소프트웨어부터 실리콘 및 보드 설계까지, AMD 임베디드 설계 및 개발 전 과정에 에이전틱 AI 역량 제공

AMD 로스(AMD Ross™)는 에이전틱 AI 어시스턴트는 소프트웨어부터 실리콘 및 보드 설계까지 아우르며, 기존 개발 수명주기 대비 임베디드 시스템의 설계, 최적화, 디버깅 및 구축을 대폭 가속화한다.

제품 소개: AMD는 전체 임베디드 개발 흐름을 가속화하도록 설계된 에이전틱 AI 어시스턴트 AMD 로스를 공개했다. AMD 로스는 설계 아키텍처 수립부터 최적화, 디버깅, PCB 설계, 회로도 검토, 소프트웨어, AI 및 실제 시스템 구축에 이르는 전 과정을 가속화하도록 설계됐다. 

AMD 로스는 자연어 기반 툴 상호작용과 전문가가 개발한 에이전트 스킬의 배포를 지원하며, 재사용 가능한 워크플로우와 AMD의 검증된 정보를 기반으로 하는 AMD 지식 베이스(AMD Knowledge Base)를 활용해 전체 설계 과정을 안내한다. 또한 툴과 연결해 전문 지식의 활용 범위를 확대하고, 검증된 반복형 워크플로우를 자동화하며 결과를 분석함으로써 엔지니어가 설계 의도에서 구현으로 빠르게 전환할 수 있도록 지원하고, 일반적인 임베디드 개발 주기를 대폭 단축한다. 

도입 효과: AMD 임베디드 제품은 FPGA, 적응형 SoC, 임베디드 x86 프로세서 및 특화된 엣지 AI 플랫폼을 아우르며, 이를 뒷받침하는 다양한 개발 툴과 워크플로우 생태계를 제공한다. 설계가 점차 복잡해짐에 따라 엔지니어는 전체 시스템 개발 수명주기에서 이러한 리소스와 검증된 엔지니어링 방식을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 전문가의 방법론을 재사용 가능한 에이전트 스킬에 담음으로써 조직은 전문 지식에 대한 접근성을 높이고, 보다 일관된 실행을 지원하며, 엔지니어가 더 높은 가치의 설계 과제에 집중할 수 있도록 한다. 

AMD 로스가 개발자를 지원하는 방식: 살릴 라제(Salil Raje) AMD 임베디드 수석 부사장 겸 총괄은 “임베디드 개발은 팀이 하드웨어 설계 및 디버깅, 소프트웨어 개발 및 구축, AI 추론, 시스템 차원의 설계 등 다양한 영역을 아우르게 되면서 점차 복잡해지고 있다. AMD 로스는 고객이 일상적으로 사용하는 기술과 방법론을 기반으로 AMD 임베디드 툴, 신뢰할 수 있는 전문 지식, 전문가가 개발한 워크플로우를 하나의 에이전틱 AI 환경으로 통합한다. AMD 로스는 임베디드 개발자에게 에이전틱 AI의 역량을 제공하고 전체 수명주기를 가속화해 제품 혁신이 설계 의도에서 구축 단계까지 더 빠르게 이어지도록 지원합니다.”라고 말했다.

AMD 로스의 지원 범위: AMD 로스는 하드웨어 설계 및 디버깅부터 소프트웨어 및 알고리즘 개발, 엣지 AI 구현과 구축에 이르기까지 임베디드 개발 전 과정을 지원한다. 개발자는 자연어를 사용해 AI 에이전트에 문서 검색, 툴 상태 확인, 명령 실행, 디버깅 안내 및 검증된 워크플로우 실행 등을 요청할 수 있다. AMD 로스는 AMD 임베디드 툴 포트폴리오 전반에서 다음 작업을 지원한다. 

하드웨어와 소프트웨어 파티셔닝 수행

고수준 합성 툴 기반 하드웨어 설계 구현

실리콘 설계 최적화 및 디버깅

임베디드 소프트웨어 애플리케이션 및 알고리즘 개발

AMD 임베디드 AI 소프트웨어를 활용한 머신러닝 알고리즘 최적화

전력을 정확하게 추정하고 저전력 설계에 맞게 최적화

시스템 회로도 검토 및 최적의 보드 레이아웃 구현 

AMD 로스는 특정 클라이언트에 종속되지 않으므로, 팀은 AMD 임베디드 개발 툴과의 연결을 유지하면서 선호하는 대규모 언어 모델(LLM), 통합 개발 환경(IDE) 및 명령줄 환경을 유연하게 사용할 수 있다. 

AMD 로스의 차별점: 범용 AI 어시스턴트와 달리 AMD 로스는 AMD 임베디드 개발 환경, AMD가 축적해 온 엔지니어링 지식 및 전문가가 개발한 방법론을 기반으로 한다. AMD 로스는 단순히 개발 툴 위에 추가되는 AI 코딩 어시스턴트가 아니다. AMD 개발 환경에 대한 직접적인 접근과 AMD 문서, AMD가 개발한 워크플로우, 재사용 가능한 엔지니어링 전문 지식을 결합해 임베디드 개발에 특화된 환경을 제공한다. 

