UNIFIED KERNEL LAYER
흩어진 고차원 연산을 하나의 실행 흐름으로
AI 모델이 커질수록 복소수, 텐서, 회전 구조가 섞인 연산은 별도의 처리 경로를 요구합니다. AXIOM은 이 복잡성을 공통 실행 레이어로 모아, 계산 스택을 단순화하고 제품화 가능한 인프라 구조로 전환합니다.
CRE REPRESENTATION
구조를 보존하면서 계산 가능한 형태로 바꾸다
CRE는 연산의 스펙트럼, 역행렬, 안정성 같은 핵심 성질을 유지한 채 고성능 계산 커널이 처리하기 쉬운 형태로 연결합니다. 이는 수학적 정확성과 엔지니어링 효율 사이의 간극을 줄이는 AXIOM의 핵심 장치입니다.
MEMORY FOOTPRINT
성능을 위해 메모리를 더 쓰는 방식이 아니다
AXIOM-CRE의 강점은 데이터를 크게 부풀리지 않고 계산 관점을 바꾸는 데 있습니다. 메모리와 통신 비용이 AI 인프라의 핵심 병목으로 올라선 환경에서, 같은 하드웨어로 더 많은 연산을 처리하는 방향은 곧 비용 경쟁력입니다.
COMPUTE ECONOMICS
AI 인프라의 비용 곡선을 낮추는 연산 효율
고차원 선형대수는 AI 인프라 비용의 밑바닥에 깔린 반복 지출입니다. AXIOM은 일부 dense 연산 구간에서 런타임 개선 가능성을 보여주는 구조를 바탕으로, 계산량·메모리·전력 비용을 동시에 보는 투자자 관점의 기술입니다.
RUNTIME PATH
새 칩을 기다리지 않고도 검증 가능한 성능 경로
AXIOM은 기존 수치 라이브러리와 고성능 커널을 활용하는 경로를 갖습니다. 이는 초기 도입 장벽을 낮추고, 소프트웨어 레이어에서 성능 개선을 먼저 검증한 뒤 전용 하드웨어 전략으로 확장할 수 있는 옵션을 제공합니다.
HARDWARE UTILIZATION
기존 컴퓨팅 자산에서 더 높은 효율을 끌어내다
AI 기업의 경쟁력은 모델뿐 아니라 인프라 효율에서 갈립니다. AXIOM은 기존 CPU·GPU·가속기 자산 위에서 계산 경로를 단순화해, 하드웨어 교체 없이도 성능 대비 비용을 개선할 수 있는 소프트웨어 레이어를 목표로 합니다.
AI WORKLOADS
차세대 모델이 요구하는 수학적 연산 기반
멀티모달 AI, 물리 기반 모델, 과학 계산형 AI는 더 복잡한 연산 구조를 요구합니다. AXIOM은 이러한 워크로드가 커질수록 필요한 고차원 계산 기반을 제품 수준의 실행 엔진으로 만드는 방향을 제시합니다.
PLATFORM IP
재사용 가능한 계산 IP로 확장하다
itriX가 구축하려는 것은 단일 알고리즘이 아니라 반복 가능한 계산 레이어입니다. AXIOM은 라이브러리, 엔진, 가속기 전략으로 확장 가능한 기반 기술이며, AI 인프라 시장에서 방어 가능한 지식재산 포지션을 만들 수 있습니다.