엑시나, CXL 기반 MX1으로 AI 추론 병목 공략

AI 데이터센터의 경쟁 축이 GPU 연산 성능에서 메모리 용량과 데이터 이동 효율로 넓어지고 있다. 김진영 엑시나 대표는 지난 4일 미국 샌타클래라에서 열린 메모리·스토리지 행사 ‘FMS 2026’에서 AI가 학습에서 추론 중심으로 전환할수록 입력 데이터와 검색 결과, 중간 계산값을 저장하는 인프라가 핵심 병목이 된다고 진단했다. 엑시나는 메모리 주변에서 데이터를 선별·처리해 이동량과 전력 소비를 줄이는 지능형 메모리로 이 문제를 겨냥했다.

핵심 제품 ‘MX1’은 메모리 내부가 아니라 바로 옆의 전용 연산장치에서 작업을 수행하는 ‘프로세싱 니어 메모리’ 구조를 채택했다. 서버의 여러 메모리를 연결·공유하는 CXL을 기반으로 SSD까지 묶어 값비싼 D램 의존도를 낮추고, GPU에는 필요한 데이터만 전달한다. 제품군은 연산 기능을 갖춘 ‘MX1 컴퓨트’와 확장에 초점을 맞춘 ‘MX1 익스팬드’로 나뉜다. 삼성전자 4나노 공정 시제품이 작동 중이며, 올해 말 양산용 칩 개발을 끝내고 내년 상반기 출시할 계획이다.

추론 과정에서는 앞선 계산 내용을 재사용하기 위한 ‘KV 캐시’가 응답 길이와 복잡도에 따라 빠르게 늘어난다. GPU에 탑재된 HBM만으로 이를 감당하기 어려워지면서 외부 메모리를 효율적으로 활용하는 기술의 중요성도 커졌다. 2022년 설립된 팹리스 스타트업 엑시나는 약 4년 반 동안 이 분야를 개발해 왔다. 지난해 메티스엑스에서 현재 이름으로 사명을 바꿨으며, 대전환을 뜻하는 ‘X’와 무대를 뜻하는 라틴어 ‘CENA’를 결합해 메모리 시장을 바꾸겠다는 뜻을 담았다.

엑시나는 행사장 내 자사 부스와 인텔 부스에서 MX1 기반 AI 추론을 시연했다. 인텔 제온 6 플랫폼과 CXL 메모리 확장을 연동해 KV 캐시를 외부로 옮기고, 필요한 내용만 저장해 빠르게 불러오는 구성을 선보였다. 메모리에서 처리된 데이터가 CPU나 GPU로 전달되는 만큼 주요 프로세서 기업과의 긴밀한 연동이 성능 확보의 관건이라는 판단이다. 회사는 최근 에이티넘인베스트먼트와 IMM인베스트먼트 등이 참여한 약 2000억원 규모의 시리즈B 투자도 유치했다.