하이퍼엑셀

HyperAccel Inc.
AI 반도체 팹리스 / 대규모 언어 모델(LLM) 추론에 특화된 프로세서 LPU(LLM Processing Unit)와 이를 돌리는 소프트웨어 스택을 만듭니다. 서버용 칩 Bertha 와 가전용 온디바이스 칩을 함께 개발합니다2023년 설립90여 명이고, 회사 전체에서 소프트웨어 인력이 하드웨어 인력보다 많다고 2026년 9월 대표 인터뷰에서 밝혔습니다서울 서초구 강남대로 299, 4층 (강남역과 양재역 사이 뱅뱅사거리)

"Efficiency Meets Sustainability"

지금 이 회사는 2026년 9월 기준

  • 서버용 LPU Bertha 가 엔지니어링 샘플 단계에 있고, 100~200장을 만들어 수백억 파라미터 모델이 안정적으로 도는 것을 확인했다고 밝혔습니다.
  • 네이버클라우드와는 GPU 대비 실제 비용을 얼마나 줄이는지 검증하는 파일럿을 진행 중입니다.
  • LG전자와는 Bertha 의 10분의 1 크기인 가전용 칩을 테이프아웃했고 2027년 1월 실물을 받을 예정입니다.
  • 현대자동차 컨소시엄의 차량용 온디바이스 AI 반도체 과제에도 들어가 있습니다.
  • 칩 단위를 넘어 서버 여러 대를 묶은 랙 스케일 시스템을 만들어 연말 국가 실증 사업에 한 랙을 공급할 계획이고, 파운드리와 패키징 공급 부족에 대비해 2027년 2분기 양산 발주를 미리 넣었습니다.
  • 소프트웨어 쪽은 LPU 전용 프로그래밍 언어 Legato 를 만들어 PyTorch 와 vLLM 에서 그대로 칩을 쓰게 하는 작업이 중심입니다.
재정 한 줄 평

매출과 손익을 확인할 수 있는 공개 자료를 찾지 못해 해당 칸은 비워 두었습니다.

  • 아직 첫 칩을 샘플로 고객과 검증하는 단계라 비용은 투자금으로 충당하는 구조로 보는 것이 자연스럽습니다.
  • 시리즈B 로 1,500억 원 이상이 들어왔고 2027년 2분기 양산 발주까지 마쳤다고 밝혀 당장의 자금 여력은 갖춘 편입니다.
  • 다만 재무 안정성이 매출로 뒷받침되려면 네이버클라우드와 LG전자 실증이 실제 구매로 이어지는지를 지켜봐야 합니다.
매출 -
영업이익-
순이익-
상장
비상장. 2028년 무렵 상장에 도전하겠다는 계획을 2026년 1월 인터뷰에서 밝혔습니다
현금과 부채, 투자, 인력 추이 자세히
투자 이력
  • 2025년 9월 한국투자파트너스가 이끈 시리즈 A 를 유치했습니다
  • 2026년 9월에는 진행 중인 시리즈 B 의 2차 클로징을 마쳤고 연말까지 마무리할 계획이라고 밝혔습니다
인력 추이
  • 2026년 9월 기준 90여 명이고, 시리즈B 자금으로 120~130명 수준까지 늘릴 계획입니다

