사진: Dan Farber (Flickr 제공).IBM은 인공지능 도입을 촉진하기 위한 업데이트가 포함된 최신 메인프레임 하드웨어 출시를 발표했습니다. IBM은 화요일에 새로운 IBM z17 메인프레임 하드웨어를 발표했으며, 이 제품은 6월 18일부터 사용 가능합니다.
또한, IBM은 밝혔습니다 . 이와 더불어, 올해 3분기에는 메인프레임 운영체제인 z/OS 3.2의 새로운 버전을 선보일 예정입니다.
IBM이 IBM z17 메인프레임 컴퓨터 하드웨어를 공개했습니다
별도의 설명 없이 제시됨:
"하드웨어 및 컨설팅 회사인 IBM은 월요일, AI 에이전트 및 생성형 AI를 포함한 250개 이상의 AI 활용 사례를 위해 설계된 최신 메인프레임 컴퓨터 하드웨어인 IBM z17을 발표했습니다." pic.twitter.com/G7pgFoiLEq
— 트렌 그리핀 (@trengriffin) 2025년 4월 8일
거대 기술 기업 IBM은 4월 8일 최신 메인프레임 하드웨어인 IBM z17을 발표했습니다. IBM은 이 최신 메인프레임 하드웨어가 인공지능(AI) 도입을 가속화하기 위해 개발되었다고 밝혔습니다.
컨설팅 회사는 IBM z17이 IBM Telum II 프로세서로 구동된다는 점을 강조했습니다. IBM은 또한 최신 메인프레임 하드웨어 버전이 AI 에이전트 및 생성형 AI를 포함하여 250개 이상의 AI 사용 사례를 위해 설계되었다고 밝혔습니다.
데이터에 따르면 현재 포춘 500대 기업의 71%가 메인프레임을 사용하고 있으며, 전 세계 IT 운영 워크로드의 68%를 처리할 수 있습니다. 시장조사기관인 마켓 리서치 퓨처(Market Research Future)는 메인프레임 시장 규모가 2024년에는 약 53억 달러에 달할 것으로 전망했습니다.
이 거대 기술 기업은 z17이 하루에 4,500억 건의 추론 연산을 처리할 수 있으며, 이는 이전 모델인 IBM z16보다 50% 향상된 수치라고 밝혔습니다. 이전 메인프레임 하드웨어는 2022년에 출시되었으며 IBM의 독자적인 텔럼(Tellum) 프로세서를 사용했습니다. IBM은 새로운 메인프레임 하드웨어가 다른 하드웨어, 소프트웨어 및 오픈 소스 도구와 완벽하게 통합되도록 설계되었다고 설명했습니다.
IBM Z 제품 관리 및 디자인 담당 부사장인 티나 타르퀴니오는 회사의 새로운 AI 가속기인 z17 개발에 5년이 걸렸다고 언급했습니다. 타르퀴니오 부사장은 또한 IBM이 z17을 개발하는 과정에서 100명이 넘는 고객으로부터 피드백을 수집하는 데 2,000시간 이상을 투자했다고 밝혔습니다.
타르퀴니오는 "칩 내부에서 AI 가속 성능을 7.5배 향상시켰다"고 강조했습니다. 또한, 이는 업계의 다른 유형의 가속기나 플랫폼에서 사람이 멀티 모델링을 수행하는 데 필요한 에너지보다 5.5배 적은 에너지라고 주장했습니다.
IBM은 미래의 워크로드를 위해 z17을 설계합니다
IBM은 새로운 시스템의 AI 가속기로 Telum II 프로세서에 내장된 AI 가속기 코어와 2025년 4분기에 출시될 Spyre 가속기가 포함된다고 밝혔습니다. 또한, z17의 경우 32코어 Spyre 가속기가 옵션 PCIe 카드 형태로 제공되며, 필요에 따라 추가 카드를 장착할 수 있다고 덧붙였습니다.
"저희는 완벽한 가속기를 개발했습니다. 시스템 온 칩, PCIe 카드, 컴파일러, 런타임, 장치 드라이버 등이 모두 포함되어 있습니다."
~ 제프 번스 , IBM 연구소 AI 하드웨어 센터 소장.
연구 과학자 비지 스리니바산은 z17과 관련된 전체 소프트웨어 스택이 있으며, Telum II와 Spyre 개발의 핵심은 하드웨어와 소프트웨어 혁신 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이었다고 밝혔습니다.
이 거대 기술 기업은 인공지능(AI)의 급증하는 에너지 수요에 보다 효율적인 기술로 대응하기 위해 2019년 IBM 리서치 AI 하드웨어 센터를 설립했다고 밝혔습니다. IBM은 AI 하드웨어 전략에 저정밀 컴퓨팅 기술을 접목하여 AI 연산 시스템의 전력 효율을 향상시키는 데 중점을 두었다고 설명했습니다. 또한, 기존 GPU나 CPU를 이용한 근사 연산보다는 저정밀 하드웨어를 처음부터 설계하는 것이 딥러닝에 있어 더 뛰어난 전력 효율을 제공할 수 있다고 주장했습니다.
프로그램 책임자인 존 로젠은 "ChatGPT 이전부터 컴퓨팅 워크로드의 변화를 예상했다"고 언급했습니다. 그는 또한 Spyre Accelerator와 32개의 코어를 갖춘 시스템 온 칩이 그 효과를 발휘했다고 믿습니다.
AI 하드웨어 설계 부문 수석 연구원이자 선임 관리자인 릴랜드 창은 왓슨엑스(watsonx)가 급변하는 AI 환경 속에서 길잡이 역할을 해 주었다고 인정했습니다. 창은 워크로드가 빠르게 변화하는 반면 칩 개발에는 수년이 걸리기 때문에 AI 칩 설계에서 가장 큰 어려움은 개발 일정이라고 지적했습니다. 또한, 팀이 특정 AI 추론 벤치마크에 최적화하기 위해 스파이어(Spyre)를 설계할 당시, 목표가 불과 두 달 만에 완전히 바뀌었던 사례도 언급했습니다.
해당 기술 기업은 Spyre 가속기가 z17 고객이 자사 플랫폼에 가져올 새로운 AI 워크로드를 처리하도록 설계되었다고 밝혔습니다. 이 거대 기술 기업은 업그레이드된 메인프레임이 생성형 및 에이전트형 AI, 예를 들어 분류 모델에 최적화되어 있으며, 현재 AI 분야에서 관심이 식어가는 모델에는 적합하지 않다고 주장했습니다.
