Arm Performix(출처=Arm)

Arm, 새 성능 분석 툴킷 ‘Performix’ 출시

Arm은 새로운 성능 분석 툴킷이 ‘Arm Perfomix’를 6일 공개했다.

새로운 도구는 Arm AGI CPU를 비롯한 Arm 네오버스 기반 실리콘의 성과를 토대로 개발됐다. Arm Performix는 개발자가 AI 시스템을 엔드투엔드로 최적화할 수 있도록 지원하는 솔루션으로, 현대적인 워크플로우에 통합된 지속적이고 전문적인 성능 분석과 인사이트를 제공해 신속한 대응을 가능하게 한다. 실리콘을 넘어 전체 소프트웨어 스택까지 확장되며, Arm의 성능 경쟁력을 한층 강화한다.

Arm Performix는 기존의 수동적이고 파편화된 방식에서 한 단계 발전한 새로운 유형의 성능 분석 툴을 제시한다. 개발자와 AI 에이전트에게 시스템 전반에 걸친 가시성을 제공해 Arm 기반 인프라에서 실행되는 워크로드의 비효율을 파악하고 최적화하는 동시에 자동화된 에이전트 중심의 워크플로우에 직접 적용할 수 있다.

런타임 환경에서 Arm 기반 실리콘으로부터 퍼포먼스 데이터를 직접 수집해, 저수준 하드웨어 동작을 실제 환경에서 활용 가능한 가이드 기반 인사이트로 전환한다. 이를 통해 개발자는 수동 분석에서 벗어나 클라우드 배포부터 Arm AGI CPU와 같은 차세대 실리콘 플랫폼에 이르기까지 Arm 기반 인프라 전반에서 워크로드를 보다 안정적으로 검증하고, 최적화하며, 확장할 수 있다.

Arm Performix는 메모리 대역폭, 지연 시간, 캐시 효율성, CPU 활용률 등 핵심 지표에 걸쳐 시스템 수준의 분석을 제공하는 확장 가능한 플랫폼이다. 심층적인 아키텍처 지식이 요구되던 작업이 이제 개발자와 AI 에이전트 모두에게 명확하고 접근하기 쉬운 프로세스로 전환됐다. 가이드가 제공하는 레시피 기반 접근 방법을 통해 개발자는 기존의 수동적 튜닝 방식에서 벗어나 가장 중요한 영역에 집중할 수 있도록 하며, 저수준 하드웨어 신호를 명확하게 최적화할 수 있다.

이 중심에는 Arm MCP 서버가 있다. Arm MCP 서버를 통해 개발자와 AI 어시스턴트는 깃허브 코파일럿, 키로, 제미나이, 코덱스 등의 툴에서 직접 Arm Performix를 실행할 수 있다. 분석은 개발 환경 내에서 실행되며, 결과는 코드와 함께 표시된다. Arm MCP 서버는 Arm 기반 시스템을 대상으로 하는 에이전트 개발 워크플로우를 강화하는 전문 지식과 툴을 탑재하고 있으며, 마이그레이션부터 최적화까지 폭넓게 지원한다. 이를 통해 성능 평가는 개발 과정 전반에 걸쳐 지속적이고 자동화된 형태로 이루어지는 긴밀한 피드백 루프를 형성한다.

Arm Performix는 마이크로소프트, SAP, 몽고 DB, 레디스 등 파트너 및 고객들의 피드백을 바탕으로 개발됐다.

성능은 하드웨어에만 의존되는 것이 아니라 개발자가 복잡한 시스템 전반에 걸쳐 소프트웨어를 얼마나 효과적으로 최적화하고 확장할 수 있는지에 따라 달라진다. Arm Performix는 접근성이 높고 심층적인 성능 분석 인사이트를 통해 Arm 플랫폼의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하며, 개발자가 데이터 해석에 소요하는 시간을 줄이고 실질적인 최적화에 더 많은 시간을 집중할 수 있게 한다. 하이퍼스케일러 배포부터 Arm AGI CPU에 이르는 Arm 기반 플랫폼과 Arm Performix의 결합은 효율적이고 고성능의 AI 시스템을 위한 Arm의 기반을 한층 강화한다. 이는 Arm이 에코시스템에 대해 지속적으로 이어온 노력의 또 하나의 중요한 진전으로, Arm Performix는 개발자가 Arm 기반 차세대 클라우드 및 AI 인프라를 구축하고 최적화하며 확장할 수 있도록 지원한다.

알렉스 스피넬리 Arm AI 및 개발자 플랫폼 부문 수석부사장(SVP)은 “에이전틱 AI로 전환에 따라 새로운 성능 분석 과제가 대두되고 있다”며 “워크로드는 점점 더 복잡해지며 여러 구성 요소와 레이어에 걸쳐 확장되는 반면, 기존 툴은 여전히 단일 구조의 수동 분석 방식에 머물러 있다”고 설명했다.

그는 “Arm Performix는 성능 분석 툴이 자동화된 워크플로우에 통합되고, AI 에이전트가 직접 활용할 수 있도록 하는 한편, 출력 결과 역시 구조화되고 반복 가능하며 실행 가능한 형태를 갖추도록 설계됐다”고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network

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