최근 기사 7건

2026-09-14
시리즈B 1,500억 원 2차 클로징을 마쳤고 90여 명인 인력을 120~130명으로 늘린다고 밝혔습니다. 소프트웨어 인력이 하드웨어보다 많다는 설명도 있어 SW 지원자가 읽어 볼 만합니다.
2026-06-24
지원금을 핵심 인재 확보와 해외 마케팅에 쓰겠다고 했습니다. 실리콘밸리 사무소를 거점으로 중동, 일본, 동남아 고객을 찾는다는 계획이라 해외 사업 직무가 늘어날 수 있습니다.
2026-05-15
정부 과제로 칩을 서버 단위까지 검증하고 있다는 내용입니다. 정부과제 기획 직무가 왜 따로 있는지, 기술 조직이 실패를 어떻게 보는지 짐작할 수 있습니다.
2026-04-25
데이터센터용 칩은 삼성전자, 온디바이스 칩은 TSMC 에서 만들고 올해 샘플 수백 개로 고객 검증을 한다고 밝혔습니다. 두 칩 라인이 동시에 돌아가는 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.
2026-04-22
LPU 개발과 반도체 설계, 시스템 소프트웨어 인력 양성 공로를 인정받았습니다. 삼성 파운드리 4나노 공정으로 ASIC 개발을 마쳤다는 사실도 담겨 있습니다.
2026-04-04
HBM 대신 저렴한 D램을 쓰는 설계 이유와 네이버, LG와의 협력을 CTO가 직접 설명했습니다. 기술 면접 전에 회사의 설계 논리를 정리하기 좋은 글입니다.
2026-02-24
vLLM 과 PyTorch 기반의 고가용성 풀스택 소프트웨어를 맡는다고 밝혔습니다. AI Inference/Serving 과 Runtime 공고가 어떤 일로 이어지는지 보여 줍니다.

리더의 생각 김주영 대표이사 (창업자, KAIST 교수), 2023부터

KAIST 유회준 교수 연구실에서 저전력 반도체 설계로 박사 학위를 받았습니다. 2010년부터 2019년까지 미국 마이크로소프트 본사에서 FPGA 기반 데이터센터 가속기를 개발했고, 2019년 KAIST 교수로 부임했습니다. 2022년 Hot Chips 학회에서 트랜스포머 가속기 프로토타입을 발표한 뒤 AMD 의 공동 개발 제안을 받고 2023년 1월 교원 창업을 했습니다.

피크 성능보다 달러당, 와트당 효율로 겨룬다

절대 성능으로는 엔비디아 H200 을 이길 수 없다고 인정하고, 같은 비용과 전력으로 토큰을 얼마나 만드는지로 기준을 바꾸겠다고 했습니다. "달러당, 와트당 효율로 경쟁하겠다"는 말이 회사의 설계 선택을 요약합니다.

이데일리 · 2026-09
고객과 설계 단계부터 같이 만든다

칩을 사고파는 관계가 아니라 데이터센터는 네이버클라우드, 온디바이스는 LG전자와 처음부터 함께 설계한다고 설명했습니다. 실제 수요처의 요구가 개발 방향을 정한다는 뜻입니다.

ZDNet Korea · 2025-12
혼자서는 속도를 따라잡지 못한다

미국 스타트업들이 필요한 것을 나누며 함께 개발하는 열린 협업을 속도의 비결로 꼽았습니다. 사무실 곳곳에 화이트보드를 두고 떠오른 생각을 바로 적게 한 것도 마이크로소프트 시절 경험에서 가져왔다고 했습니다.

아시아경제 · 2026-01
지원자에게
대표가 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계해 온 연구자 출신이라 기술 토론의 밀도가 높은 편입니다. 지금은 첫 칩의 양산 신뢰성을 확보하는 일을 가장 큰 과제로 꼽고 있어, 연구보다 검증과 안정화에 시간이 많이 드는 시기라는 점을 알고 들어가는 편이 좋습니다.

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평판 공개된 후기, 기사, 공식 자료를 바탕으로 AI가 정리한 인상

KAIST 교수가 2023년 1월 창업한 LLM 추론 전용 반도체 회사입니다. 비싼 HBM 대신 모바일용 LPDDR5X 메모리를 쓰고, 큰 코어 수십 개가 트랜스포머 연산을 통째로 처리하는 구조로 비용과 전력 효율을 겨냥합니다. 서버용 칩 Bertha 는 삼성 파운드리 4나노로 만들어 엔지니어링 샘플 단계이고, 네이버클라우드와 실증을 진행 중입니다. 2026년 시리즈B 투자를 받아 인력을 늘리고 있지만 매출이 본격적으로 나는 단계는 아직 아닙니다.

