AMD가 로봇 시장을 겨냥한 두 가지 신제품을 동시에 내놨다. Ryzen AI Embedded X100 SoC와 이를 기반으로 한 Kria AI SoM(시스템온모듈)이다. NVIDIA가 장악한 물리 AI 컴퓨팅 시장에 직접 도전장을 던진 셈이다.
아키텍처 핵심: 통합 메모리
X100의 가장 큰 특징은 CPU·GPU·NPU가 메모리를 공유하는 통합 메모리 아키텍처다. 기존 CPU와 외장 GPU를 따로 두는 구조에서는 데이터를 복사하는 오버헤드가 생긴다. X100은 이 복사 단계를 없애 인지·센서 융합·경로 계획 작업을 단일 플랫폼에서 처리한다.
실시간 제어는 두 등급으로 나뉜다. '펌 리얼타임'은 Linux와 BIOS 최적화로 인터럽트 지연을 7 μs 미만(식스나인 기준)으로 맞춘다. AMD QoS 기능으로 L3 캐시 예약·메모리 대역폭 할당·스레드 격리도 지원한다. '하드 리얼타임'은 Zen 하이퍼바이저와 FreeRTOS VM, 캐시 컬러링, VM 격리 조합으로 구현한다.
Kria AI SoM vs NVIDIA Thor: 수치 비교
▼ AMD Kria AI SoM과 NVIDIA Thor T5000 비교 (AMD 발표 기준)
| 항목 | Kria AI SoM (X100) | NVIDIA Thor T5000 |
|---|---|---|
| 실시간 제어 성능 | 3.4배 우위 | 기준값 |
| 여유 컴퓨팅 용량 | 1.6배 | 기준값 |
| 에이전틱 AI 용량 | 2.3배 | 기준값 |
| 제어 루프 클로저 | 1.5 μs | - |
| 인터럽트 지연 목표 | < 7 μs | - |
| 모듈 표준 | COM-HPC (오픈) | 독점 폼팩터 |
| AI 소프트웨어 스택 | ROCm (오픈소스) | CUDA (독점) |
항공·방산 신호처리 워크로드에서는 NVIDIA Thor 대비 FP32 컴퓨팅 성능이 3배라고 AMD는 주장했다. 다만 이 수치는 AMD 자체 발표 기준이다.
개발 키트와 파트너 생태계
Kria AI 로보틱스 개발 키트에는 GMSL·고속 이더넷·IMU·Wi-Fi/블루투스를 갖춘 캐리어 카드가 포함된다. 베이스보드에 FPGA를 통합해 실시간 I/O·센서 융합·안전 기능을 처리하며, 오픈소스 베이스보드 회로도도 공개한다.
ROS 2·Nav2 가속을 지원하고, AMD ROCm 스택으로 클라우드부터 로봇까지 동일한 AI 파이프라인을 유지할 수 있다. 파트너사로는 Open Robotics, Open Navigation, OpenCV와 아날로그·IMU 벤더, 시스템 통합 업체가 참여한다.
초기 고객 중 Foundation Robotics는 Intel·NVIDIA에서 AMD X100으로 마이그레이션 중이며, 향후 FPGA 기반 핸드 컨트롤도 적용할 예정이다. 반도체 팹 AMR을 개발하는 Castec International도 도입 사례로 이름을 올렸다.
국내 로봇 스타트업에 주는 함의
국내 로봇 스타트업 상당수는 NVIDIA Jetson·Orin 계열에 의존한다. 공급 단가와 CUDA 생태계 종속이 구조적 리스크로 꼽혀왔다. AMD Kria가 COM-HPC 오픈 표준을 채택하고 ROCm 소프트웨어 스택을 공개한 점은, 벤더 다변화를 검토하는 팀에 실질적인 대안이 될 수 있다. 다만 CUDA 대비 ROCm 생태계 성숙도와 국내 유통·지원 체계는 별도로 확인이 필요하다.
