메타, 자체 개발 AI‧DDR5 메모리 재활용 자체 칩 발표

메타(Meta) AI 연구 기관인 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)가 멀티모달 추론 모델인 뮤즈 스파크 1.1(Muse Spark 1.1)을 발표했다. 지난 4월 등장한 뮤즈 스파크(Muse Spark)의 대폭적인 업그레이드 버전으로 도구 및 PC 조작, 코딩, 멀티모달 이해에서 큰 진전을 이뤘다고 한다.

뮤즈 스파크 1.1은 외부 앱이나 서비스를 넘나들며 동작하는 개인용 태스크에서 높은 퍼포먼스를 발휘하는 모델. 100만 토큰 컨텍스트 윈도를 능동적으로 관리할 수 있으며 장시간 세션을 통해 지금까지의 조작을 기억하면서 훨씬 이전의 작업에서 정보를 가져오고 후속 작업에 필요한 절차를 유지한 채 태스크를 처리할 수 있다.

코딩 성능이 복잡한 대규모 코드베이스를 다루는 실제 세계 태스크에서 대폭 향상됐으며 웹 애플리케이션 작성이나 엔드투엔드 질의응답 등 용도에서는 초대 모델을 크게 웃도는 성능을 보이고 있다.

Muse Spark 1.1 also excels in perception and multimodal reasoning, inspecting visual and audio inputs, preserving details across long workflows, and acting on them in real execution environments. It shows particular strengths in visual-to-code generation, rich image/video… pic.twitter.com/GkebF7gcEd

— AI at Meta (@AIatMeta) July 9, 2026

메타 자체 코딩 평가인 메타 내부 코딩 벤치(Meta Internal Coding Bench)에서 뮤즈 스파크 1.1은 뮤즈 스파크를 대폭 상회하고 GPT-5.5도 넘어서며 클로드 오퍼스 4.8에 필적하는 성능을 나타냈다. 뮤즈 스파크 1.1은 복수 테스트에서 클로드 오퍼스 4.8을 상회하며 최고 점수를 기록했다.

뮤즈 스파크 1.1은 메타 사내 전체에서 개발자나 연구자가 일상적으로 이용하고 있다고 한다. 코딩이나 에이전트 기능에 더해 뮤즈 스파크 1.1은 지각, 멀티모달 추론, 도구 활용에도 뛰어나다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

한편 메타 연구팀이 역할을 다한 서버에서 회수한 DDR4 메모리를 DDR5 대응 신형 서버에서 재활용하기 위한 자체 ASIC인 비스타라(Vistara)를 발표했다. 비스타라는 고속 인터커넥트 규격인 CXL을 이용해 구형 DDR4 메모리를 서버 확장 메모리로 연결하는 칩으로 메타는 메모리 용량을 저비용으로 확장할 수 있다고 설명했다.

지난 6월 27일부터 7월 1일까지 개최된 컴퓨터 아키텍처 분야 국제 학회 ISCA 2026에서 메타는 비스타라에 관한 논문을 발표했다. 논문에서는 비스타라를 단순한 시제품 칩이 아니라 ASIC 설계부터 OS에 의한 메모리 관리, 대규모 데이터센터 도입까지를 포함하는 실용적인 CXL 시스템으로 소개하고 있다.

메타에 따르면 자사 범용 CPU 서버군 44%는 메모리 용량이 병목이 되어 성능이나 확장성이 제한되고 있다고 한다. 한편 서버 본체 운용 수명은 3~5년 정도인 데 반해 DRAM은 7~10년 이용할 수 있어 서버 퇴역 시에도 사용 가능한 메모리가 남는다는 문제가 있었다.

하지만 DDR4와 DDR5는 메모리 규격이나 CPU 접속 방식이 다르기 때문에 DDR5 전용 신형 서버에 구형 DDR4 DIMM을 그대로 장착할 수는 없다. 이에 메타는 PCIe 5.0 물리 인터페이스 상에서 CXL 2.0/1.1을 이용해 DDR4 메모리를 신형 서버에 확장 메모리로 연결하는 비스타라를 자체 개발했다.

비스타라는 PCIe 5.0 및 CXL에 대응하는 서브시스템과 2계통의 DDR4 메모리 컨트롤러를 갖추고 호스트 CPU와 DDR4 메모리를 연결한다. 비스타라는 CXL 2.0/1.1 타입-3 메모리 확장 ASIC으로 독립된 2계통 72비트 DDR4 메모리 채널을 갖추고 있다. 사양상으로는 64GB DIMM을 4장 사용해 1기당 최대 256GB를 연결할 수 있다. 한편 실제 운용되는 멤서버(MemServer)에서는 32GB DIMM을 4장씩 연결한 비스타라를 2기 탑재해 DDR4-2400을 합계 256GB로 구성하고 있다. 이를 CPU에 직결된 768GB DDR5-6400과 조합해 전체 용량은 1TB이다.

비스타라는 CPU에 직결된 768GB DDR5 메모리에 더해 비스타라 ASIC 2기를 통해 256GB DDR4 메모리를 연결해 합계 1TB 메모리를 이용한다.

CXL 연결의 DDR4-2400은 CPU에 직결된 DDR5-6400보다 대역폭이 낮고 액세스 레이턴시도 높기 때문에 양자를 구분하지 않고 사용하면 성능이 저하될 가능성이 있다. 메타는 OS 측에서 액세스 빈도를 메모리 페이지 단위로 관리하고 핫 페이지를 DDR5로 승격시키며 콜드 페이지를 CXL 연결 DDR4로 강등시켜 성능에 대한 영향을 억제하고 있다.

멤서버에서의 메모리 계층 관리 구조를 보면 OS는 고속 로컬 DRAM과 CXL 연결 메모리를 별도 NUMA 노드로 취급하고 액세스 빈도에 따라 핫 페이지와 콜드 페이지를 자동으로 이동시킨다.

메타는 추천 시스템의 분리형 ML 추론, 분산 캐시, 대규모 데이터 처리, 데이터베이스 등에서 비스타라 기반 CXL 시스템을 실제 운용하고 있다. 추천 시스템 ML 파라미터 서버에서는 필요한 서버 대수를 최대 25% 줄였다. 또 분산 캐시 특정 워크로드인 캐시B(CacheB)에서는 캐시 용량 확대로 평균 쿼리 처리 시간이 29% 단축됐다고 보고했다.

비스타라의 목적은 신형 서버에 구형 메모리를 연결하는 것만이 아니다. 메타는 이미 보유하고 있는 DDR4 메모리를 재활용해 저비용으로 메모리 용량 병목을 완화하는 동시에 DRAM 이용 기간을 연장해 신규 제조 필요량을 줄이고 서버군 탄소 발자국도 삭감할 수 있다고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.