[더구루=정예린 기자] 미국 반도체 스타트업 '사이파이브(SiFive)'가 신제품 출시 계획을 포함한 차세대 사업 로드맵을 발표했다. 차량용 프로세서 시장 진출도 예고해 사이파이브를 향한 반도체 제조사들의 러브콜이 쏟아질 것으로 기대된다. [유료기사코드] 31일 사이파이브에 따르면 회사는 지난 27일(현지시간)부터 사흘간 미국 캘리포니아주 스탠포드 대학교에서 열린 반도체 업계 학술행사 '핫칩스 2023(Hot Chips 2023)'에 참여했다. 내년 출시할 RISC-V(리스크파이브) 아키텍쳐 기반 코어 설계자산(IP) 'P870'과 차량용 'P870-A'를 소개했다. 새로운 설계자산 2종은 L2 캐시를 활용하는 것이 특징이다. 전작(P670) 대비 약 29% 높은 성능을 자랑한다. 벤치마크 프로그램인 'SpecCint' 측정시 17GHz 속도를 구현했다. P670은 13.2GHz였다. P870-A는 일반 버전보다 △결함 감지 △신뢰성 △안전성을 확보하기 위한 기술에 더 중점을 뒀다. 사이파이브는 폭발적인 성장을 자신했다. 자사 RISC 코어 설계가 탑재돼 출하되는 제품은 오는 2025년 800억 개를 돌파할 것으로 예상했다. 실제 상위 10개 반도체 공급사
[더구루=정예린 기자] 미국 반도체 스타트업 '사이파이브(SiFive)'가 미 항공우주국(NASA)로부터 러브콜을 받았다. 차세대 컴퓨팅 프로세서 개발에 칩을 납품하며 또 한번 기술력 입증했다. [유료기사코드] 사이파이브는 지난 6일(현지시간) NASA의 HPSC(고성능 우주비행 컴퓨팅) 프로세서용 코어 CPU 공급사로 선정됐다고 발표했다. RISC-V(리스크파이브) 아키텍쳐 기반 코어 중앙처리장치(CPU) '인텔리전스 X280'를 조달한다. HPSC는 NASA 제트추진연구소(JPL)가 우주비행 컴퓨팅 계산 능력을 강화하기 위해 개발중인 프로세서다. 8코어를 채택했다. 사이파이브의 인텔리전스 X280 리스크파이브 벡터 코어와 4개의 추가 리스크파이브 코어를 사용한다. HPSC 칩은 달, 화성 표면, 행성 등 우주 탐사 과정에서 쓰이는 만큼 방사선에 강하고 최소한의 전력으로도 원활하게 작동해야 하는 등 까다로운 기술이 요구된다. 사이파이브 프로세스는 NASA로부터 이같은 조건에 합격점을 받은 것으로 보인다. JPL은 지난 6월 HPSC 프로젝트 발표 당시 최소 100배의 능력을 향상시킬 수 있는 기술을 선보이겠다는 포부를 밝혔었다. 지난달엔 마이크로칩 테크놀로
[더구루=오소영 기자] 미국 반도체 설계 회사 사이파이브(SiFive)가 2000억원이 넘는 자금을 획득했다. RISC-V의 외연을 확장하고 영국 ARM이 독점한 반도체 설계 시장에 균열을 낸다. [유료기사코드] 사이파이브는 16일 "시리즈 F펀딩 라운드를 통해 1억7500만 달러(약 2160억원)를 모금했다"고 밝혔다. 코튜 매니지먼트가 주도했으며 기존 투자자인 인텔 캐피탈, 서터 힐 벤처스도 동참했다. 기업 가치는 25억 달러(약 3조원)로 추정된다. 사이파이브는 삼성전자, 퀄컴 등으로부터 투자를 받았었다. 2020년 8월에는 SK하이닉스, 사우디아라비아 아람코 등으로부터 6000만 달러(약 740억원)의 투자를 확보했다. 잇단 투자 유치로 보유 자금을 3억5000만 달러(약 4320억원) 이상으로 늘리며 RISC-V 제품 개발과 생태계 구축에 박차를 가할 계획이다. 인텔도 지원을 아끼지 않고 있다. 인텔은 최근 10억 달러(약 1조2340원) 규모의 반도체 파운드리 펀드를 조성하겠다고 밝히며 투자 항목 중 하나로 RISC-V를 꼽았었다. 인텔은 지난해 사이파이브 인수에도 관심을 보였었다. 사이파이브는 글로벌 회사들로부터 인정받은 기술력을 토대로 ARM과
[더구루=정예린 기자] 인텔의 미국 반도체 설계(팹리스) 전문 스타트업 '사이파이브(SiFive)' 인수가 불발됐다. 인수 조건과 가격 등을 놓고 의견차를 좁히지 못했다. 22일 업계에 따르면 인텔과 사이파이브의 인수 협상이 결렬됐다. 앞서 인텔은 지난 6월 사이파이브에 인수 의사를 전달, 20억 달러(약 2조3507억원)를 제안한 바 있다. 양측은 재정적 조건을 비롯해 인텔의 로드맵에 사이파이브의 기술을 통합하는 방법 등을 둘러싼 이견으로 최종 합의에 이르지 못했다. 사이파이브는 인텔과의 협력 관계는 변함없을 것이라고 강조했다. 회사 대변인은 "우리의 전략은 존경받는 기술 혁신가들과 협력하는 것이며 인텔은 계속해서 우리의 소중한 파트너가 될 것"이라고 밝혔다. 새로운 매각처 물색에 나서는 한편 인텔과의 협상 재개에 대한 여지도 남겨뒀다. 다만 업계에서는 사이파이브가 당분간 독립 형태를 유지하다가 기업공개(IPO)를 추진할 것으로 보고 있다. 사이파이브는 2015년 설립된 팹리스 업체로 글로벌 1위 업체 ARM의 대항마로 꼽힌다. 지난해 엔비디아가 ARM 인수에 나서면서 더욱 주목을 받고 있다. 설립 이래 주요 기업들로부터 잇따라 대규모 투자 유치에도 성공했
