장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아 (Dnotitia Inc., 대표이사 정무경)는 현지 시간 11월 18일부터 20일까지 미국 세인트루이스에서 열리는 ‘슈퍼컴퓨팅 (Super Computing; 이하 SC25) 2025’에 참가해, 개발 중인 ‘VDPU(Vector Data Processing Unit)[1]의 FPGA(Field Programmable Gate Array)[2] 기반 제품의 성능 결과를 공개했다. 내부 테스트 결과, VDPU 카드 1장은 고성능 서버 CPU 최대 6개와 동등한 벡터 검색 성능을 보였으며, VDPU 4장을 장착한 단일 서버는 2소켓 CPU 서버[3] 최대 9대를 대체할 수 있는 수준의 처리량을 확인했다.
최근 구글이 Gemini API에 ‘파일 서치 툴(File Search Tool)’과 같은 완전 관리형 RAG 기능을 출시하며, 클라우드 스토리지 내 파일을 시맨틱 방식으로 검색하는 기능이 빠르게 확산되고 있다. 디노티시아는 이러한 시맨틱 검색・데이터 접근 과정을 소프트웨어 레이어가 아닌 전용 반도체(VDPU)에서 직접 가속함으로써, 동일한 워크로드에서 데이터 접근 비용을 크게 낮출 수 있는 솔루션을 제공한다.
작년 SC24에서 디노티시아는 고성능 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스(Seahorse)’와 함께 세계 유일의 벡터 연산 전용 가속 반도체 VDPU의 개발 계획을 처음 공개해 주목받았다. 올해 SC25에서는 그 후속 단계로, FPGA 기반 제품의 성능 결과를 구체적 지표로 제시했다. 이를 통해 디노티시아는 AI 워크로드에서 가장 큰 병목으로 지적돼 온 데이터 접근 및 검색을 하드웨어 차원에서 가속하여, LLM 기반 RAG 및 에이전트 환경에 적합한 새로운 AI 인프라 구조를 선보인다.
VDPU는 벡터 데이터베이스의 빌드(Indexing)과 검색(Retrieval) 과정에서 발생하는 그래프 탐색과 벡터 유사도 계산을 병렬로 가속하도록 설계된 전용 프로세서다. VDPU는 GPU나 NPU가 LLM 추론을 수행할 때 필요한 데이터를 빠르게 찾아 전달하는 역할을 한다. 이를 통해 대규모 비정형 데이터에서 의미 기반(시맨틱) 검색을 효율적으로 처리하고, 데이터 이동과 메모리 병목을 최소화할 수 있다. 디노티시아는 ASIC 기반 VDPU를 2026년 하반기에 공개할 계획이다. ASIC 버전에서는 더 큰 메모리 용량과 향상된 전력 효율을 제공해, AI 데이터센터의 스토리지 시스템에 비용 효율적인 대안을 제공할 전망이다.
정무경 디노티시아 대표는 “미래에는 사람이 디렉토리를 옮겨 다니며 파일을 찾는 일은 사라지고, AI가 필요한 데이터를 정확히 찾아주며 그 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성해 줄 것”이라며 “이를 위해 AI 스토리지
시스템이 필요하고, VDPU는 대규모 AI 스토리지의 핵심 반도체가 될 것”이라고 말했다.
한편, 올해 디노티시아는 벡터 데이터베이스 SaaS 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)’를 연이어 출시하며 소프트웨어 부문에서도 기술 확장을 이어가고 있다. 지난 4월 1.0 버전을 출시해 국내 최초로 벡터DB와 RAG 환경을 완전 관리형(All-in-One SaaS)형태로 제공했으며, 8월에는 MCP(Model Context Protocol) 기반의 ‘RAGOps’와 ‘AgentOps’ 기능을 강화한 2.0 버전을 선보였다. 씨홀스 클라우드는 기업이 복잡한 벡터DB 및 RAG 시스템 구축 과정을 단순화해, 클라우드 환경에서 벡터DB•RAG•AI에이전트를 통합적으로 제공한다.
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