 위해 그래픽 칩 내부에 전용 '아드레노 매트릭스 코어'를 탑재해 화질과 프레임, 배터리 수명의 한계를 극복했다.
 두뇌 역할을 하는 헥사곤 NPU는 에이전트 전용 하드웨어 블록을 품고 완전히 새롭게 설계됐다. ▲고전적 AI 인식과 오디오 처리를 전담하는 12개의 스칼라 코어 ▲긴 문맥과 복잡한 모델을 가속하는 8개의 벡터 코어 ▲멀티미디어 및 대형 비전 모델(LVM)을 처리하는 고성능 매트릭스 코어로 구성된다.
 여기에 트랜스포머 모델의 에이전틱 연산을 전담 가속하는 ‘엘리먼트와이즈 가속기(Elementwise Accelerator)’가 최초로 탑재됐다. 맥락 유지와 계획, 자율 행동에 필요한 연산을 하드웨어 차원에서 직접 지원한다. 또한 3만2000(32K) 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 윈도우 지원을 통해 모바일 단말 상에서 거대 MoE(전문가 혼합) 모델의 온디바이스 독립 구동을 가능케 했다.
 늘어나는 컨텍스트와 복합 추론으로 인한 메모리 병목을 해소하기 위해 헥사곤 전용 공유 메모리 용량도 전작 대비 50% 대폭 증설했다. 키-값(KV) 캐시와 추론 상태를 NPU 내부에 직접 머물게 해 외부 D램 접근 빈도를 줄이고, 전력 소모 감소와 지연시간 단축, 시스템 메모리 대역폭 확보를 동시에 달성했다.
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