콩가텍, 최대 12개 P-코어 탑재 ‘conga-HPC/cBLS’ 공개…에지 컴퓨팅 성능 확장

2026.03.11. 10:23:06

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임베디드 및 에지 컴퓨팅 빌딩 블록 기술 기업 콩가텍(congatec)이 인텔 코어 시리즈 2(코드명 바틀렛 레이크 S)를 기반으로 한 신규 COM-HPC 컴퓨터 온 모듈(COM)을 출시하며 고성능 에지 컴퓨팅 시장 공략을 강화한다.

콩가텍은 COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 컴퓨터 온 모듈 제품인 ‘conga-HPC/cBLS’의 신규 변형 모듈을 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 최대 12개의 동일한 P-코어만으로 구성된 CPU 아키텍처를 탑재해 고성능 연산과 결정론적 처리 성능이 요구되는 에지 환경에 최적화된 것이 특징이다.

특히 여러 데이터 스트림을 병렬 처리해야 하는 산업 환경을 고려해 설계됐으며, 최대 192GB RAM과 42개의 PCIe 레인을 지원해 AI 가속기 카드 연결과 고성능 I/O 구성이 가능하다.

에지 컴퓨팅 위한 결정론적 고성능 설계

새로운 conga-HPC/cBLS 모듈은 단일 명령어 세트를 사용하는 동종 CPU 아키텍처를 통해 완전 결정론적 동작을 구현한다. 이는 저지연 시스템 개발 과정의 복잡성을 줄이고 안정적인 실시간 처리 환경을 구축하는 데 도움을 준다.

또한 LGA 기반의 고성능 프로세서를 적용해 최대 5.7GHz CPU 클럭을 제공하며, 데이터 로거 시스템, 로봇 제어, CNC 장비, 자동화 생산라인, AI 기반 품질 검사 시스템 등 고성능 연산을 요구하는 다양한 산업 애플리케이션에서 활용 가능하다.

워크스테이션급 공간에서 서버급 성능을 구현해야 하는 설계 환경에서도 적용할 수 있도록 설계됐으며, 고성능 컴퓨팅 소켓 구조를 통해 모듈 교체가 용이해 향후 기술 업그레이드에도 유연하게 대응할 수 있다.

AI 추론과 데이터 처리 성능 강화

그래픽 성능 측면에서는 최대 32개 실행 유닛(EU)을 갖춘 인텔 UHD 그래픽스를 탑재해 AI 가속 기능을 지원한다. 인텔 딥 러닝 부스트와 VNNI(Vector Neural Network Instructions) 기술을 활용해 에지 환경에서 효율적인 AI 추론이 가능하다.

또한 4개의 SO-DIMM 슬롯을 통해 최대 192GB ECC 메모리를 지원하며, 이는 GPGPU 기반 워크로드와 데이터 집약적 에지 애플리케이션의 성능을 높이는 역할을 한다.

확장성 높은 산업용 인터페이스 제공

입출력 인터페이스 역시 산업용 시스템에 적합하게 구성됐다. 듀얼 2.5GbE 이더넷, USB 3.2 포트 4개, USB 2.0 포트 4개를 비롯해 SATA, UART, GPIO, I2C, HD 오디오 등 다양한 연결 옵션을 지원한다.

또한 액티브 냉각 솔루션을 통해 안정적인 열 관리를 지원하며, 히트 스프레더와 히트파이프 어댑터를 활용하면 완전 밀폐형 시스템 설계도 구현할 수 있다.

운영체제 측면에서는 마이크로소프트 윈도우11, 윈도우11 IoT 엔터프라이즈, 리눅스, 우분투 프로 등을 지원한다. 애플리케이션에 즉시 적용 가능한 ‘에이레디.COM(aReady.COM)’ 모듈은 ctrlX OS, 우분투 프로, 콘트론 OS 등으로 사전 구성할 수 있다.

또한 conga-zones 하이퍼바이저가 통합된 ‘에이레디.VT’ 옵션을 통해 실시간 제어, HMI, AI, IoT 게이트웨이 등 다양한 워크로드를 단일 모듈에서 동시에 실행할 수 있다.

IIoT 환경을 위한 소프트웨어 빌딩 블록인 conga-connect도 제공된다. 이를 통해 데이터 교환뿐 아니라 모듈과 캐리어 보드, 주변 장치의 원격 모니터링 및 관리, 안전한 클라우드 연결까지 지원한다.

개발 편의성 확대 위한 생태계 제공

콩가텍은 평가용 및 애플리케이션 준비형 캐리어 보드를 포함한 개발 생태계도 함께 제공한다. 또한 COM 모듈, 캐리어 보드, 열 설계까지 고객 요구에 맞춰 제공하는 맞춤형 설계 서비스 ‘에이레디.YOURS’를 통해 다양한 산업 시스템에 대응할 계획이다.

유르겐 융바우어 콩가텍 선임 제품 매니저는 “소켓형 프로세서를 탑재한 COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 모듈은 뛰어난 성능 대비 비용 효율성을 제공해 정기적인 기술 업그레이드가 필요한 고성능 시스템 설계에 적합하다”며 “인텔 딥 러닝 부스트가 통합된 그래픽을 GPGPU로 활용하면 에지 AI 추론을 위한 고효율 저전력 서버 플랫폼으로도 활용할 수 있다”고 말했다.

김종혁 기자/news@newstap.co.kr

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