장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아(Dnotitia Inc., 대표 정무경)는 현지 시간 11월 18일부터 20일까지 미국 세인트루이스에서 개최된 ‘슈퍼컴퓨팅(SC25) 2025’에 참가해 FPGA 기반 VDPU(Vector Data Processing Unit) 제품 성능 결과를 공개했다.
내부 테스트 결과, VDPU 카드 1장은 고성능 서버 CPU 최대 6개와 동등한 벡터 검색 성능을 나타냈으며, VDPU 4장을 장착한 단일 서버는 2소켓 CPU 서버 최대 9대를 대체할 수 있는 처리량을 기록했다. VDPU는 벡터 데이터베이스의 빌드와 검색 과정에서 발생하는 그래프 탐색과 벡터 유사도 계산을 병렬로 가속하도록 설계된 전용 프로세서로, GPU나 NPU가 LLM 추론을 수행할 때 필요한 데이터를 빠르게 전달한다.
디노티시아는 지난해 SC24에서 VDPU 개발 계획을 처음 공개했으며, 올해 SC25에서는 FPGA 기반 제품 성능을 구체적 지표로 제시했다. 이를 통해 AI 워크로드에서 병목으로 지적돼 온 데이터 접근과 검색 과정을 하드웨어 차원에서 가속하고, LLM 기반 RAG 및 에이전트 환경에 적합한 AI 인프라 구조를 선보였다.
정무경 디노티시아 대표는 “미래에는 AI가 필요한 데이터를 자동으로 찾아 기반 데이터를 생성해주는 환경이 필요하다”며, “VDPU는 대규모 AI 스토리지의 핵심 반도체 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다.
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Dinoticia Unveils FPGA-Based VDPU Performance at SC25
Dnotitia Inc. (CEO: Moo-kyung Jeong) , a company specializing in long-term memory artificial intelligence (AI) and semiconductor integrated solutions, participated in 'Supercomputing (SC25) 2025' held in St. Louis, USA from November 18 to 20 (local time) and revealed the performance results of its FPGA-based VDPU (Vector Data Processing Unit) product.
Internal testing has shown that a single VDPU card can deliver vector search performance equivalent to up to six high-performance server CPUs, and a single server equipped with four VDPUs can replace up to nine two-socket CPU servers with throughput. VDPUs are dedicated processors designed to accelerate graph search and vector similarity calculations in parallel during the building and searching of vector databases, rapidly delivering the data required for GPUs or NPUs to perform LLM inference.
Dinoticia first unveiled its VDPU development plans at SC24 last year, and at SC25 this year, it presented specific performance metrics for its FPGA-based products. This accelerated data access and retrieval processes, previously identified as bottlenecks in AI workloads, at the hardware level, and showcased an AI infrastructure suitable for LLM-based RAG and agent environments.
Jeongmu Kyung, CEO of Dinoticia, said, “In the future, we need an environment where AI automatically finds the data it needs and creates the base data,” and “VDPU will serve as a core semiconductor for large-scale AI storage.”
