AMD, 임베디드 개발 전 과정에 에이전틱 AI 심는다…‘AMD 로스’ 공개

AMD가 임베디드 시스템 개발 전 과정에 에이전틱 AI를 적용한다. AMD는 이를 통해 설계·디버깅·최적화·구축을 포함한 개발 수명주기를 가속화하는 것을 목적으로 한다.

AMD는 1일 에이전틱 AI 어시스턴트 'AMD 로스(AMD Ross)'를 공개했다. 'AMD 로스'는 임베디드 개발 흐름 전반을 지원하며, 개발 과정 전반을 지원할 목적으로 설계됐다.

지원 범위는 설계 아키텍처 수립·최적화·디버깅·PCB 설계·회로도 검토·소프트웨어 및 AI 개발·실제 시스템 구축까지 포함한다. 이를 통해 설계부터 구축까지의 범위를 포괄한다.

'AMD 로스'는 자연어 기반 툴 상호작용을 활용할 수 있고, 전문가 개발 에이전트 스킬도 활용할 수 있다. 또한 재사용 가능한 워크플로우를 제공하며, AMD 검증 정보 기반 'AMD 지식 베이스(AMD Knowledge Base)'를 활용한다.

AMD는 FPGA, 적응형 SoC, 임베디드 x86 프로세서, 특화 엣지 AI 플랫폼과 다양한 임베디드 개발 툴을 제공한다. 이런 가운데 AMD 로스는 복잡도 증가한 임베디드 시스템 개발 환경 대응에 초점을 맞추고, 엔지니어의 다양한 리소스 활용 효율 제고와 검증된 엔지니어링 방식 활용 효율 제고를 목적으로 설계됐다.

AMD 로스는 개발 툴 연계를 바탕으로 검증된 반복형 워크플로우를 자동화하고, 엔지니어의 설계 의도에서 실제 구현으로의 전환 가속을 지원한다. 이를 통해 전문 지식 활용 범위를 확대하며, 전문가 방법론의 재사용 가능한 에이전트 스킬 구현도 가능하게 한다.

이 같은 구조는 조직 내 전문 지식 접근성 향상과 개발 과정 일관성 확보로 이어질 수 있다. 또한 반복 작업 자동화와 엔지니어의 고부가 설계 과제 집중을 지원하며, 이는 반복 작업 자동화와 고부가 설계 집중 지원이라는 AMD 로스의 주요 목적에 해당한다.

살릴 라제(Salil Raje) AMD 임베디드 수석 부사장 겸 총괄은 임베디드 개발의 복잡성이 증대하고 있다고 밝혔다. 그는 그 원인으로 하드웨어 설계·디버깅, 소프트웨어 개발·구축, AI 추론, 시스템 차원 설계 등 다영역을 포괄하게 된 점을 들었다.

그는 이에 대한 대응으로 AMD 로스가 고객이 일상적으로 쓰는 기술·방법론을 기반으로 한다고 설명했다. 또 AMD 로스는 AMD 임베디드 툴과 신뢰할 수 있는 전문 지식, 전문가 개발 워크플로우를 하나의 에이전틱 AI 환경으로 통합하는 형태라고 밝혔다. 그는 AMD 로스가 에이전틱 AI 환경으로 여러 개발 자원을 통합하고, 임베디드 개발자에 에이전틱 AI 역량을 제공한다고 설명했다.

이어 그는 이 환경이 전체 수명주기 가속화와 제품 혁신의 설계 의도에서 구축 단계로 전개되는 속도 향상을 지원하도록 설계됐다고 밝혔다. AMD 로스의 지원 범위는 하드웨어 설계·디버깅, 소프트웨어·알고리즘 개발, 엣지 AI 구현·구축에 걸친다고 설명했다. 또한 개발자는 자연어 기반 AI 에이전트에 요청하는 방식으로 문서 검색, 툴 상태 확인, 명령 실행, 디버깅 안내, 검증된 워크플로우 실행 작업을 수행할 수 있다고 덧붙였다.

