MEMORY INDUSTRY INTELLIGENCE
CEO 인터뷰: 월터 굿윈, Fractile
한국어 번역·요약·분석
원문 제목: CEO interview: Walter Goodwin, Fractile
원문 문장이 일치하지 않은 주장 2건은 근거 등록에서 제외했습니다.
핵심 요약
영국 칩 설계사 Fractile은 데이터센터 AI 추론을 위한 인메모리 컴퓨팅(IMC) 아키텍처를 RISC-V 기술과 SRAM 메모리로 개발 중이며, 런던과 브리스톨 팀에서 테스트 칩을 테이프아웃하고 있다. CEO 월터 굿윈은 올해 여러 테스트 칩 계획과 다음 달 테이프아웃을 언급했고, DeepSeek의 전문가 혼합(MoE) 모델이 하드웨어 효율 최적화에 시사점을 준다고 말했다. 전 인텔 CEO 팻 겔싱어가 1월 엔젤 투자자로 합류했으며, 회사는 이미 1,500만 파운드를 조달했고 NATO의 지원을 받았다. Fractile은 선단 공정이 아닌 상대적으로 진보된 공정을 사용하며, 칩 상당 부분이 SRAM 셀이라 실리콘 면적당 비용 상승과 SRAM 스케일링 한계를 고려한다. 데이터센터용 칩에 집중하며 저전력 소비와 랙 수준까지의 레퍼런스 디자인을 개발하지만 CSP의 자체 아키텍처를 존중해 락인을 피하려 한다.
메모리 산업 영향 분석
Fractile의 IMC 아키텍처는 SRAM 기반으로 데이터센터 AI 추론의 전력 효율을 겨냥한다. 원문에서 확인된 사실은 테스트 칩 테이프아웃 계획, 1,500만 파운드 조달, 팻 겔싱어 엔젤 투자 합류, RISC-V 및 SRAM 사용, 선단 아닌 진보 공정 사용 등이다. 분석가 가설로는 IMC가 HBM 수요를 줄일 수 있다는 가능성과, 반대로 고밀도 SRAM 필요성이 커져 SRAM 집적도나 별도 메모리 계층 수요가 늘 수 있다는 양방향 효과가 있다. 그러나 Fractile은 아직 양산 전이며 CSP 채택이나 성능 검증이 확인되지 않아 메모리 산업에 대한 직접적 영향은 미확인이다. HBM과의 관계는 원문에서 Nvidia GPU 클론이 HBM을 사용한다는 언급만 있을 뿐, Fractile 자체가 HBM을 사용하거나 대체한다는 내용은 없다. 따라서 메모리 제품별 영향은 불확실하며, 향후 테이프아웃 결과와 CSP 파트너십, SRAM 스케일링 동향을 지표로 관찰해야 한다.
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비즈니스 뉴스|2025년 2월 4일
By Nick Flaherty
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영국 칩 설계사 Fractile은 데이터센터용 AI 칩을 생산하는 길에 들어섰다. 이 회사는 RISC-V 기술과 SRAM 메모리를 사용하여 데이터센터의 AI 추론을 위한 인메모리 컴퓨팅(IMC) 아키텍처를 개발 중이며, 런던과 브리스톨에 있는 팀에서 테스트 칩을 테이프아웃하고 있다.
이 회사는 또한 클라우드 데이터센터의 랙 시스템에 이르기까지 레퍼런스 디자인을 개발 중이다.
“내부적으로 일이 진전되고 있으며, 올해 여러 테스트 칩을 계획하고 있고 다음 달에 테이프아웃이 있다”라고 CEO 월터 굿윈이 eeNews Europe에 말했다. “우리의 전략을 뒷받침하는 외부 움직임도 많이 있었다.”
중국 AI 기술 개발사 DeepSeek의 교훈도 도움이 되었다고 그는 말한다.
“Deepseek은 전문가 혼합 모델의 영향에 대한 명확한 신호로, 어느 한 시점에 가중치의 작은 부분만 활성화되며 이는 효율을 위한 하드웨어 최적 구성 방식에 시사점을 준다.”
