[디지털경제뉴스 최종엽 기자] Arm이 5G 시대의 진정한 디지털 몰입 경험을 제공하는 차세대 모바일 솔루션 4종을 발표했다
4종의 솔루션은 ▲Arm 코어텍스(Cortex)-A78 CPU ▲Arm 코어텍스-X(Cortex-X) 커스텀 프로그램 ▲Arm 메일(Mali)-G78 GPU ▲Arm 에토스(Ethos)-N78 NPU 등이다.
◆코어텍스-A78, 20% 향상된 유지 성능으로 차세대 스마트폰 경험 혁신 = 새로운 Arm 코어텍스-A78 CPU는 전력 및 면적의 효율성을 더 높이는 동시에 성능 향상에 대한 요구를 충족시킨다.
코어텍스-A78은 그간 모바일을 위해 설계된 코어텍스-A CPU 중 가장 효율적인 제품으로, 코어텍스-A77 기반의 기기보다 1와트 당 20% 향상된 유지 성능(sustained performance)을 갖췄다.
컴퓨팅 워크로드를 보다 더 효율적으로 관리하고 더 높은 온디바이스 머신러닝(ML) 성능으로 수일동안 지속되는 몰입감 있는 5G 경험을 구현한다.
새로운 카테고리인 다중 화면 및 대형 화면을 갖춘 폴더블 디바이스는 전반적인 컴퓨팅 요구사항을 점점 끌어올리고 있는데, 코어텍스-A78의 와트 당 성능은 이러한 높은 컴퓨팅 요구사항을 충족시키기에 적합하다.
◆코어텍스-X 커스텀 프로그램, 맞춤화된 코어텍스 솔루션 제공 = 스마트폰의 성능 향상 속도는 업계 내 어떠한 컴퓨팅 기기의 성능 향상 속도 보다 훨씬 빠르다. Arm의 새로운 코어텍스-X 커스텀 프로그램은 파트너들이 성능 향상을 이루는데 더 많은 유연성과 확장성을 확보할 수 있도록 한다.
코어텍스-X 커스텀 프로그램에서는 Arm 코어텍스 제품의 기존 로드맵을 벗어난 커스터마이징 및 차별화가 가능해, 파트너들은 특정 사용 사례에서 궁극의 성능을 자랑하는 솔루션을 확보할 수 있다.
Arm 코어텍스-X1은 해당 프로그램의 첫 번째 CPU로, 현존하는 가장 강력한 코어텍스 CPU다. 코어텍스-A77에 비해 30% 향상된 피크 성능(peak performance)을 갖춰 프리미엄 스마트폰과 대형 스크린 디바이스에서 더욱 경쟁력 있는 솔루션을 제공한다.
◆메일-G78 GPU, 발할 아키텍처 기반의 최고 성능 GPU로 몰입감 있는 엔터테인먼트 구현 = 지난 해 출시된 새로운 발할(Valhall) 아키텍처를 기반으로 한 메일-G77 GPU를 통해 Arm의 그래픽 성능과 효율성은 크게 증가했다.
Arm은 메일-G77 보다 25% 이상 향상된 그래픽 성능을 갖춘 메일-G78을 출시하며 성장의 속도를 늦추지 않고 있다. 최대 24개의 코어를 지원하는 메일-G78은 비동기적 최상위 등급(asynchronous top level), 틸러(tiler) 향상, 그리고 조각화 의존 추적(fragment dependency tracking) 등 최첨단 기술력을 갖췄다.
메일-G78의 높은 전력 효율 및 에너지 효율은 모바일 기기 배터리의 수명을 연장하는 데 도움을 줌으로써 사용자들이 원하는 엔터테인먼트 경험을 이동중에도 오래도록 즐길 수 있도록 한다.
개발자들의 입장에서는 개발 콘텐츠가 Arm 메일 GPU에서 원활하게 실행되도록 최적화하는 것이 더욱 수월해졌다. 더불어, 퍼포먼스 어드바이저(Performance Advisor)와 같은 Arm의 도구를 사용하면 신속한 병목 감지 및 실시간 보고가 이뤄져, 지속적인 통합과 워크플로우 가속화를 실현할 수 있다.
Arm은 파트너들의 요구사항을 기반으로, 프리미엄 메일-G78과 함께 새로운 서브 프리미엄급 GPU를 선보였다. 최초의 서브 프리미엄 급 GPU인 Arm 메일-G68은 최대 6개의 코어를 지원하며 최신 메일-G78 기능들을 모두 구현해, 파트너들이 더 많은 개발자와 소비자들에게 고성능 경험을 제공할 수 있도록 한다.
◆에토스-N78, 25% 높아진 성능 효율성으로 전례 없는 머신러닝 역량 제공 = Arm의 에토스-N78 신경처리장치(NPU)는 머신러닝의 사용 사례가 새로운 AR 기반 스마트폰 애플리케이션에서부터 스마트 홈 허브에 이르는 다양한 분야로 확대됨에 따라 발생하는 요구사항을 충족시킨다.
에토스-N78은 높은 확장성과 효율성을 갖춘 최신 NPU로, 에토스-N77의 성공을 뒤이어 더욱 높은 온디바이스 ML 성능을 제공하고 최대 25% 향상된 높은 성능 효율성을 갖췄다.