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ディノティシア、SC25でFPGAベースのVDPU性能を公開
長期記憶人工知能（AI）および半導体統合ソリューション専門企業ディノティシア（Dnotitia Inc.、代表チョン・ムギョン）は、現地時間11月18日から20日まで米国セントルイスで開催された「スーパーコンピューティング（SC25）2025」に参加し、FPGAベースのVDPUを発表した。
内部テストの結果、VDPUカード1枚は高性能サーバーCPU最大6台と同等のベクトル検索性能を示した。 VDPUは、ベクトルデータベースのビルドと検索の過程で発生するグラフ探索とベクトル類似度計算を並列に加速するように設計された専用プロセッサで、GPUやNPUがLLM推論を行う際に必要なデータを素早く伝える。
ディノティシアは昨年SC24でVDPU開発計画を初めて公開し、今年SC25ではFPGAベースの製品性能を具体的な指標として提示した。これにより、AIワークロードでボトルネックと指摘されてきたデータアクセスと検索プロセスをハードウェアレベルで加速し、LLMベースのRAGやエージェント環境に適したAIインフラストラクチャを披露した。
チョン・ムギョンディノティシア代表は「今後はAIが必要なデータを自動的に見つけて基盤データを生成してくれる環境が必要だ」とし、「VDPUは大規模AIストレージの核心半導体の役割を果たすことになるだろう」と明らかにした。
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Dinoticia 在 SC25 上发布了基于 FPGA 的 VDPU 性能
专注于长期记忆人工智能 (AI) 和半导体集成解决方案的Dnotitia 公司（CEO：郑武京）参加了 11 月 18 日至 20 日（当地时间）在美国圣路易斯举行的“超级计算 (SC25) 2025”，并公布了其基于 FPGA 的 VDPU（矢量数据处理单元）产品的性能结果。
内部测试表明，单张 VDPU 卡即可提供相当于六颗高性能服务器 CPU 的向量搜索性能，而一台配备四张 VDPU 的服务器的吞吐量可替代多达九台双路 CPU 服务器。VDPU 是专用处理器，旨在加速向量数据库构建和搜索过程中的图搜索和向量相似度计算，从而快速提供 GPU 或 NPU 执行 LLM 推理所需的数据。
Dinoticia去年在SC24上首次公布了其VDPU开发计划，并在今年的SC25上展示了其基于FPGA的产品的具体性能指标。这在硬件层面上加速了此前被认为是AI工作负载瓶颈的数据访问和检索过程，并展示了一种适用于基于LLM的RAG和代理环境的AI基础设施。
Dinoticia 首席执行官 Jeongmu Kyung 表示：“未来，我们需要一个人工智能能够自动查找所需数据并创建基础数据的环境”，并且“VDPU 将作为大规模人工智能存储的核心半导体”。
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Dinoticia dévoile les performances de son VDPU basé sur FPGA lors de la conférence SC25
Dnotitia Inc. (PDG : Moo-kyung Jeong) , une société spécialisée dans les solutions intégrées de mémoire à long terme, d'intelligence artificielle (IA) et de semi-conducteurs, a participé à 'Supercomputing (SC25) 2025' qui s'est tenu à Saint-Louis, aux États-Unis, du 18 au 20 novembre (heure locale) et a dévoilé les résultats de performance de son produit VDPU (Vector Data Processing Unit) basé sur FPGA.
Des tests internes ont démontré qu'une seule carte VDPU peut offrir des performances de recherche vectorielle équivalentes à celles de six processeurs serveur hautes performances, et qu'un serveur équipé de quatre VDPU peut remplacer jusqu'à neuf serveurs biprocesseurs en termes de débit. Les VDPU sont des processeurs dédiés conçus pour accélérer la recherche dans les graphes et les calculs de similarité vectorielle en parallèle lors de la construction et de la recherche dans les bases de données vectorielles, fournissant rapidement les données nécessaires aux GPU ou NPU pour effectuer l'inférence LLM.
Dinoticia a dévoilé pour la première fois ses plans de développement VDPU lors de la conférence SC24 l'année dernière, et lors de la conférence SC25 cette année, elle a présenté des indicateurs de performance précis pour ses produits basés sur FPGA. Ces produits accélèrent les processus d'accès et de récupération des données, précédemment identifiés comme des goulots d'étranglement dans les charges de travail d'IA, au niveau matériel, et présentent une infrastructure d'IA adaptée aux environnements RAG et agents basés sur LLM.
Jeongmu Kyung, PDG de Dinoticia, a déclaré : « À l'avenir, nous aurons besoin d'un environnement où l'IA trouvera automatiquement les données dont elle a besoin et créera les données de base », et « le VDPU servira de semi-conducteur central pour le stockage de l'IA à grande échelle ».
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