[더구루=정예린 기자] 미국 반도체 설계(팹리스) 전문 스타트업 ‘사이파이브'가 RISC-V(리스크파이브) 아키텍쳐 기반 코어 설계자산(IP) 2종을 공개했다. 최근 인텔로부터 인수 제안을 받은데 이어 신제품이 인텔의 차세대 중앙처리장치(CPU)에 채택되는 등 러브콜을 받고 있다. 사이파이브는 22일(현지시간) RISC-V 기반 프로세서 코어 '사이파이브 퍼포먼스' 신제품 P550과 P270을 발표했다. P550은 인텔이 개발중인 7나노미터(nm) 기반 CPU에 적용된다. P550는 면적 효율성 측면에서 영국 ARM의 코어텍스(Cortex)-A75 성능을 능가하며 시장에 출시된 RISC-V 코어 중 가장 빠르다고 사이파이브는 주장했다. 단일 코어텍스-A75가 사용되는 동일한 면적에 최대 4개의 P550 코어를 탑재할 수 있다는 설명이다. P550은 벤치마크 프로그램인 'SPECint 2006' 측정 시 8.65GHz 속도를 구현했다. 인텔은 오는 2022~2023년께 출시 예정인 코드명 '홀스 크릭(Horse Creek)'의 7나노 기반 칩에 사이파이브의 P550 설계를 채택했다. 최근 사이파이브에 인수 의사를 전달한 것으로 알려진다. 인수가는 20억 달러(
[더구루=홍성일 기자] 메타(Meta)와 패션 브랜드 레이벤(Ray Ban)이 새로운 디자인의 스마트 안경을 공개했다. 메타는 실시간 인공지능(AI) 번역 기능을 정식 출시하는 등 스마트 안경 시장 선점에 박차를 가하고 있다. [유료기사코드] 26일 업계에 따르면 메타-레이벤은 '스카일러 샤이니 초키 그레이(Skyler Shiny Chalky Gray)'라는 스마트 안경을 출시했다. 메타-레이벤은 해당 스마트 안경이 뉴트럴 톤에 포인트 컬러를 더한 캣아이 디자인을 가지고 있어 실내외 어디에서나 착용할 수 있다고 소개했다. 메타에 따르면 스카일러 샤이니 초키 그레이 스마트 안경은 '연한 회색의 안경 프레임'과 변색 기능을 갖춘 '트랜지션 사파이어 렌즈'가 결합됐다. 또한 1200만 화소 광각 카메라와 오픈이어 스피커 2개, 마이크 5개, 완충 시 최대 4시간 사용 가능한 배터리가 장착됐다. 무게는 50그램(g)이다. 트랜지션 사파이어 렌즈는 실내에서는 투명하게, 실외에서는 검정색으로 변해 사용성을 높였다. 스카일러 샤이니 초키 그레이 스마트 안경은 미국과 캐나다, 영국, 아일랜드, 오스트리아, 벨기에, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 독일, 핀란드, 노르웨이, 덴
[더구루=홍성일 기자] 미국 펜실베이니아 주립대학교 연구팀이 생체신호로 감정을 확인할 수 있는 '패치'를 만들었다. 연구팀은 해당 기술이 원격 의료 분야에서 활용도를 높여갈 것으로 전망했다. [유료기사코드] 26일 업계에 따르면 펜실베이니아 주립대 연구팀은 피부 온도와 심박수, 혈중 산소 농도와 같은 생체신호를 모니터링해, 착용자의 감정상태를 확인할 수 있는 스티커 형태의 패치를 개발했다. 해당 연구 내용은 미국화학회 동료 심사저널인 '나노레터스(Nano Letters)'를 통해 공개됐다. 패치에는 피부 온도, 심박수, 혈중 산소 농도 등을 측정할 수 있는 센서가 탑재됐다. 패치에서 실시간으로 측정된 데이터는 모바일 기기와 클라우드를 통해 의사에게 전달돼, 환자의 상태를 평가하는데 사용된다. 연구팀은 측정된 데이터만 전송되도록 설계돼 개인정보가 보호된다고 덧붙였다. 패치 개발은 2단계에 걸쳐 진행됐다. 1단계에서는 8명의 실험자를 모집해 △행복 △놀라움 △두려움 △슬픔 △분노 △혐오 등 6가지 감정에서 나타나는 얼굴 표정을 확인했다. 이렇게 확보된 데이터는 인공지능(AI) 모델 학습에 이용됐다. 연구팀은 AI모델이 얼굴 표정만을 보고 96.28%의 정확도로