자주 언급되는 강점

  • +칩 설계부터 컴파일러, 런타임, 서빙 소프트웨어까지 한 회사 안에서 전부 다룬다
  • +네이버클라우드, LG전자, 현대차 컨소시엄처럼 실제 수요처와 함께 칩을 검증한다
  • +IEEE MICRO 2024 최우수 논문상 등 학계에서 검증된 연구를 바탕으로 출발했다
  • +기술 블로그를 꾸준히 운영해 팀이 어떤 문제를 푸는지 미리 읽어 볼 수 있다

자주 언급되는 약점

  • −첫 칩이 샘플 단계라 대량 양산의 신뢰성 검증이 아직 남아 있다
  • −매출 규모와 손익을 공개한 자료가 없어 재무 안정성은 투자 유치 규모로만 가늠할 수 있다
  • −인원을 90여 명에서 120명 이상으로 늘리는 중이라 조직과 절차가 계속 바뀔 수 있다
이런 사람에게 맞습니다
LLM 추론을 하드웨어나 시스템 소프트웨어 수준에서 파고들고 싶고, 칩이 처음 양산되는 시기의 불확실성을 감당할 수 있는 사람

2026-09-23 기준. 수치 평점이 아니라 반복되는 주제를 정리한 것이며 개인 리뷰는 싣지 않습니다.

회사가 말하는 가치 출처: 공식 페이지

생성형 AI를 누구나 쓸 수 있게

채용 페이지에 적은 미션입니다. 생성형 AI용 반도체와 솔루션을 만들어 고급 기술의 혜택이 일부가 아니라 모두에게 돌아가게 하겠다는 방향입니다.

Efficiency Meets Sustainability

홈페이지가 Bertha 를 소개하며 앞세운 문장입니다. 최고 성능 경쟁 대신 같은 비용과 전력으로 더 많은 토큰을 만드는 쪽을 목표로 삼습니다.

칩과 소프트웨어를 함께 내놓는다

홈페이지 제품 목록에 가속기 카드와 서버 옆으로 소프트웨어 스택이 나란히 올라 있습니다. 칩만 파는 회사가 아니라 PyTorch 와 vLLM 에서 바로 쓰이는 환경까지 책임지겠다는 뜻입니다.

문화 키워드 (공식 자료 + 후기에서 반복 등장)

AI 반도체LLM 추론팹리스KAIST 교원 창업유연근무전문연구요원

연봉과 복지

평균 연봉
-
신입 개발자
공개 정보 없음
기준
공개 자료를 확인하지 못해 비워 두었습니다.
  • 전 직원에게 모션데스크를 지급하고 라운지와 안마의자, 음료와 간식이 있는 스낵바를 운영합니다
  • 유연근무제를 운영하고 연차는 자유롭게 쓰도록 안내합니다
  • 사무실이 강남역과 양재역 사이 뱅뱅사거리에 있어 2호선, 3호선, 신분당선으로 다닐 수 있습니다
  • 매월 복지포인트를 주고 팀 단위 활동비도 매달 지원합니다
  • 해마다 종합검진을 지원하고 장기근속 포상 제도가 있습니다
  • 교육비와 도서 구입을 지원하고 동호회와 사내 스터디 활동도 지원합니다
  • 매월 한 번 전사 올핸즈 미팅을 열고, 1년에 한 번 국내나 해외로 전사 워크숍을 갑니다

채용 프로세스

  1. 1서류 전형
  2. 2직무 인터뷰
  3. 3종합 인터뷰
  4. 4처우 협의 및 최종 합격

공고는 GreetingHR 채용 페이지에서 관리하고 2026년 9월 기준 서울 근무 공고가 20건 안팎 열려 있습니다. 부문은 R&D 와 Business 로 나뉘고, R&D 안에서 HW 는 SoC 설계와 검증, HW System 과 Validation, SW 는 Compiler, Runtime, Device Driver, Simulator, AI Inference/Serving, SoC Firmware 로 나뉩니다. Business 쪽은 사업개발, 반도체 구매와 공급망, 정부과제 기획 공고가 있습니다. Compiler 와 Simulator 는 인턴 공고가 따로 있고, 인턴 인재풀은 마감 없이 상시로 받습니다. 포지션에 따라 과제 전형(코딩 테스트)이나 추가 인터뷰가 붙을 수 있고, 일부 직무는 직무 인터뷰에서 라이브 코딩을 함께 봅니다. 직무 인터뷰와 종합 인터뷰는 본사 대면으로 각 1시간 안팎입니다. 일부 공고 상세에는 실무 면접, 임원 면접, 평판 조회 순서로 적혀 있어 지원 전에 공고별 절차를 확인하는 편이 좋습니다. 입사 후 3개월 수습이 있고, 전문연구요원 전직과 신규 편입을 받습니다(신규 편입은 수습 해제 뒤 신청). 서류 결과는 접수 후 영업일 10일 안에, 면접 결과는 5일 안에 불합격자까지 모두 알려 준다고 FAQ 에 적었습니다.

