우주는 엣지 컴퓨팅의 다음 단계이자 가장 까다로운 영역으로, 현재 가장 큰 기회는 임무 수행과 동시에 감지하고, 판단하고, 실행하는 온보드 지능(on-board intelligence)에 있다. 또한 엣지 컴퓨팅은 궤도 데이터센터를 현실로 만들기 위한 복잡한 과제의 출발점이기도 하다. 

AMD는 오랫동안 성능 대비 전력 효율, 신뢰성, 적응성이 중요한 엣지 환경을 위한 기술을 구축해 왔으며, 이를 바탕으로 위성, 우주선, 우주 데이터센터 전반에 걸친 AI 배포의 미래를 지원할 수 있는 최적의 위치에 있다.

마크 페이퍼마스터 (Mark Papermaster) / AMD CTO

저는 IBM에서 우주왕복선 프로그램에 참여하며 커리어를 시작했고, 인생의 주요 여정이 우주를 중심으로 전개될 것이라고 생각했습니다. 그러나 이후 관심은 컴퓨팅 디바이스와 컴퓨팅을 대중에게 확장할 수 있는 기술로 옮겨갔습니다. 지금은 이러한 관심이 우주에서의 AI 현실과 맞닿아 있습니다. 오늘날 위성 및 우주선에서의 엣지 컴퓨팅, 그리고 미래의 대규모 우주 데이터센터 계획 모두에서 그 흐름이 이어지고 있습니다.

AMD는 오랜 기간 ‘엣지 환경(edge reality)’을 위한 기술을 구축해 왔습니다. 전력은 제한되고, 연결성은 보장되지 않으며, 이론적인 최대 성능이 아닌 실시간 의사결정이 성과를 좌우하는 환경입니다. AMD는 이기종 컴퓨팅(CPU, GPU, 적응형 컴퓨팅)과 강력한 소프트웨어 기반을 결합해 PC, 산업 시스템, 임베디드 환경에 AI를 확장해 왔습니다. 이러한 ‘엣지 전략(edge playbook)’은 전력 대비 성능(performance-per-watt)과 미션 크리티컬 수준의 신뢰성에 대한 집요한 집중을 중심으로 하며, 파트너들이 각자의 요구에 맞게 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 

AMD는 우주를 엣지 컴퓨팅의 다음 단계이자 가장 까다로운 환경으로 보고 있습니다. 기본 원칙은 동일하지만 훨씬 더 강화됩니다. 엄격한 전력 및 열 관리 제약, 간헐적인 통신, 긴 서비스 수명, 그리고 높은 수준의 신뢰성과 자율성이 요구됩니다. AMD는 엣지 AI 구현에서 축적한 경험을 바탕으로, 하드웨어·소프트웨어·시스템 전반에 걸친 통합 공동 설계를 통해 우주 환경으로 확장하고 있습니다. 이를 통해 온보드 지능(on-board intelligence)이 효율적으로 배치되고, 책임 있게 업데이트되며, 다양한 미션과 폼팩터에 걸쳐 확장될 수 있도록 합니다. 

현재 궤도 데이터센터(orbiting data centers) 개념이 점차 현실화되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 AMD의 적응형·확장형 플랫폼과 개방형 생태계는 파트너들이 견고하고 효율적인 엔드투엔드 시스템을 구축하는 데 기여할 것입니다.

우주는 궁극의 엣지 환경

가장 즉각적인 기회는 미션 수행 중 데이터를 감지하고, 판단하며, 행동하는 온보드 지능입니다. 우주에서는 엣지 처리가 단순히 유용한 수준을 넘어 필수적인 요소가 됩니다. 제한된 다운링크 환경, 중요한 밀리초 단위 지연 시간, 불확실한 연결성 속에서 로컬 AI는 운영의 핵심 기반이 됩니다. 

행동 지점에서의 지능(Intelligence at the Point of Action) : AI가 지상 데이터센터에서 온보드 시스템으로 이동함에 따라, 우주선은 단순한 센서에서 자율적으로 의사결정을 내리는 시스템으로 진화합니다. 다운링크가 끊긴 상황에서도 스스로 판단하고 행동할 수 있다.

다운링크는 대역폭, 전력, 통신 가능 시간의 제약을 받기 때문에 모든 데이터를 지상으로 전송하는 것은 비효율적이고 지연이 큽니다. 온보드 AI는 저가치 데이터(예: 지구 관측 시 구름에 가려진 이미지)를 걸러내고, 긴급 이벤트(예: 산불 초기 징후)를 식별하며, 연결이 불안정한 상황에서도 안정적인 자율성을 유지할 수 있도록 합니다. 

엣지 처리는 위성과 우주선이 데이터를 현장에서 해석하고 즉시 대응할 수 있도록 합니다. 단순히 데이터를 수집하는 센서가 아니라, 데이터 생성 지점에서 우선순위 설정, 압축, 의사결정을 수행하는 시스템으로 전환시키며, 이는 에이전트형 AI(agentic AI) 워크플로우를 기반으로 합니다. 

이러한 AI는 다양한 활용 사례와 워크플로우에 맞게 조정될 수 있습니다. 예를 들어 행성 탐사 로버가 장애물을 회피하거나, 우주선이 텔레메트리 이상을 조기에 감지해 문제 확산을 방지하는 데 활용될 수 있습니다.

