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SpiNNcloud가 사명을 Sparxity로 변경했으며, 율리히(Jülich)에 희소(sparse) 연산 전용 컴퓨팅 시스템을 구축한다고 발표했다.

유럽 주요 연구센터의 명명된 배포 사례는 효율성 중심 AI 워크로드를 겨냥하는 새롭게 브랜딩된 희소 연산(sparse computing) 공급업체에 레퍼런스 사이트를 제공한다.

업계 전문지Slicast · 2026년 10월 28일 13:38 UTC · 글로벌 · 출처: HPCwire

중요도 40

독일 드레스덴, 2026년 10월 28일 — 희소성 네이티브(sparse-native) 컴퓨팅 분야의 선두 기업인 Sparxity(구 SpiNNcloud)는 오늘 유럽 최대 규모의 슈퍼컴퓨팅 연구센터 중 하나이자 Forschungszentrum Jülich 산하 연구소인 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터(JSC)에 자사의 희소성 네이티브 컴퓨팅 랙 시스템을 배치했다고 발표했다. JSC에 구축된 수백만 달러 규모의 이 설비는 HPC와 AI를 위한 Sparxity의 희소성 네이티브 시스템을 기반으로 하며, 희소 기계학습 모델과 대규모 HPC 시뮬레이션을 수행하는 데 사용될 예정이다. 이번 배치는 "중요한 것만 계산한다"는 Sparxity의 비전을 입증하며, 회사가 새로운 브랜드 아이덴티티를 공개하는 시점과 맞물린다. 회사는 이번 브랜드 아이덴티티를 희소성에 기반한 새로운 컴퓨팅 세계를 여는 것이라고 설명했다.

JSC는 유럽 최초의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 설치된 곳이며, 유럽 19개 AI 팩토리 가운데 하나이자 엑사스케일 장비를 중심으로 구축된 유일한 JUPITER AI Factory를 운영하며 AI 분야의 선두주자로 자리 잡고 있다. JSC에 설치된 Sparxity의 새 시스템은 이벤트 기반으로 작동하여 무언가 발생할 때만 계산을 수행하며, 이는 실제로 구현된 희소성의 한 형태이다. JUBIS라는 이름의 이 설치 시스템은 희소 솔버 실행 속도 10배 향상, 이벤트 기반 ML 워크로드의 에너지 소비 18배 절감, 최적화 문제에서 허용 가능한 해답에 도달하는 시간 20배 단축을 목표로 설계되었다. 이 시스템은 향후 보다 폭넓은 HPC 및 AI 응용 분야에서 사용할 수 있도록 할 계획이며, JSC 설치 사례는 희소성 네이티브 컴퓨팅이 실제 인프라에서 작동한다는 또 하나의 증거이다.

"희소 기계학습은 AI의 효율을 근본적으로 개선할 수 있는 가장 큰 기회 중 하나입니다"라고 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터 신경과학 시뮬레이션 및 데이터 연구소의 Guido Trensch 박사는 말했다. "Sparxity를 도입함으로써 전 세계에서 유일한 HPC 인프라를 완전히 새로운 접근법으로 보완할 수 있게 되었으며, 이를 통해 새로운 연구 기회가 열려 신경과학 분야의 발전을 더욱 이끌어 갈 수 있게 되었습니다."

AI 인프라가 에너지 소비와 비용 문제에 직면하면서, 희소성은 이를 개선할 수 있는 가장 크고 아직 활용되지 않은 경로 중 하나이다. 연구에 따르면 AI 모델은 현재보다 더 희소할 수 있지만, 밀집 연산을 위해 설계된 하드웨어가 이를 가로막아 왔다. 희소 연산은 필요한 계산량과 이동해야 하는 데이터량을 줄여 병목 현상을 완화한다.

Sparxity의 공동창업자이자 CEO인 Hector Gonzalez는 "모델 개발자들은 수년간 밀집 하드웨어의 한계를 중심으로 설계해 왔습니다"라며, "Sparxity는 중요한 것만 계산함으로써, 그러한 한계가 없었다면 개발자들이 만들어 냈을 것을 실현하기 위해 존재합니다. 이번 리브랜딩은 차세대 AI 인프라를 위한 실용적 기반으로서 희소성 네이티브 접근법에 전적으로 초점을 맞추고 있습니다. 현재의 시스템은 HPC와 AI 모두에 희소성을 제공하며, 유럽에서 가장 큰 슈퍼컴퓨팅 시설 중 하나인 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터와의 협력은 이 접근법이 슈퍼컴퓨터 규모에서 가치를 지닌다는 것을 보여줍니다."라고 말했다.

Sparxity는 단순히 칩 하나가 아니라 실리콘에서 소프트웨어에 이르는 풀스택 시스템을 이 원칙에 따라 구축한다. 현재의 시스템은 HPC와 AI에 사용되며, 차세대 제품은 AI 추론을 위한 희소성에 전적으로 집중한다. 모델 개발자에게는 밀집 하드웨어의 제약으로부터의 자유와 더 세밀하고 동적인 희소성에 대한 접근을 의미한다. 데이터센터와 네오클라우드와 같은 AI 추론 운영자에게 희소성은 절충 없이 더 많은 토큰을 더 빠르고 저렴하게 처리하는 것을 의미한다.

Sparxity와 희소성 네이티브 컴퓨팅 시스템에 대해 더 알아보려면 sparxity.ai를 방문하라.

JSC의 Sparxity 시스템은 유럽지역개발기금(EFRE)과 노르트라인베스트팔렌주(NRW)의 'EFRE/JTF-Programm NRW 2021–2027' 프로그램의 지원을 받는다.

**Sparxity 소개**

Sparxity는 AI를 위한 희소성 네이티브 컴퓨팅을 구축한다. 우리의 원칙은 단순하다. 중요한 것만 계산하라. 수년 동안 모델은 그것이 구동되는 밀집 하드웨어의 형태에 맞춰져 왔다. Sparxity는 모델이 더 멀리 나아갈 수 있도록 하는 하드웨어를 만든다. 맞춤형 칩에서 소프트웨어에 이르는 풀스택 시스템으로, 속도나 효율을 희생하지 않고 지능이 확장될 수 있도록 세밀하고 동적인 희소성을 위해 설계되었다. 유럽과 미국 전역에서 랙 및 슈퍼컴퓨터 규모 시스템으로 배포되는 Sparxity는 다음을 만들어 갈 빌더들을 위해 새로운 컴퓨팅 세계를 연다. 자세한 내용은 sparxity.ai에서 확인할 수 있다.

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