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[IT뉴스]모빌린트 NPU, 글로벌 AI 프레임워크 'Ray' 공식 코드에 반영

온카뱅크관리자

2026-11-04 10:17:26

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="XE2JrwV7lm">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0cc60fa4c87914a0d15314618aa676b67e5cfffbe0169ee0edf6997566332131" dmcf-pid="ZDVimrfzSr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/04/552796-pzfp7fF/20261104101237788bpkg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Hi0foLpXhs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/04/552796-pzfp7fF/20261104101237788bpkg.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="bd66a733085818da9355181f89d88a45060a7704678eedf313d043feef78e538" dmcf-pid="5wfnsm4qCw" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 고성현기자] 모빌린트의 신경망처리장치(NPU)를 글로벌 오픈소스 인공지능(AI) 프레임워크 'Ray'에서 자동으로 인식하고 관리할 수 있게 됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 개발한 기능이 공식 코드에 반영되면서 국산 NPU의 소프트웨어 호환성과 개발 편의성이 높아질 전망이다.</p>
          <p contents-hash="02d5628c262cac6aa13b8f572921fe81f8e0d6125f8b2c31b6997a3164797598" dmcf-pid="1r4LOs8BhD" dmcf-ptype="general">모빌린트는 ETRI와 공동 개발한 NPU 자동 인식 및 자원 할당 기능이 Ray 공식 코드에 반영됐다고 4일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="fb2d575196754f5707fc4db10dc391b34575763f294c68765fd01942179fe780" dmcf-pid="tm8oIO6bhE" dmcf-ptype="general">이번 개발은 ETRI가 수행하는 '이종 AI반도체용 분산추론 및 모델 최적화 기술 개발' 과제의 일환으로 진행됐다. 김영주 ETRI 책임연구원이 과제책임자를 맡았으며 강민수·강현승·석종수 연구진 등이 참여했다.</p>
          <p contents-hash="fad301b1a49e46566dedfae469adc9f8e171e9d60fef3c6517cffccf4dcccbd0" dmcf-pid="Fs6gCIPKvk" dmcf-ptype="general">양 기관은 모빌린트 NPU를 Ray의 가속기 자원 관리 체계에 통합하는 기능을 개발했다. 해당 기능은 공식 코드 리뷰를 거쳐 지난 8월 13일 Ray의 깃허브(GitHub) 저장소 메인 브랜치에 반영됐다.</p>
          <p contents-hash="b9005120fef0358e8c4453863d83207f8086410b9f75fba68bf9651a7932061a" dmcf-pid="3SekyTd8hc" dmcf-ptype="general">Ray는 여러 서버와 AI 반도체를 연결해 대규모 AI 작업을 분산 처리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크다. AI 모델 학습과 추론, 데이터 처리 등에 활용되며 다수의 가속기를 하나의 컴퓨팅 환경에서 관리할 수 있는 것이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="9b187d726cff3a3d0e58f55de8122e1117ac9a4329322a63c5aee986f9d3f850" dmcf-pid="0vdEWyJ6TA" dmcf-ptype="general">기존에는 Ray 환경에서 모빌린트 NPU를 사용하려면 개발자가 가속기 자원을 별도로 등록하고 작업별로 사용할 장치를 직접 지정해야 했다. 이번 기능이 적용되면서 Ray가 시스템에 탑재된 모빌린트 NPU를 자동으로 인식하고 각 AI 작업에 필요한 자원을 할당할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="a1a3938f61d7b468ecde92c9ecd2f7fc8bc879a7896a0e5d38984bb0cf85dd3d" dmcf-pid="pTJDYWiPyj" dmcf-ptype="general">여러 NPU를 탑재한 서버나 다수의 서버를 연결한 환경에서도 장치별 자원 관리가 가능하다. 개발자가 개별 NPU를 설정하는 과정을 줄여 대규모 AI 추론 시스템의 구축과 운영 편의성을 높일 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="bd7af33aacfa5c7049b6bb2c9592a079bdc994ffb1386c061d70b1af020829ef" dmcf-pid="UyiwGYnQhN" dmcf-ptype="general">AI 반도체 시장에서는 연산 성능과 전력 효율뿐 아니라 소프트웨어 호환성과 개발환경도 주요 경쟁 요소로 꼽힌다. 모빌린트는 이번 Ray 공식 코드 반영을 통해 별도의 자원 관리 설정 없이 자사 NPU를 활용할 수 있는 환경을 확보하게 됐다.</p>
          <p contents-hash="e41059ce3d097ad8806cd267ee89a607561140e07abcff52ccab573dc7ef99fd" dmcf-pid="uWnrHGLxva" dmcf-ptype="general">모빌린트는 AI 가속기 '에리스(ARIES)'와 온디바이스 AI 시스템온칩(SoC) '레귤러스(REGULUS)' 등을 기반으로 산업용 엣지와 온프레미스 AI 시장을 공략하고 있다.</p>
          <p contents-hash="17277bd9fc17e1c025ba2042d36f406e86be04c85f5b3d4b7c3e2b62b970b69a" dmcf-pid="7YLmXHoMyg" dmcf-ptype="general">모빌린트는 "앞으로도 ETRI와의 기술 협력을 이어 가는 한편 자체 SDK와 런타임을 비롯한 소프트웨어 기술을 고도화하고 글로벌 AI 개발 프레임워크와의 연동을 확대해 나가겠다"고 말했다.</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>

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