콩가텍, 인텔 코어 시리즈 2 기반 신규 변형 모듈 출시… 성능 범위 확장으로 고성능 에지 컴퓨팅 설계 가속화

임베디드 및 에지 컴퓨팅 빌딩 블록 기술 분야의 선도 기업 콩가텍(congatec)이 고성능 P-코어만으로 구성된 인텔 코어 시리즈 2(코드명 바틀렛 레이크(Bartlett Lake) S) 기반의 신규 변형 모듈을 출시하며, COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 컴퓨터 온 모듈(COM) 제품인 conga-HPC/cBLS의 성능 범위를 확장한다고 밝혔다.

최대 12개의 동일한 P-코어를 탑재한 신규 모듈은 여러 데이터 스트림을 병렬 처리해야 하는 결정론적(deterministic) 고성능 애플리케이션을 위해 특별 설계됐다. 또한 최대 192GB RAM과 고급 I/O 기술 및 AI 가속기 카드 연결을 위한 42개의 PCIe 레인을 지원한다. 신규 모듈은 테스트 및 계측, 의료 영상, 스마트 그리드, 에너지 시스템, 로보틱스, 산업 공정 자동화 등 높은 연산 성능을 요구하는 에지 컴퓨팅 분야에 활용할 수 있으며, 특히 워크스테이션급 설계 공간에서 서버급 성능을 구현해야 하는 애플리케이션에 이상적이다.

새롭게 출시한 모듈은 단일 명령어 세트를 갖춘 동종의 CPU 아키텍처를 제공해 완전 결정론적 동작을 지원하는 저지연 시스템의 개발 과정을 간소화한다. conga-HPC/cBLS는 비용 효율적인 고성능 LGA 프로세서를 기반으로 해 최대 5.7GHz CPU 클럭에서 최대 수준의 연산 성능을 제공한다. 이러한 성능은 고정형 및 이동형 테스트벤치에서 사용되는 데이터 로거(Data Logger)를 비롯해 로봇, CNC 장비, 자동화 생산라인을 위한 정밀 실시간 제어 시스템, AI 기반 품질 검사 시스템과 같은 다양한 애플리케이션에서 직접적인 이점을 제공한다. conga-HPC/cBLS는 고성능 컴퓨팅 소켓을 통한 간편한 모듈 교체도 지원해 향후 기술 발전에도 유연하게 대응할 수 있도록 설계됐다.

뿐만 아니라 고객은 최대 32개 실행 유닛(EU)을 탑재한 인텔 UHD 그래픽스(Intel UHD Graphics) 기반 통합 그래픽의 강력한 AI 가속 기능을 활용할 수 있다. 이 그래픽은 인텔 딥 러닝 부스트(Intel Deep Learning Boost)와 VNNI(Vector Neural Network Instructions)를 지원해 에지 환경에서 효율적인 AI 추론이 가능하다.

여기에 4개의 SO-DIMM 소켓은 최대 192GB의 ECC 보호 메모리를 지원해 GPGPU 워크로드 및 데이터 집약적 에지 애플리케이션을 더욱 가속화한다. 또한 듀얼 2.5GbE 이더넷 인터페이스와 USB 3.2 포트 4개, USB 2.0 포트 4개, SATA, UART, GPIO, I2C, HD 오디오를 포함한 광범위한 I/O 옵션을 제공한다. 포괄적인 액티브 냉각 솔루션은 효율적인 열 관리를 보장하며, 히트 스프레더 및 히트파이프 어댑터를 활용하면 완전 밀폐형 시스템 설계도 구현할 수 있다.

운영 체제는 마이크로소프트 윈도우11, 윈도우11 IoT 엔터프라이즈를 비롯해 리눅스, 우분투 프로를 지원한다. 애플리케이션에 즉시 적용 가능한 ‘에이레디.COM(aReady.COM)’ 모듈은 라이선스가 부여된 ctrlX OS, 우분투 프로, 콘트론 OS로 사전 구성할 수 있다.

conga-zones 하이퍼바이저가 통합된 ‘에이레디.VT’ 옵션을 통해 개발자는 실시간 제어, HMI, AI, IoT 게이트웨이 기능 등 여러 워크로드를 단일 모듈에 통합 실행할 수 있다. IIoT 연결을 위해 conga-connect 소프트웨어 빌딩 블록을 활용할 수 있으며, 이를 통해 데이터 교환은 물론 모듈, 캐리어 보드 및 주변 장치의 원격 모니터링 및 관리, 안전한 클라우드 연결까지 지원한다. 애플리케이션 개발의 간소화를 위해 콩가텍은 평가용 및 애플리케이션-레디 캐리어 보드를 포함한 포괄적인 생태계를 제공한다. 또한 COM, 캐리어 보드, 열 설계에 대해서 완전 맞춤형 설계까지 지원하는 ‘에이레디.YOURS’ 맞춤 설계 서비스도 제공한다.

유르겐 융바우어(Jürgen Jungbauer) 콩가텍 선임 제품 매니저는 “소켓형 프로세서를 탑재한 COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 모듈은 뛰어난 성능 대비 비용 효율성을 제공해 정기적인 기술 업그레이드가 요구되는 고성능 및 확장형 시스템 설계에서 적합할 것”이라며 “인텔 딥 러닝 부스트가 통합된 그래픽을 GPGPU로 활용할 경우 이 모듈은 에지 AI 추론을 위한 고효율·저전력 서버 플랫폼으로도 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

CPUㅣ코어/(P+E)ㅣP-코어 클럭[GHz](기본)ㅣP-코어 클럭[GHz](싱글 P-코어 터보/전체P-코어 터보)ㅣ GFX 실행 유닛(EU)ㅣCPU 기본 전력[W]
Intel Core 9 273PEㅣ12(12+0)ㅣ2,3ㅣ5,7 / 5,2ㅣ32ㅣ65
Intel Core 7 253PEㅣ10(10+0)ㅣ2,5ㅣ5,5 / 5,1ㅣ32ㅣ65
Intel Core 5 213PEㅣ8(8+0)ㅣ2,7ㅣ5,2 / 4,6ㅣ24ㅣ65

언론연락처: 콩가텍 홍보대행 KPR 김재현 02-3406-2187

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