엑시나, 2020억 원 시리즈B 유치… 메모리 중심 컴퓨팅으로 AI 데이터센터 병목 푼다

데이터센터의 병목은 이제 GPU가 아니다. 메모리다.

AI 워크로드가 폭증하면서 데이터센터 아키텍처의 근본적인 한계가 드러나고 있다. 아무리 고성능 GPU를 쌓아도 메모리 대역폭이 따라주지 않으면 연산 효율은 곤두박질친다. 이른바 ‘메모리 월(Memory Wall)’ 문제다. 대규모 언어모델(LLM) 추론 워크로드에서 이 병목은 더욱 심각해진다.

엑시나(XCENA)가 여기에 도전장을 내밀었다. 이 회사는 CXL(Compute Express Link) 기반 메모리 중심 컴퓨팅 솔루션을 개발하는 스타트업이다. CPU와 GPU 사이 메모리 풀을 공유하고, 필요에 따라 동적으로 할당하는 아키텍처로 데이터센터 효율을 끌어올리겠다는 전략이다.

엑시나는 시리즈B 라운드에서 1억 3500만 달러(약 2020억 원)를 유치했다. 에이티넘인베스트먼트와 IMM인베스트먼트가 공동 리드한 이번 라운드에는 SBI인베스트먼트, 미래에셋캐피탈, 미래에셋벤처투자, 스틱벤처스, 원익투자파트너스, SV인베스트먼트, LB인베스트먼트 등 기존 투자자가 참여했다. 신규 투자자로는 코스톤아시아, 키움벤처투자, DSC인베스트먼트, 신한벤처투자, 한국산업은행, KDB캐피탈, 프리미어파트너스, 코오롱인베스트먼트, 컴퍼니케이파트너스, K2인베스트먼트파트너스, 파트너스인베스트먼트, 교보증권, 교보생명이 이름을 올렸다.

이번 투자로 엑시나의 누적 투자 유치액은 1억 8500만 달러(약 2770억 원)에 달하며, 기업가치는 5억 7000만 달러(약 8540억 원)로 평가받았다.

CXL은 인텔, AMD, 삼성, SK하이닉스 등이 참여한 개방형 인터커넥트 표준이다. CPU, GPU, 가속기 등 이기종 프로세서 간 메모리를 공유하고 일관성을 유지할 수 있게 해준다.

기존 서버 아키텍처에서는 각 프로세서가 자신만의 메모리를 갖는다. GPU 메모리(HBM)가 부족하면 더 많은 GPU를 투입해야 하고, CPU 메모리(DRAM)가 남아도 GPU에서 활용하기 어렵다. 자원 낭비다.

CXL 메모리 풀링은 이 비효율을 깬다. 대용량 메모리를 풀로 구성하고, 워크로드에 따라 CPU든 GPU든 필요한 만큼 가져다 쓴다. 엑시나의 솔루션은 여기에 지능형 메모리 관리 소프트웨어를 더해 실시간 최적화까지 제공한다.

엑시나의 CEO 진 김(Jin Kim)은 “AI 워크로드가 대형 모델, 확장되는 컨텍스트 윈도우, 데이터 집약적 추론 작업으로 전례 없는 메모리 수요를 만들어내면서 전통적인 컴퓨팅 아키텍처의 근본적 한계가 드러나고 있다”고 말했다.

MX1, 파일럿 검증 단계

엑시나의 주력 제품은 ‘MX1’다. 이 제품은 현재 주요 파트너사와 함께 실제 환경에서 성능 개선과 시스템 효율성을 검증하는 단계에 있다. 고수요 컴퓨팅 워크로드에서 데이터 병목을 줄이고 새로운 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 가능하게 하는 것이 목표다.

에이티넘인베스트먼트의 임상민 투자이사는 “엑시나는 컴퓨테이셔널 메모리가 실제 시스템에서 어떻게 적용되는지를 재정의하고 있다”며 “MX1 제품은 고객들이 복잡한 인프라를 단순화하고, 배포를 가속화하며, 고급 컴퓨팅 워크플로를 늦춰왔던 비효율을 제거할 수 있음을 이미 보여주고 있다”고 평가했다.

글로벌 확장 본격화

이번 투자금은 글로벌 고객 배포 확대, 영업 역량 강화, 차세대 컴퓨테이셔널 메모리 제품 개발에 투입된다. 엑시나는 글로벌 확장 전략의 일환으로 북캘리포니아 거점을 확대하고 있으며, AI 인프라 생태계를 주도하는 고객, 하이퍼스케일러, 기술 파트너와 긴밀히 협력할 계획이다.

회사는 또한 글로벌 확장 전략의 일환으로 해외 기관투자자와 추가 펀딩 기회를 모색 중이며, 일부 회사들과 적극적인 논의를 진행하고 있다.

AI 인프라 시장에서 메모리 병목 해결을 노리는 플레이어는 엑시나만이 아니다.

국내에서는 파네시아(Panmnesia)가 CXL 메모리 확장 기술을 개발하고 있다. 파네시아는 2024년 8월 320억 원 규모 시리즈A를 유치하며 CXL 컨트롤러 및 IP 기술 상용화에 속도를 내고 있다. 파네시아가 반도체 IP 공급자로 포지셔닝한다면, 엑시나는 시스템 레벨 솔루션에 집중한다는 점에서 차이가 있다.

셀레스티얼 AI(Celestial AI)는 광자 패브릭 기반으로 메모리-컴퓨팅 간 대역폭 한계를 돌파하려 한다. 광통신 기술로 전력 효율과 속도를 동시에 잡겠다는 구상이다.

추론 최적화 칩 진영도 경쟁자다. 에치드(Etched)는 트랜스포머 아키텍처 전용 ASIC으로, 맷엑스(MatX)는 행렬 연산 특화 칩으로 메모리 효율 문제를 하드웨어 차원에서 풀려 한다. 포지트론 AI(Positron AI)도 에너지 효율 극대화를 앞세운 추론 칩 개발에 나섰다.

엔비디아, 인텔 같은 빅테크도 CXL 지원을 확대하고 있어 엑시나로서는 플랫폼 호환성과 소프트웨어 경쟁력이 관건이 될 전망이다.

AI 인프라 시장 전반에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하시길.