AI 에서 엔비디아의 독점적 지위에 도전장을 내밀었습니다 . 이번 행보는 두 거대 기술 기업 간의 치열한 경쟁에 불을 지필 것으로 예상됩니다. AMD는 AI 시장 규모가 2023년 450억 달러, 2027년에는 4,000억 달러에 달할 것으로 예측하고 있습니다. 2024년까지 AI 칩 판매액 20억 달러 이상을 달성하겠다는 목표를 가지고 AMD는 AI 분야에 대한 공격적인 진출을 준비하고 있습니다.
MI300X의 성능 비약적 향상
AMD는 두 가지 AI 가속기 제품을 출시했는데, 그중 MI300X가 엔비디아의 H100과 경쟁할 주요 제품으로 자리매김하고 있습니다. MI300X의 가장 두드러진 특징 중 하나는 인상적인 192GB의 고대역폭 메모리로, 엔비디아 H100의 메모리 용량보다 두 배 이상 많습니다. 이러한 상당한 메모리 용량 우위는 특히 방대한 메모리 자원을 요구하는 대규모 언어 모델(LLM) 관련 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.
AMD는 MI300X의 성능에 대해 엔비디아의 H100과 비교하며 과감한 주장을 펼치고 있습니다. 특정 LLM(로컬 라이프사이클)에서 추론을 실행할 때 1.6배의 성능을 제공한다고 하며, BLOOM 176B 모델을 예로 들고 있습니다. 또 다른 주목할 만한 특징은 MI300X가 700억 개의 파라미터를 가진 모델에서 추론을 처리할 수 있다는 점인데, 이는 엔비디아의 현재 제품 라인업에서는 찾아볼 수 없는 기능입니다.
Zen 4 CPU 코어를 탑재한 MI300A를 소개합니다
MI300X가 최고급 옵션으로 자리매김하고 있는 가운데, AMD는 또 다른 가성비를 제공하는 MI300A도 선보였습니다. MI300A는 MI300X보다 GPU 코어와 메모리 용량은 적지만, AMD의 최신 Zen 4 CPU 코어를 탑재했습니다. 이러한 구성 덕분에 MI300A는 효율성에 중점을 둔tron컴퓨팅 시장을 겨냥하고 있습니다. AMD는 MI300A가 이전 세대 MI250X 대비 와트당 성능이 1.9배 향상되었다고 주장합니다.
엔비디아가 데이터센터 GPU 시장에서 가진 중요한 이점 중 하나는 소프트웨어 생태계입니다. 16년 전에 개발된 엔비디아의 CUDA 플랫폼은 GPU를 활용한 연산 작업의 업계 표준으로 자리 잡았습니다. AMD와 같은 경쟁사에게 어려운 점은 CUDA가 엔비디아 GPU만 지원한다는 사실입니다. 이 때문에 고객들이 다른 AI 칩 제조사의 제품으로 원활하게 전환하기 어렵습니다.
이에 대응하여 AMD는 현재 6번째 버전인 오픈 GPU 컴퓨팅 플랫폼 ROCm을 제공합니다. ROCm은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 AI 프레임워크를 지원하며, AMD는 전략적 파트너십 및 인수 합병을 통해 생태계를 확장해 왔습니다. 특히 AMD는 오픈 소스 AI 소프트웨어 회사인 Nod.ai를 인수하여 소프트웨어 역량을 강화하고 엔비디아와의 격차를 좁혔습니다.
주요 파트너십 및 고객 채택
엔비디아가 소프트웨어 분야에서 우위를 점하고 있는 가운데, AMD는 새로운 AI 칩으로 이미 주목할 만한 고객들을 확보했습니다. 마이크로소프트와 메타 플랫폼(구 페이스북)은 AMD의 기술을 도입하기로 결정했습니다. 마이크로소프트는 MI300X 기반의 새로운 Azure 가상 서버 시리즈를 출시할 예정이며, 메타 플랫폼은 MI300X를 다양한 AI 추론 워크로드에 활용할 계획입니다.
또한 오라클은 MI300X 칩이 탑재된 베어메탈 인스턴스를 제공할 예정이며, 델, 휴렛팩커드 엔터프라이즈, 레노버, 슈퍼마이크로와 같은 주요 하드웨어 제조업체들은 AMD의 새로운 AI 제품을 기반으로 한 시스템 구축을 계획하고 있습니다.
AMD는 단기적으로 급증하는 AI 가속기 수요를 충족할 준비가 되어 있습니다. 그러나 이 시장의 장기적인 발전 방향은 여전히 불확실합니다. AI는 여전히 핵심 기술이지만, 경쟁이 심화되고 엔비디아 외에도 더욱 경쟁력 있는 대안들이 등장함에 따라 가격 경쟁 압력이 발생할 수 있습니다.