“우리는 또한 효율적인 훈련과 상대적으로 효율적인 추론을 위한 전체 스택을 고민하는 팀을 갖는 것의 영향과 가치를 본다. DeepSeek 이야기의 일부는 매우 능숙한 모델로 더 적은 자원으로 더 많은 것을 할 수 있다는 점을 상기시켜 준다”라고 그는 말했다.
인텔의 전 CEO 팻 겔싱어가 1월에 엔젤 투자자로 합류하여 데이터센터 칩 생산을 위한 자금 조달을 모색하는 회사에 상당한 힘을 실어주었다. 이 회사는 이미 NATO의 지원을 받아 1,500만 파운드를 조달했다.
“그는 이제 엄청난 수의 놀라운 소개를 할 수 있게 되어 우리가 많은 혜택을 보고 있다”라고 굿윈이 말했다. “나는 그가 크리스마스 직전에 인텔을 떠난 직후 미국 반도체 VC 출신 엔젤 투자자가 된 상호 친구에 의해 소개받았다.”
초점은 데이터센터용 칩에 있으며, 저전력 소비에 중점을 두고 선단이 아닌 진보된 공정 기술을 기반으로 한다.
#### 공정 기술
“우리는 상대적으로 진보된 공정 기술을 사용하지만 최첨단 FinFET은 아니다. 테스트 칩과 우리가 만드는 제품의 요인 중 하나는 칩의 상당 부분이 SRAM 셀이고 실리콘 면적당 비용이 너무 많이 올랐으며 SRAM이 공격적으로 스케일링되지 않는다”라고 그는 말했다.
“Fractile은 매우 경쟁력 있는 제품에 필요한 자금을 가져올 것이지만, 동시에 HBM을 사용한 GPU 클론으로 Nvidia를 직접 추격하는 회사들에게 매우 도전적인 것 중 하나는 공정 기술 대기열에서 6~12개월 뒤처질 것이라는 점이다.”
“우리가 정말 관심 있는 것 중 하나는 IMC가 낮은 W/mm2의 저전력 밀도 다이를 가능하게 하지만 고밀도 메모리가 필요하다는 점이다. 우리가 한 유닛에 더 많은 GPU를 집어넣지 않는 이유는 전력 소비 때문이다.”
그는 Nvidia가 NVL72의 두 가지 버전, 즉 맞춤형 냉각을 갖춘 120kW 단일 랙과 그 전력 범위를 충족할 수 없는 데이터센터를 위한 이중 랙 버전을 가지고 있다고 지적한다. Nvidia는 Blackwell GPU와 함께 랙 설계를 Open Compute Project에 기부하고 있다.
“미래의 일 중 하나는 우리가 엄청난 양의 추론을 하게 될 것이며, 이러한 모델을 서비스하는 최소 시스템은 특정 성능 지점에서 매우 비싸므로 클라우드 기반 시스템 전반에 비용을 분산시키는 것이 더 합리적이며, 이것이 우리가 낮은 지연과 엄청나게 높은 처리량을 가진 매력적인 시장으로 보는 이유이다”라고 그는 말했다.
“그래서 초당 수백만 개의 토큰을 처리하게 되며, 오늘날 엣지에서는 그에 대한 수요가 없다. 이를 작동시키려면 아키텍처가 엄청나게 변해야 하며, 이는 엣지에서 데이터센터로 이동하기 어렵게 만든다.”
“현재 칩과 소프트웨어가 핵심 제품이며 우리는 랙까지 레퍼런스 디자인을 만들고 있지만, 우리가 파트너가 되고자 하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 자체 아키텍처를 가질 것이므로 랙 수준까지 락인을 하지 않으려고 노력하고 있다.”
[www.fractile.ai](https://www.fractile.ai/)
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By Nick Flaherty
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영국 칩 설계사 Fractile은 데이터센터용 AI 칩을 생산하는 길에 들어섰다. 이 회사는 RISC-V 기술과 SRAM 메모리를 사용하여 데이터센터의 AI 추론을 위한 인메모리 컴퓨팅(IMC) 아키텍처를 개발 중이며, 런던과 브리스톨에 있는 팀에서 테스트 칩을 테이프아웃하고 있다.
이 회사는 또한 클라우드 데이터센터의 랙 시스템에 이르기까지 레퍼런스 디자인을 개발 중이다.
