어드밴텍, 인텔 코어 시리즈 3 프로세서로 경량 엣지 AI 추론 구현
16/04/2026
대만 타이베이, 2026년 4월 16일 — 산업용 AIoT 분야의 글로벌 리더 어드밴텍(TWSE: 2395)은 인텔 코어 시리즈 3 프로세서를 차세대 산업용 임베디드 보드 및 엣지 AI 시스템 포트폴리오에 통합한다고 발표했다. 이번 협력은 어드밴텍과 인텔 간의 오랜 파트너십을 더욱 강화하며, 경량 엣지 AI 추론 애플리케이션에 최적화된 효율적이고 균형 잡힌 보드 및 엣지 시스템 구현을 가능하게 한다.
인텔 18A 공정 기술을 기반으로 한 인텔 코어 시리즈 3은 최대 6코어(Performance-core 2개, Efficient-core 4개)로 구성된 하이브리드 CPU 설계를 도입해, 이전 세대 프로세서 대비 최대 1.2배 향상된 단일 스레드 성능을 제공한다. 또한 새로운 Xe3 그래픽 엔진과 통합형 인텔 NPU 5.0을 통해 CPU, GPU, NPU 전반에 걸친 분산형 AI 가속을 지원하며, 최대 40 TOPS의 총 AI 성능을 구현한다.
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주류급 인텔 코어 시리즈 3에 전용 NPU가 추가되면서, 상시 구동되는 엣지 워크로드에 최적화된 전력 효율형 AI 추론이 가능해졌다. 여기에 CPU와 GPU의 연산 성능이 결합되면서, 이 솔루션은 스마트 리테일 키오스크, 셀프 체크아웃 시스템, 헬스케어 지원 기기, 산업용 로보틱스와 같은 경량 엣지 AI 추론 애플리케이션에 적합하다. 특히 이러한 분야에서는 빠른 응답성, 효율성, 신뢰성이 핵심 요소로 요구된다.
어드밴텍 임베디드 사업 부문 총괄 Miller Chang은 “엣지 AI는 점차 실제 엣지 환경에서의 추론 워크로드 중심으로 이동하고 있으며, 확장 가능한 구축을 위해서는 효율성과 균형이 무엇보다 중요하다”며, “어드밴텍은 인텔과의 긴밀한 협력을 통해 고객이 경량 엣지 AI 추론 애플리케이션을 더욱 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록, 효율적이고 균형 잡힌 시스템을 제공하고 있다”고 말했다.
AI 성능뿐 아니라, 이 아키텍처는 장기간의 산업용 운용 환경을 고려해 설계되어 최대 10년의 제품 공급 기간을 제공한다. 또한 Intel Time Coordinated Computing(TCC)과 Time-Sensitive Networking(TSN)을 지원해 실시간 컴퓨팅 기능을 구현하며, 이를 통해 자동화 및 제어 애플리케이션에서 예측 가능한 결정론적 성능을 제공한다.
어드밴텍은 2026년 4월부터 인텔 코어 시리즈 3 기반 시스템을 순차적으로 선보일 계획이다. 여기에는 MIO-5356 임베디드 싱글 보드 컴퓨터, ARK-1252 DIN-레일 엣지 컴퓨터, ARK-2233 팬리스 엣지 컴퓨터가 포함된다. 이들 시스템은 다양한 산업용 애플리케이션 전반에서 경량 엣지 AI 추론을 위한 효율적이고 균형 잡힌 컴퓨팅 성능을 제공하도록 설계됐다.
어드밴텍과 인텔은 함께 개방형 엣지 AI 에코시스템 고도화를 지속하며, 전 세계 고객이 혁신을 가속화하고 엣지 환경에서 실질적인 지능을 구현할 수 있도록 지원하고 있다.
어드밴텍에 대하여
어드밴텍은 “Enable an Intelligent Planet”이라는 기업 비전을 바탕으로, IoT 지능형 시스템 및 임베디드 플랫폼 분야를 선도하는 글로벌 기업이다. AIoT와 인공지능의 흐름에 발맞춰, 어드밴텍은 주요 산업 분야를 중심으로 한 Sector-Driven 전략을 전사적으로 전개하고 있다. 이를 통해 각 시장 분야를 육성하고 핵심 경쟁력을 더욱 강화하고자 한다. 동시에 어드밴텍은 기존 AIoT+엣지 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼과 성숙한 WISE-IoT 소프트웨어 플랫폼을 통합하고 있다. 여기에 산업용 AI 솔루션과 비즈니스 전문성을 결합해, 파트너와 고객 모두에게 혜택을 제공하는 원활한 산업 가치사슬 연결의 “Orchestrator” 모델을 구축해 나가고 있다. 또한 어드밴텍은 산업 지능화 실현을 앞당기기 위해 다양한 비즈니스 파트너와 함께 비즈니스 에코시스템을 공동으로 만들어가고 있다. (www.advantech.com)
Intel, Intel 로고 및 기타 Intel 표장은 Intel 또는 그 자회사의 상표다. *자세한 내용은 intel.com/performanceindex 에서 확인할 수 있다.
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