AMD 로스는 범용 코파일럿으로는 제공하기 어려운 상황별 가이드와 워크플로우 자동화를 제공하는 동시에, 사용자가 선호하는 LLM, IDE 및 명령줄 환경을 개방적으로 지원해 유연성을 유지합니다. 이를 위해 AMD 로스는 다음과 같은 네 가지 특화 구성 요소를 결합한다.

모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버: 개방형 표준 기반 MCP 서버는 AI 에이전트를 AMD 임베디드 툴과 연결합니다. 이를 통해 AMD 로스는 정보를 조회하고 명령을 실행하며 설계 환경 내에서 작업할 수 있다.

AMD 지식 베이스: AMD가 검증한 벡터화 데이터베이스에는 사용자 가이드, 제품 가이드, 백서, 애플리케이션 노트 및 질의응답 자료가 포함된다. 클라우드 또는 로컬에서 이용 가능한 오프라인 환경을 통해 AMD가 검증한 답변과 관련 문서에 접근할 수 있다.

에이전트 스킬(Agent skills): 전문가가 작성한 개방형 마크다운(Markdown) 파일에 일반적인 설계 작업에 활용할 수 있는 반복 및 공유 가능한 모범 사례를 담았다. 이러한 스킬은 타이밍 최적화나 AMD 바이티스 HLS(AMD Vitis HLS)에서 C++ 설계를 재구성해 성능을 높이는 작업 등 체계적인 워크플로우를 LLM이 수행할 수 있도록 안내한다.

설계 예제(Design examples): 즉시 실행 가능한 설계를 통해 에이전트 스킬을 실제 임베디드 애플리케이션에 적용하는 방법을 보여준다. 

AMD 로스의 주요 기능: AMD 로스는 설계 의도에서 구축에 이르는 개발팀의 여정을 가속화하도록 설계됐으며, 다음과 같은 이점을 제공한다.

AI 기반 워크플로우 자동화를 통한 프로토타입 개발 시간 단축

AMD가 검증한 가이드 및 재사용 가능한 방법론을 통한 디버깅 및 최적화 주기 단축

반복적인 툴 상호작용과 작업을 자동화해 개발자 생산성 향상

검증된 전문가 워크플로우에 대한 접근을 통해 신규 엔지니어의 온보딩 가속화

팀과 프로젝트 전반에서 모범 사례를 일관되게 실행

조직에 축적된 엔지니어링 지식의 재사용성과 확장성 향상 

아이웨이브 글로벌(iWave Global) FPGA SOM 사업부 어소시에이트 디렉터 기타 고빈다라지(Geetha Govindaraj)는 “AMD 로스 에이전틱 AI 어시스턴트는 당사의 개발 워크플로우에 매우 유용한 요소로 자리 잡았다. 문제를 보다 효율적으로 파악하고 해결할 수 있도록 지원해 디버깅 및 초기 구동 단계에 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.”라고 말했다.

AMD 로스를 활용한 워크플로우의 주요 예시는 다음과 같다.

자연어로 표현된 의도를 개발 작업으로 전환: 문서 검색, 툴 명령 실행, 코드 생성, 반복적인 설계 개선 및 설계 목표 달성을 위한 개발자 안내 등을 수행한다.

툴 오류 파악 및 해결: 이해하기 쉬운 설명과 상황별 가이드, 문제 해결을 위한 권장 사항을 통해 오류를 파악하고 해결할 수 있도록 지원한다.

타이밍 문제 분석: AMD 타이밍 방법론을 활용해 타이밍 위반을 식별하고 근본 원인을 설명하며 구현 개선 방안을 제안한다.

바이티스 HLS 설계 최적화: 파이프라이닝, 루프 최적화, 프라그마(pragma) 삽입 및 아키텍처 개선을 위한 권장 사항을 제공한다.

하드웨어 디버깅 가속화: 신호 캡처 안내, 디버그 코어 구성, 인터페이스 분석 및 근본 원인 파악을 통해 하드웨어 디버깅을 가속화한다. 

AMD 로스 이용 가능 시점: AMD 로스는 에이전틱 AI와 AMD의 전문 지식, 검증된 워크플로우를 결합하는 새로운 임베디드 개발 방식을 제시한다. 이를 통해 팀은 하드웨어, 소프트웨어, AI 및 시스템 설계 전반에서 보다 효율적으로 작업할 수 있다. 또한 엔지니어링 노하우에 대한 접근성과 재사용성을 높여 조직이 개발을 가속화하고 전문 지식의 활용을 확대하며 혁신적인 제품을 더욱 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원한다. 

AMD 로스는 현재 이용할 수 있습니다. 개발자는 AMD.com/Ross에서 AMD 로스를 활용한 에이전틱 AI 여정을 시작할 수 있다. AMD는 AMD 로스에 추가 임베디드 툴과 워크플로우 기능을 매월 순차적으로 제공할 계획이다.