우주 데이터센터의 가능성

장기적으로는 궤도 기반 컴퓨팅(orbital compute)의 실현이 핵심이 될 것입니다. 데이터센터에서의 AI 연산 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 태양광 에너지를 활용하고 낮은 온도를 활용할 수 있는 우주에서 대규모 컴퓨팅을 구현하려는 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 

대규모 궤도 컴퓨팅은 전력, 열 방출, 방사선 내성, 통신 제약에 의해 제한됩니다. 많은 개념 설계는 태양광 활용을 극대화하고 열 변동을 줄이기 위해 태양동기 궤도(sun-synchronous “dawn-dusk” orbit)를 가정하며, 저지구 궤도(LEO)는 지연 시간과 방사선 노출을 줄이는 데 기여합니다. 특히 가장 어려운 과제 중 하나는 대규모 컴퓨팅 시스템에서 발생하는 열을 어떻게 제거할 것인가입니다. 우주는 진공 상태이기 때문에 열은 방열판(radiator)을 통해 전달되어야 합니다.

진공 환경이 만드는 제약(Vacuum Catalyst) : 우주에는 열을 전달할 공기가 없기 때문에 열 관리는 근본적인 설계 문제로 전환된다. 전자 장치에서 발생하는 열을 방출하는 유일한 방법은 이를 방열판으로 전달하는 것이다. 이러한 제약은 전력 대비 성능(performance-per-watt)을 단순한 지표가 아니라 필수 조건으로 만들며, 궤도에서의 대규모 AI 구현을 위한 아키텍처 혁신을 이끌고 있다.

이러한 현실은 단일 ‘박스형 데이터센터’가 아닌 모듈형 구조로의 전환을 요구합니다. 각 요소가 자체적으로 전력 생성과 열 방출을 관리하면서, 고속 연결을 통해 상호 연동되는 구조입니다.

대규모 환경에서는 다음과 같은 방향성이 예상됩니다. 

   시간이 지남에 따라 수 메가와트급 성능으로 확장 가능한 모듈형 배치

   요소 간 고속·저지연 인터커넥트(기존 대비 더 높은 데이터 전송률과 낮은 에너지 소비를 제공하는 광 연결 포함)

   개별 모듈의 수명이 제한적일 수 있음을 전제로, 디오비트 및 교체가 가능한 운영 모델(단일 임무 중심이 아닌 ‘플릿 운영’에 가까운 방식) 

AMD, 미래를 위한 빌딩 블록 제공

AMD의 적응형 컴퓨팅 기술은 수십 년간 우주 탐사를 지원해 왔으며, NASA의 화성 탐사 로버와 아르테미스 II 미션에서 이미지 처리 및 항법 가속에 활용되었습니다. 

AMD의 접근 방식은 우주 AI를 ‘구현 가능한 것’으로 만드는 것입니다. 일회성 엔지니어링 프로젝트가 아니라 반복 가능한 플랫폼 여정으로 접근합니다. 이를 위해 미션에 맞게 최적화할 수 있는 CPU, GPU, FPGA, 가속기 등 적응형·확장형 컴퓨팅 빌딩 블록과 모듈형 설계 철학을 제공합니다. 

이 접근 방식은 기존 엣지 전략을 우주로 확장하는 것입니다. 지상 환경에서 제공해온 플랫폼 일관성을 유지함으로써, 파트너들이 처음부터 다시 설계하지 않고도 기능을 단계적으로 발전시킬 수 있도록 합니다.

또 하나 중요한 요소는 개방성입니다. 우주 미션은 다양한 전문 공급업체가 참여하는 구조이기 때문에, 특정 단일 벤더가 전체 솔루션을 규정해서는 안 됩니다. 

개방성을 통한 미션 신뢰성(Mission Resilience Through Openness) : 우주 미션은 다수의 벤더가 참여하는 복잡한 생태계이다. AMD ROCm™ 오픈 소프트웨어 스택을 활용하면 다양한 하드웨어 환경에서 시스템을 튜닝하고 검증할 수 있으며, 특정 벤더 종속(lock-in)을 방지하고 협업 기반의 생태계를 구축할 수 있다. 

AMD는 개방형 소프트웨어와 표준에 지속적으로 투자하고 있습니다. 이를 통해 파트너들이 더 많은 선택권과 낮은 통합 장벽으로 엔드투엔드 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. AMD ROCm™ 소프트웨어는 AI 및 HPC를 위한 오픈 소프트웨어 스택의 일부로, 개발자가 커널 수준에서 애플리케이션까지 AMD 가속기 환경에서 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 시스템 측면에서는 개방형 보안, 인터커넥트, 인프라 표준을 통해 고성능 AI 시스템이 벤더 종속 없이 확장될 수 있도록 지원하고 있습니다. 

새로운 영역: 지상에서 궤도로 확장되는 AI

이 논의에서 가장 중요한 점은 AI가 컴퓨팅이 영향을 미칠 수 있는 영역을 확장하고 있다는 것입니다. 특히 원격지, 제약이 많은 환경, 그리고 미션 크리티컬한 환경에서 그 가치가 더욱 커지고 있습니다. 데이터가 생성되는 지점에 더 가까이 지능을 배치함으로써 지연 시간을 줄이고, 대역폭을 절약하며, 미션 성과를 향상시킬 수 있습니다. 이는 공장, 병원, 차량뿐 아니라 우주에서도 동일하게 적용됩니다.

AMD는 앞으로도 현실을 기반으로 설계하고, 시스템 전반을 공동 최적화하며, 지상에서 궤도, 그리고 그 너머까지 확장 가능한 기술을 개발해 나갈 것입니다.

한편 대규모 궤도 컴퓨팅의 미래와 AMD가 우주에서 AI를 어떻게 확장하고 있는지에 대한 자세한 내용은 AMD CTO 마크 페이퍼마스터(Mark Papermaster)가 작성한 AMD 공식 블로그에서 확인할 수 있다.