“내부적으로 일이 진전되고 있으며, 올해 여러 테스트 칩을 계획하고 있고 다음 달에 테이프아웃이 있다”라고 CEO 월터 굿윈이 eeNews Europe에 말했다. “우리의 전략을 뒷받침하는 외부 움직임도 많이 있었다.”
중국 AI 기술 개발사 DeepSeek의 교훈도 도움이 되었다고 그는 말한다.
“Deepseek은 전문가 혼합 모델의 영향에 대한 명확한 신호로, 어느 한 시점에 가중치의 작은 부분만 활성화되며 이는 효율을 위한 하드웨어 최적 구성 방식에 시사점을 준다.”
“우리는 또한 효율적인 훈련과 상대적으로 효율적인 추론을 위한 전체 스택을 고민하는 팀을 갖는 것의 영향과 가치를 본다. DeepSeek 이야기의 일부는 매우 능숙한 모델로 더 적은 자원으로 더 많은 것을 할 수 있다는 점을 상기시켜 준다”라고 그는 말했다.
인텔의 전 CEO 팻 겔싱어가 1월에 엔젤 투자자로 합류하여 데이터센터 칩 생산을 위한 자금 조달을 모색하는 회사에 상당한 힘을 실어주었다. 이 회사는 이미 NATO의 지원을 받아 1,500만 파운드를 조달했다.
“그는 이제 엄청난 수의 놀라운 소개를 할 수 있게 되어 우리가 많은 혜택을 보고 있다”라고 굿윈이 말했다. “나는 그가 크리스마스 직전에 인텔을 떠난 직후 미국 반도체 VC 출신 엔젤 투자자가 된 상호 친구에 의해 소개받았다.”
초점은 데이터센터용 칩에 있으며, 저전력 소비에 중점을 두고 선단이 아닌 진보된 공정 기술을 기반으로 한다.
#### 공정 기술
“우리는 상대적으로 진보된 공정 기술을 사용하지만 최첨단 FinFET은 아니다. 테스트 칩과 우리가 만드는 제품의 요인 중 하나는 칩의 상당 부분이 SRAM 셀이고 실리콘 면적당 비용이 너무 많이 올랐으며 SRAM이 공격적으로 스케일링되지 않는다”라고 그는 말했다.
“Fractile은 매우 경쟁력 있는 제품에 필요한 자금을 가져올 것이지만, 동시에 HBM을 사용한 GPU 클론으로 Nvidia를 직접 추격하는 회사들에게 매우 도전적인 것 중 하나는 공정 기술 대기열에서 6~12개월 뒤처질 것이라는 점이다.”
“우리가 정말 관심 있는 것 중 하나는 IMC가 낮은 W/mm2의 저전력 밀도 다이를 가능하게 하지만 고밀도 메모리가 필요하다는 점이다. 우리가 한 유닛에 더 많은 GPU를 집어넣지 않는 이유는 전력 소비 때문이다.”
그는 Nvidia가 NVL72의 두 가지 버전, 즉 맞춤형 냉각을 갖춘 120kW 단일 랙과 그 전력 범위를 충족할 수 없는 데이터센터를 위한 이중 랙 버전을 가지고 있다고 지적한다. Nvidia는 Blackwell GPU와 함께 랙 설계를 Open Compute Project에 기부하고 있다.
“미래의 일 중 하나는 우리가 엄청난 양의 추론을 하게 될 것이며, 이러한 모델을 서비스하는 최소 시스템은 특정 성능 지점에서 매우 비싸므로 클라우드 기반 시스템 전반에 비용을 분산시키는 것이 더 합리적이며, 이것이 우리가 낮은 지연과 엄청나게 높은 처리량을 가진 매력적인 시장으로 보는 이유이다”라고 그는 말했다.
“그래서 초당 수백만 개의 토큰을 처리하게 되며, 오늘날 엣지에서는 그에 대한 수요가 없다. 이를 작동시키려면 아키텍처가 엄청나게 변해야 하며, 이는 엣지에서 데이터센터로 이동하기 어렵게 만든다.”
“현재 칩과 소프트웨어가 핵심 제품이며 우리는 랙까지 레퍼런스 디자인을 만들고 있지만, 우리가 파트너가 되고자 하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 자체 아키텍처를 가질 것이므로 랙 수준까지 락인을 하지 않으려고 노력하고 있다.”
