콩가텍, 인텔 코어 시리즈 2 기반 신규 변형 모듈 출 성능 범위 확장으로 고성능 에지 컴퓨팅 설계 가속화

2026년 3월 11일 –임베디드 및 에지 컴퓨팅 빌딩블록 기술 분야의 선도 기업콩가텍(congatec)이 고성능 P-코어만으로구성된 인텔 코어 시리즈 2(코드명바틀렛 레이크(Bartlett Lake) S) 기반의신규 변형 모듈을 출시하며, COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 컴퓨터 온 모듈(COM) 제품인 conga-HPC/cBLS의 성능 범위를확장한다고 밝혔다. 

최대 12개의 동일한 P-코어를 탑재한신규 모듈은 여러 데이터스트림을 병렬 처리해야 하는 결정론적(deterministic) 고성능 애플리케이션을 위해특별 설계됐다. 또한, 최대 192GB RAM과 고급 I/O 기술 및AI 가속기카드 연결을 위한 42개의 PCIe 레인을 지원한다. 신규 모듈은테스트 및 계측, 의료 영상, 스마트 그리드, 에너지 시스템, 로보틱스, 산업 공정 자동화 등높은 연산 성능을 요구하는 에지컴퓨팅 분야에 활용할 수있으며, 특히 워크스테이션급 설계 공간에서서버급 성능을 구현해야 하는애플리케이션에 이상적이다. 

새롭게출시한 모듈은 단일 명령어세트를 갖춘 동종의 CPU 아키텍처를 제공해완전 결정론적 동작을 지원하는저지연 시스템의 개발 과정을간소화한다. conga-HPC/cBLS는 비용효율적인 고성능 LGA 프로세서를 기반으로해 최대 5.7GHz CPU 클럭에서최대 수준의 연산 성능을제공한다. 이러한 성능은 고정형및 이동형 테스트벤치에서 사용되는데이터 로거(Data Logger)를비롯해, 로봇, CNC 장비, 자동화생산라인을 위한 정밀 실시간 제어시스템, AI 기반 품질 검사시스템과 같은 다양한 애플리케이션에서 직접적인이점을 제공한다. conga-HPC/cBLS는고성능 컴퓨팅 소켓을 통한간편한 모듈 교체도 지원해 향후기술 발전에도 유연하게 대응할수 있도록 설계됐다.

뿐만아니라, 고객은 최대 32개실행 유닛(EU)을 탑재한인텔 UHD 그래픽스(Intel UHD Graphics) 기반통합 그래픽의 강력한 AI 가속 기능을활용할 수 있다. 이 그래픽은인텔 딥 러닝 부스트(Intel Deep Learning Boost)와 VNNI(Vector Neural Network Instructions)을 지원해 에지 환경에서효율적인 AI 추론이 가능하다. 

여기에4개의 SO-DIMM 소켓은 최대 192GB의 ECC 보호메모리를 지원해 GPGPU 워크로드 및데이터 집약적 에지 애플리케이션을 더욱 가속화한다. 또한, 듀얼 2.5GbE 이더넷 인터페이스와 USB 3.2 포트 4개, USB 2.0 포트 4개, SATA, UART, GPIO, I2C, HD 오디오를 포함한 광범위한 I/O 옵션을 제공한다. 포괄적인액티브 냉각 솔루션은 효율적인 열관리를 보장하며, 히트 스프레더및 히트파이프 어댑터를 활용하면완전 밀폐형 시스템 설계도구현할 수 있다.

운영체제는 마이크로소프트 윈도우11, 윈도우11 IoT 엔터프라이즈를 비롯해 리눅스, 우분투프로를 지원한다. 애플리케이션에 즉시적용 가능한 ‘에이레디.COM(aReady.COM)’ 모듈은라이선스가 부여된 ctrlX OS, 우분투프로, 콘트론 OS로 사전구성할 수 있다. 

conga-zones 하이퍼바이저가 통합된 ‘에이레디.VT’ 옵션을 통해개발자는 실시간 제어, HMI, AI, IoT 게이트웨이 기능 등 여러 워크로드를단일 모듈에 통합 실행할수 있다. IIoT 연결을 위해 conga-connect 소프트웨어 빌딩 블록을활용할 수 있으며, 이를 통해데이터 교환은 물론 모듈, 캐리어 보드 및 주변 장치의원격 모니터링 및 관리, 안전한 클라우드 연결까지 지원한다. 애플리케이션 개발의 간소화를위해 콩가텍은 평가용 및애플리케이션-레디 캐리어 보드를포함한 포괄적인 생태계를 제공한다. 또한 COM, 캐리어 보드, 열 설계에 대해서 완전맞춤형 설계까지 지원하는 ‘에이레디.YOURS’ 맞춤 설계 서비스도 제공한다. 

유르겐융바우어(Jürgen Jungbauer) 콩가텍 선임 제품매니저는 “소켓형 프로세서를 탑재한 COM-HPC 클라이언트 사이즈 C 모듈은 뛰어난성능 대비 비용 효율성을 제공해정기적인 기술 업그레이드가 요구되는 고성능및 확장형 시스템 설계에서적합할 것”이라며 “인텔딥 러닝 부스트가 통합된 그래픽을 GPGPU로 활용할 경우, 이 모듈은 에지 AI 추론을위한 고효율·저전력 서버플랫폼으로도 활용할 수 있을것”이라고 말했다.