이렇게 지원하면 좋아합니다 공개된 채용 기준과 리더의 말에서 정리했습니다

    1성능 숫자보다 비용과 전력 대비 효율로 말하세요

    대표가 인터뷰마다 달러당, 와트당 토큰 수를 기준으로 내세웁니다. 지연 시간을 줄인 경험이라도 같은 자원으로 처리량을 얼마나 늘렸는지, 메모리 대역폭을 얼마나 활용했는지로 풀어 쓰면 회사의 관점과 맞닿습니다.

    2SW 지원자는 PyTorch 와 vLLM 을 기준점으로 삼으세요

    LPU 소프트웨어는 PyTorch, vLLM 흐름을 바꾸지 않고 칩을 쓰게 하는 것이 목표입니다. Compiler 공고는 MLIR, LLVM 경험을, Serving 공고는 vLLM, SGLang 경험을 우대하니 Legato 소개 글을 읽고 맡을 층을 정해 두세요.

    3직무 인터뷰는 대면 1시간, 프로젝트를 구체적으로 준비하세요

    채용 안내에 직무 인터뷰는 현업 팀원과 본사에서 1시간 안팎이고 일부 직무는 라이브 코딩을 함께 본다고 적혀 있습니다. 경력이 길어도 C/C++ 코드를 그 자리에서 짜는 준비를 해 두는 편이 안전합니다.

    4HW 지원자는 양산과 검증 경험을 앞에 두세요

    회사가 가장 큰 과제로 양산 신뢰성을 꼽고 있고, HW Validation 공고는 EVT/DVT 단계 보드 검증을, SoC Firmware 공고는 FPGA 프로토타입 bring-up 을 요구합니다. 칩을 실제로 살려 본 경험이 설계 경험만큼 무게를 가집니다.

    5서류에서 지원 동기가 분명히 드러나게 쓰세요

    서류 전형에서 지원 동기와 주요 역량을 함께 본다고 밝혔습니다. GPU 대신 LPU 가 왜 필요한지에 대한 자기 생각을 한두 문장으로 적으면, LLM 추론 전용 칩이라는 회사의 선택을 이해하고 왔다는 신호가 됩니다.

회사가 공개한 채용 안내, 대표와 리더의 인터뷰, 채용공고에 반복해서 나오는 표현을 근거로 정리한 해석입니다. 합격을 보장하지 않습니다.

이 직무는 이런 사람을 찾습니다 기술블로그, 채용 인터뷰, 링크드인에서

데이터·AI 1

ML 엔지니어링 (AI Inference/Serving)
누가 하겠지 기다리지 않고 맡는 사람

팀장으로서 팀원들에게 늘 "나다 싶으면 해라"라고 말한다고 적었습니다. 아무도 나서지 않던 기술 블로그를 직접 만들고, 한 사람이 빠져도 멈추지 않도록 편집 그룹이 운영하는 구조로 짠 과정을 예로 들었습니다.

박민호 ML Engineering Lead · HyperAccel 기술 블로그 · 2025-12

지원 전에 알아둘 것

  • 공고 목록은 hyperaccel.career.greetinghr.com/ko/guide 에 있습니다. 원하는 직무가 없으면 인재풀에 등록해 두면 채용이 열릴 때 먼저 검토한다고 안내합니다.
  • 탈락한 뒤 같은 포지션이나 다른 포지션에 다시 지원해도 불이익이 없다고 FAQ 에 적혀 있습니다.
  • 면접은 서초구 본사 대면이 기본입니다. 사전 인터뷰만 전화나 화상으로 하고, 조율이 필요하면 채용 담당자에게 따로 요청할 수 있습니다.
  • 외국인도 지원할 수 있지만 한국 근무가 가능한 비자와 한국어 소통이 조건이고, 이력서는 한국어로 쓰라고 안내합니다.