[www.fractile.ai](https://www.fractile.ai/)
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[eeNews on Google News](https://news.google.com/publications/CAAiELqOf0wqnumysqDXJNMeCHUqFAgKIhC6jn9MKp7psrKg1yTTHgh1?hl=en-US&gl=US&ceid=US:en)
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브리프용 요약 초안
Fractile이 SRAM 기반 인메모리 컴퓨팅 칩을 데이터센터 AI 추론용으로 개발 중이며, 올해 테스트 칩과 다음 달 테이프아웃을 계획하고 있다. 팻 겔싱어의 엔젤 투자 합류와 1,500만 파운드 조달은 주목할 만하나, 아직 양산·채택 전이라 메모리 산업 영향은 미확인이다. HBM 대체 가능성보다는 SRAM 집적도와 전력 효율이 관전 포인트다.
원문 텍스트
원문 열기 ↗Business news|February 4, 2025
By Nick Flaherty
* * *
UK chip designer Fractile is on the way to producing AI chips for datacentres. The company is developing an in-memory compute (IMC) architecture for AI inference in the datacentre with [RISC-V technology](https://www.eenewseurope.com/en/fractile-licenses-risc-v-vector-processor-ip-for-ai-accelerator/) and SRAM memory and is taping out test chips from its teams in London and Bristol.
The company is also developing reference designs all the way up to rack systems in cloud datacentres.
“Internally things are moving forward, we have multiple test chips planned for this year and a tapeout next month,” CEO Walter Goodwin tells eeNews Europe. “There’s also been a lot of external movement that corroborates our strategy.”
The [lessons](https://www.eenewseurope.com/en/european-lessons-from-deepseek-ai/) from Chinese AI technology developer DeepSeek has also helped, he says.
“Deepseek is a real clear signal for the impact of a mixture of expert models where small fraction of the weights are active at any one time and this has implications for the optimum way to put hardware together for efficiency.”
“We also see the impact and value of having a team that thinks about the full stack for efficient training and relatively efficient inferences as well. Part of the story of DeepSeek is a reminder that with extremely proficient models you can do more with less,” he said.
Pat Gelsinger, former CEO of Intel, came on board as an angel investor in January in a significant boost to the company as it looks to raise cash for producing datacentre chips. It has already [raised £15m](https://www.eenewseurope.com/en/fractile-raises-15m-for-ai-in-memory-compute/) with [backing from NATO](https://www.eenewseurope.com/en/natos-first-equity-deal-backs-uk-startups-fractile-space-forge/).
“He’s now able to make a huge number of amazing introductions so we are benefitting a lot from that,” said Goodwin. “I was introduced by a mutual friend, a US semiconductor VC turned angel investor just after he left Intel just before Christmas.”
The focus is on chips for the datacentre with a focus on low power consumption and built on advanced but not leading edge process technology.
#### Process technology
“We are using relatively advanced process technology but not bleeding edge FInFet. One of the factors for the test chip and products we are building is that a good portion of the chip is SRAM cells and the cost per sq mm of silicon has gone up so much and SRAM is not scaling aggressively,” he said.
“Fractile will be bringing in the money needed for a very competitive product but at the same time one of the things that is very challenging for companies that are directly pursuing Nvidia with GPU clones with HBM is they will be six to 12 months behind in the queue for the process technology.”
“One of the things we are really interested in is that IMC allows for low power density dies with a low W/mm2 but you need dense memory. The reason we don’t cram more GPUs into a unit is the power consumption.”
He points to Nvidia which has two versions of its NVL72, [a 120kW single rack](https://www.eenewseurope.com/en/nvidia-offers-120kw-liquid-cooled-blackwell-rack-as-industry-standard/) with custom cooling and a dual rack version for data centres that cannot meet that power envelope. Nvidia is donating the rack design with its [Blackwell GPUs](https://www.eenewseurope.com/en/nvidia-pushes-blackwell-gpu-as-start-of-a-whole-new-industry/)to the Open Compute Project.
“One of the things for the future is that we will be doing a huge amount of inference, and the minimum systems to serve these models are very expensive at a certain performance point so it makes more sense to amortise the costs across cloud based systems so that’s the reason we see that as the appealing market, with low latency and incredibly high throughput,” he said.
