비디오는 VPU에게 맡기세요
비디오 전용 ASIC Quadra 도입으로 AI와 비디오 인프라를 독립적으로 확장하세요.
인코딩부터 AI 추론, 출력까지 하나의 칩에서 처리해 자원 경합 없는 안정적인 파이프라인을 구축합니다.

영상 처리 비용이
폭발하고 있습니다
라이브 채널 증가, FAST 서비스 확대, AV1 도입 가속.
기존 CPU·GPU 기반 인프라로는 늘어나는
영상 처리 수요를 감당하기 어렵습니다.
Google과 Meta는 비용 절감과 처리량 증대를 위해
독자적인 VPU 구축을 이미 완료했고,
글로벌 CDN Akamai는 자사 클라우드에
VPU 인스턴스를 상용 도입했습니다.
비디오 인프라의 표준이 빠르게 전환되고 있습니다.
비디오 하드웨어는
모두 같지 않습니다
NETINT Quadra는 비디오 처리에 특화된 전용 ASIC입니다.
범용 칩과는 아키텍처부터 다릅니다.
메모리 전송 횟수가 인프라 확장성을 좌우합니다
CPU·GPU 간 반복 전송이 지연·대역폭 오버헤드를 유발,
스트림이 늘수록 확장성이 저하됩니다.
중간 메모리 전송 없음 · 자원 공유 없는 전용 처리 ·
비디오·AI 독립 확장
전용 비디오 처리 ASIC
범용 GPU가 아닌, 고밀도 라이브 비디오
인코딩에 특화된 Video Processing Unit.
→ Quadra ASIC
압도적 서버 밀도
10,000 HD 스트림 처리에 CPU는 1,250대,
VPU는 단 32대 약 40배 높은 밀도
→ 1,250대 → 32대
초저전력 구동
모든 코덱에서 GPU 대비 4~6배 높은
전력 효율 H.264 스트림당 0.61W
→ 1/6 에너지
온칩 파이프라인
입력·AI·인코드·출력을 한 칩에서
중간 메모리 전송이 없는 무복사 구조
→ No Memory Copy
차세대 코덱 가속
AV1 · HEVC 하드웨어 트랜스코딩 가속
H.264 운영에서 AV1으로 단계 전환
→ AV1 Ready
저대역폭 화질 복원
최악의 네트워크에서도 프레임 뭉개짐 최소화
NVIDIA 대비 VMAF +4~6 포인트
→ VMAF +4~6
범용 GPU와 무엇이 다른가요?
| 항목 | NETINT Quadra | NVIDIA GPU (NVENC/NVDEC) |
|---|---|---|
| 하드웨어 카테고리 | 전용 비디오 처리 ASIC | GPU + 고정 기능 미디어 엔진 |
| 주요 목적 | 고밀도 라이브 비디오 인코딩 | AI 컴퓨트 + 비디오 인코드 번들 |
| AI · 비디오 확장성 | AI와 비디오 독립 확장 가능 | 동일 카드 내 자원 경합 |
| 전력 효율 (AV1 1080p) | 0.68W / 스트림 (약 6배) | 4.1W / 스트림 |
| 저대역폭 화질 (VMAF) | 34.9% 하락 — 완만한 유지 | 41.1% 하락 — 급격한 저하 |
| 서버 밀도 (10K 스트림) | 32대 — 약 8배 고밀도 | 250대 규모 |
라이브부터 보안까지, 폭넓은 활용
40배
서버 밀도
1,250대 → 32대
87%
서버 랙
공간 절감
1/6
에너지 소비
GPU 대비
0.61W
H.264 스트림당
전력 소비
+4~6
VMAF 포인트
저대역폭 우위
※ 1080p30 HD 스트림 10,000개 동시 처리 기준
자료: NETINT 벤치마크(Quadra T1A)