AMD 로스는 하드웨어·소프트웨어 파티셔닝을 지원하고, 고수준 합성 툴 활용 하드웨어 설계 구현과 실리콘 설계 최적화·디버깅도 지원한다. 또 임베디드 소프트웨어 애플리케이션·알고리즘 개발, AMD 임베디드 AI 소프트웨어 활용 머신러닝 알고리즘 최적화, 전력 추정·저전력 설계 최적화, 시스템 회로도 검토·보드 레이아웃 구현도 지원 범위에 포함된다.

AMD 로스는 특정 클라이언트 비종속 구조를 갖췄고, AMD 임베디드 개발 툴 연계를 지원한다. 개발팀은 선호 LLM을 사용할 수 있고, 선호 IDE와 선호 명령줄 환경도 사용할 수 있다.

AMD 로스의 범용 AI 어시스턴트 대비 차별점은 AMD 임베디드 개발 환경 결합, AMD 축적 엔지니어링 지식 결합, 전문가 개발 방법론 결합에 있다. AMD 로스는 개발 툴 위 부가형 AI 코딩 어시스턴트가 아니며, AMD 개발 환경에 직접 접근하고 AMD 문서, 개발 워크플로우, 재사용 가능한 엔지니어링 전문 지식을 결합한 임베디드 개발 특화 환경이다.

AMD 로스는 핵심 구성 요소 4가지를 결합한 구조다. 이 가운데 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 개방형 표준 기반으로, AI 에이전트와 AMD 임베디드 툴을 연결한다. 이 연결 결과로 정보 조회가 가능하고, 명령 실행이 가능하며, 설계 환경 내 작업이 가능하다.

AMD 지식 베이스는 AMD 검증 벡터화 데이터베이스다. 이 지식 베이스에는 사용자 가이드, 제품 가이드, 백서, 애플리케이션 노트, 질의응답 자료가 포함된다. 또 AMD 지식 베이스는 클라우드 지원과 로컬 이용 가능한 오프라인 환경 지원을 제공하며, 이 같은 오프라인 환경 포함 지원 결과로 AMD 검증 답변 접근과 관련 문서 접근이 가능하다.

에이전트 스킬은 전문가가 작성한 개방형 마크다운 파일 형태로 제공된다. 에이전트 스킬에는 일반적 설계 작업용 반복·공유 가능한 모범 사례가 포함되며, 예시 작업으로는 타이밍 최적화와 AMD 바이티스 HLS에서 C++ 설계 재구성을 통한 성능 향상이 있다. 에이전트 스킬의 역할은 체계적 워크플로우의 LLM 수행을 안내하는 데 있다.

'설계 예제'는 즉시 실행 가능한 설계를 제공하고, 에이전트 스킬이 실제 임베디드 애플리케이션에 어떻게 적용되는지를 제시하는 기능을 갖췄다. AMD는 AMD 로스를 활용하면 AI 기반 워크플로우 자동화로 프로토타입 개발 시간을 단축할 수 있다고 설명했다. 또 AMD가 검증한 가이드를 활용해 디버깅 주기를 줄일 수 있고, 재사용 가능한 방법론을 통해 최적화 주기도 단축할 수 있다고 밝혔다.

이와 함께 반복적 툴 상호작용과 작업의 자동화를 통해 개발자 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 전했다. 신규 엔지니어의 온보딩을 가속화하고, 팀과 프로젝트 전반에서 모범 사례의 일관성을 확보하는 효과도 기대된다고 설명했다. 아울러 조직 내 엔지니어링 지식의 재사용성과 확장성을 높이는 데도 도움이 될 것으로 제시됐다.

아이웨이브 글로벌(iWave Global) FPGA SOM 사업부 어소시에이트 디렉터인 기타 고빈다라지는 AMD 로스 에이전틱 AI 어시스턴트가 자사 개발 워크플로우에서 매우 유용하다고 밝혔다. 그는 이 도구가 문제를 파악하고 해결하는 효율을 높이도록 지원한다고 설명했다. 또한 디버깅 단계와 초기 구동 단계에서 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 된다고 덧붙였다.

출처: 테크월드뉴스 · 박규찬 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407634

참고자료

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