“So you are crunching through millions of tokens per second, and today there’s not the demand for that at the edge. The architectures have to change enormously to make that work, which makes it difficult to move form the edge to the datacentre”
“At the moment the chip and the software is the core product and we are building reference designs up to the rack but the cloud service providers (CSPs) we want to partner will have their own architectures so we are trying not to have a lock in up to the rack level.”
[www.fractile.ai](https://www.fractile.ai/)
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UK chip designer Fractile is on the way to producing AI chips for datacentres. The company is developing an in-memory compute (IMC) architecture for AI inference in the datacentre with [RISC-V technology](https://www.eenewseurope.com/en/fractile-licenses-risc-v-vector-processor-ip-for-ai-accelerator/) and SRAM memory and is taping out test chips from its teams in London and Bristol.
The company is also developing reference designs all the way up to rack systems in cloud datacentres.
“Internally things are moving forward, we have multiple test chips planned for this year and a tapeout next month,” CEO Walter Goodwin tells eeNews Europe. “There’s also been a lot of external movement that corroborates our strategy.”
The [lessons](https://www.eenewseurope.com/en/european-lessons-from-deepseek-ai/) from Chinese AI technology developer DeepSeek has also helped, he says.
“Deepseek is a real clear signal for the impact of a mixture of expert models where small fraction of the weights are active at any one time and this has implications for the optimum way to put hardware together for efficiency.”
“We also see the impact and value of having a team that thinks about the full stack for efficient training and relatively efficient inferences as well. Part of the story of DeepSeek is a reminder that with extremely proficient models you can do more with less,” he said.
Pat Gelsinger, former CEO of Intel, came on board as an angel investor in January in a significant boost to the company as it looks to raise cash for producing datacentre chips. It has already [raised £15m](https://www.eenewseurope.com/en/fractile-raises-15m-for-ai-in-memory-compute/) with [backing from NATO](https://www.eenewseurope.com/en/natos-first-equity-deal-backs-uk-startups-fractile-space-forge/).
“He’s now able to make a huge number of amazing introductions so we are benefitting a lot from that,” said Goodwin. “I was introduced by a mutual friend, a US semiconductor VC turned angel investor just after he left Intel just before Christmas.”
The focus is on chips for the datacentre with a focus on low power consumption and built on advanced but not leading edge process technology.
#### Process technology
“We are using relatively advanced process technology but not bleeding edge FInFet. One of the factors for the test chip and products we are building is that a good portion of the chip is SRAM cells and the cost per sq mm of silicon has gone up so much and SRAM is not scaling aggressively,” he said.
“Fractile will be bringing in the money needed for a very competitive product but at the same time one of the things that is very challenging for companies that are directly pursuing Nvidia with GPU clones with HBM is they will be six to 12 months behind in the queue for the process technology.”
“One of the things we are really interested in is that IMC allows for low power density dies with a low W/mm2 but you need dense memory. The reason we don’t cram more GPUs into a unit is the power consumption.”
He points to Nvidia which has two versions of its NVL72, [a 120kW single rack](https://www.eenewseurope.com/en/nvidia-offers-120kw-liquid-cooled-blackwell-rack-as-industry-standard/) with custom cooling and a dual rack version for data centres that cannot meet that power envelope. Nvidia is donating the rack design with its [Blackwell GPUs](https://www.eenewseurope.com/en/nvidia-pushes-blackwell-gpu-as-start-of-a-whole-new-industry/)to the Open Compute Project.
“One of the things for the future is that we will be doing a huge amount of inference, and the minimum systems to serve these models are very expensive at a certain performance point so it makes more sense to amortise the costs across cloud based systems so that’s the reason we see that as the appealing market, with low latency and incredibly high throughput,” he said.
“So you are crunching through millions of tokens per second, and today there’s not the demand for that at the edge. The architectures have to change enormously to make that work, which makes it difficult to move form the edge to the datacentre”
“At the moment the chip and the software is the core product and we are building reference designs up to the rack but the cloud service providers (CSPs) we want to partner will have their own architectures so we are trying not to have a lock in up to the rack level.”
[www.fractile.ai](https://www.fractile.ai/)
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