자주 묻는 질문

하이퍼엑셀 채용 절차는 어떻게 되나요?

하이퍼엑셀 채용은 서류 전형 → 직무 인터뷰 → 종합 인터뷰 → 처우 협의 및 최종 합격 순서로 진행됩니다. 공고는 GreetingHR 채용 페이지에서 관리하고 2026년 9월 기준 서울 근무 공고가 20건 안팎 열려 있습니다.

하이퍼엑셀에 어떻게 지원하면 좋을까요?

하이퍼엑셀에 지원할 때 도움이 되는 점은 성능 숫자보다 비용과 전력 대비 효율로 말하세요, SW 지원자는 PyTorch 와 vLLM 을 기준점으로 삼으세요, 직무 인터뷰는 대면 1시간, 프로젝트를 구체적으로 준비하세요입니다. 대표가 인터뷰마다 달러당, 와트당 토큰 수를 기준으로 내세웁니다.

하이퍼엑셀은 어떤 사람에게 맞나요?

LLM 추론을 하드웨어나 시스템 소프트웨어 수준에서 파고들고 싶고, 칩이 처음 양산되는 시기의 불확실성을 감당할 수 있는 사람.

하이퍼엑셀 분위기와 평판은 어떤가요?

자주 언급되는 강점은 칩 설계부터 컴파일러, 런타임, 서빙 소프트웨어까지 한 회사 안에서 전부 다룬다, 네이버클라우드, LG전자, 현대차 컨소시엄처럼 실제 수요처와 함께 칩을 검증한다, IEEE MICRO 2024 최우수 논문상 등 학계에서 검증된 연구를 바탕으로 출발했다입니다. 약점으로는 첫 칩이 샘플 단계라 대량 양산의 신뢰성 검증이 아직 남아 있다, 매출 규모와 손익을 공개한 자료가 없어 재무 안정성은 투자 유치 규모로만 가늠할 수 있다, 인원을 90여 명에서 120명 이상으로 늘리는 중이라 조직과 절차가 계속 바뀔 수 있다이 꼽힙니다.

하이퍼엑셀 재정 상태는 안정적인가요?

매출과 손익을 확인할 수 있는 공개 자료를 찾지 못해 해당 칸은 비워 두었습니다.

하이퍼엑셀 복지는 무엇이 있나요?

전 직원에게 모션데스크를 지급하고 라운지와 안마의자, 음료와 간식이 있는 스낵바를 운영합니다, 유연근무제를 운영하고 연차는 자유롭게 쓰도록 안내합니다, 사무실이 강남역과 양재역 사이 뱅뱅사거리에 있어 2호선, 3호선, 신분당선으로 다닐 수 있습니다, 매월 복지포인트를 주고 팀 단위 활동비도 매달 지원합니다, 해마다 종합검진을 지원하고 장기근속 포상 제도가 있습니다, 교육비와 도서 구입을 지원하고 동호회와 사내 스터디 활동도 지원합니다 등이 있습니다.

진행 중인 공고 21건

사업/마케팅
Business서울 서초구정규직경력 7년 이상
상시
기획/PM
Business서울 서초구정규직경력 5~8년
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 5~10년
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 7년 이상
상시
기타
R&D서울 서초구정규직경력 4년 이상
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 5년 이상
상시
기타
R&D서울 서초구정규직경력 10년 이상
상시
데이터/AI
R&D서울 서초구정규직경력 2년 이상
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구인턴신입
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구인턴경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 1년 이상
상시
개발
R&D서울 서초구정규직경력 무관
상시
사업/마케팅
Business서울 서초구정규직경력 3년 이상
상시
사업/마케팅
Business서울 서초구정규직경력 10년 이상
상시
기획/PM
Business서울 서초구정규직신입
상시

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관심 회사: 하이퍼엑셀

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