[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 갤럭시S26에 탑재될 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 엑시노스 2600의 인공지능(AI) 성능을 대폭 끌어올렸다. Arm(암)의 확장 명령어 기술 'SME2'를 적용해 중앙처리장치(CPU) 기반 AI 연산 성능을 전 세대 대비 최대 70% 개선했다. 2나노 GAA(Gate-All-Around) 공정까지 더해 전력 효율과 발열 관리도 강화되면서, 온디바이스 AI 전략의 완성도를 한층 높였다는 평가가 나온다.
◆"엑시노스 2600, CPU AI 성능 최대 70% 개선"
13일 삼성전자에 따르면 엑시노스 2600에는 Arm의 확장 명령어 기술 'SME2(Scalable Matrix Extension 2)'가 적용됐다. SME2는 행렬 연산을 가속하도록 설계된 기술로, AI의 핵심 연산인 행렬 곱셈을 CPU에서 보다 효율적으로 처리할 수 있게 한다.
실제 모바일 AI 애플리케이션은 목적과 데이터 특성에 따라 CPU·그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)를 혼합해 사용하는 구조가 일반적이다. 다만 상당수 AI 애플리케이션은 여전히 CPU 기반으로 동작한다. 개발이 비교적 용이하고 소프트웨어 호환성이 넓다는 점이 장점으로 꼽힌다. 그러나 기존 CPU 구조는 머신러닝에 필요한 대규모 병렬 연산을 처리하는 데 구조적 한계를 안고 있었다.
SME2는 이러한 제약을 보완하기 위해 도입된 기술이다. 삼성전자는 SME2가 적용되지 않은 전 세대 CPU 대비 최대 약 70% 수준의 AI 성능 향상이 나타났다고 설명했다. CPU가 일부 AI 연산을 직접 수행할 수 있게 되면서 가속기로 연산을 전달하는 과정에서 발생하는 지연도 줄일 수 있다.
이는 실시간 반응이 중요한 온디바이스 AI 환경에서 의미를 갖는다. 온디바이스 AI는 클라우드를 거치지 않고 기기 내부에서 연산을 수행하는 구조인 만큼, 지연을 최소화하고 전력 소모를 관리하는 것이 핵심 과제다. CPU가 일정 부분 연산을 담당하면 가속기 의존도를 낮추고, 연산 자원을 상황에 맞게 배분할 수 있는 여지가 커진다.
Arm의 스테판 로징어 시니어 디렉터는 "엑시노스 2600에 적용된 SME2는 실시간성이 중요한 AI 워크로드에 적합한 환경을 제공한다"며 "이를 통해 개발자는 전력이나 열 제약이 엄격한 조건에서도 AI 기능을 시스템 전반에 보다 유연하게 배치할 수 있다"고 설명했다. 이어 "Arm은 앞으로도 삼성과의 긴밀한 협력을 통해 CPU 중심 AI 생태계의 확장을 지속해 나가겠다"고 밝혔다.
◆갤럭시S26 이달 '언팩', AI 성능 끌어올린다
AI 기능이 강화된 엑시노스 2600은 이달 말 공개 예정인 갤럭시 S26 시리즈에 탑재된다. 울트라 모델에는 퀄컴의 스냅드래곤 8 엘리트 Gen 5가 적용되고, 일반형과 플러스 모델에는 엑시노스가 들어갈 가능성이 높다. 갤럭시 S26 역시 AI 기능을 전면에 내세울 것으로 예상되면서, 이를 뒷받침하는 엑시노스 2600의 성능 개선이 핵심이다.
엑시노스 2600은 업계 최초로 2나노 GAA 구조를 도입해 전력 효율과 성능을 동시에 끌어올렸다. 성능 향상 폭도 적지 않다. 삼성전자는 CPU 성능이 전작 대비 최대 39% 향상됐다고 설명했다. NPU의 생성형 AI 성능은 113% 개선됐다. 새로 설계된 엑스클립스 960 GPU는 연산 성능이 두 배로 늘었고, 레이 트레이싱 성능도 최대 50% 개선됐다. AI 기반 업스케일링과 프레임 생성 기술도 지원한다.
발열 대응 설계도 보완됐다. 모바일 SoC(System on Chip) 최초로 '히트 패스 블록'을 적용해 열 배출 효율을 높였고, 내부 열 저항을 최대 16% 낮췄다. 카메라 이미지 신호처리 프로세서(ISP) 역시 AI 기반 장면 인식을 적용해 전력 소모를 최대 50% 줄였다.
삼성전자는 AI 경쟁력 강화를 위해 온디바이스 AI 칩 기술 내재화에 속도를 내고 있다. 업계 한 관계자는 "클라우드 의존도를 낮추고 기기 내부에서 처리되는 AI 기능을 확대하는 흐름이 더욱 빨라질 것"이라며 "자체 칩 설계 역량이 강화될수록 갤럭시 생태계 전반의 AI 전략도 보다 안정적으로 추진할 수 있을 것"이라고 말했다.
syu@newspim.com

