▲ AMD, 생성 AI용 GPU 신제품 출시(유튜브캡쳐)     ©장애인인식개선신문

(장애인인식개선신문= 최봉혁 칼럼니스트) = 칩 제조업체가 인공 지능(AI) 생성을 지원하기 위해 데이터 센터용 GPU 개발에 점점 더 집중하고 있다. 기업들이 제너레이티브 AI 기술을 채택하기 위해 서두르면서 데이터 센터의 GPU에 대한 수요가 급증했다.

현재 Nvidia는 데이터 센터 GPU 시장에서 약 80%의 상당한 시장 점유율을 보유하고 있으며 AMD는 약 20%를 차지하고 있다. 그러나 경쟁이 심화되고 있다. 인텔은 최근 자체 고성능 GPU '폰테 베키오(Ponte Vecchio)'를 발표하며 시장 진입을 예고하며 엔비디아와 AMD에 도전장을 내밀었다.

이에 AMD는 차세대 GPU인 'MI300X'를 공개했다. AMD CEO Lisa Su는 AMD의 CDNA 아키텍처와 함께 새로운 칩이 특히 대규모 언어 모델 및 기타 최첨단 AI 애플리케이션을 위해 설계되었다고 말했다. 이 회사는 올해 후반에 MI300X를 출시하는 것을 목표로 하고 있다.

MI300X는 최대 192GB의 메모리를 제공하므로 대규모 AI 모델을 처리하는 데 적합하다. GPU 8개를 합친 '인피니티 아키텍처'도 통합했다.

수요 증가로 데이터센터용 GPU 가격이 치솟고 있다. 일례로 엔비디아 H100 GPU는 지난해 말 전자상거래 사이트에서 3만6000달러에 팔렸으나 지난달 중순에는 4만7000달러에 팔려 1만 달러가 넘는 가격 으로 거래 되고 있다.

AMD는 새로운 칩의 가격 세부 정보를 공개하지 않았지만 GPU 가격을 낮추면 기업을 위한 생성 AI 서비스 개발 및 유지 비용을 크게 줄일 수 있다. 따라서 AMD가 엔비디아보다 낮은 가격에 새로운 칩을 내놓을 수 있다면 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있다.

시장의 경쟁체계에서 세계적인 회사들이 차세대 GPU 제품을 개발에 참여하고 있다.

▲ NVIDIA GeForce RTX 40 시리즈  © 장애인인식개선신문

여러 회사가 데이터 센터 및 인공 지능을 포함한 다양한 응용 프로그램을 위한 차세대 GPU 개발에 적극적으로 참여하고 있다. 다음은 저명한 플레이어와 대표 개발 제품이다.

엔비디아:

제품: Nvidia Ampere 아키텍처(A100 GPU)

설명: Nvidia의 Ampere 아키텍처는 AI, 데이터 분석 및 고성능 컴퓨팅의 증가하는 요구를 해결하도록 설계되었다. 주력 제품은 A100 GPU로 대용량 메모리, 향상된 AI 기능, 가속화된 컴퓨팅 성능 등 인상적인 기능을 자랑한다. AI 교육 및 추론 작업을 위해 데이터 센터에서 널리 사용된다.

AMD:

제품: AMD CDNA 아키텍처(MI300X)

설명: AMD의 CDNA 아키텍처는 AI 및 과학적 워크로드를 위한 고성능 컴퓨팅 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 아키텍처를 기반으로 곧 출시될 MI300X GPU는 AMD의 가장 진보된 GPU가 될 것으로 예상된다. 대용량 메모리(최대 192GB) 및 여러 GPU를 결합하는 Infinity 아키텍처와 같은 기능을 통해 대규모 AI 모델 및 최첨단 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 한다.

인텔:

제품: 인텔 Xe 아키텍처(Ponte Vecchio)

설명: 인텔의 Xe 아키텍처는 AI, 고성능 컴퓨팅, 그래픽 등 다양한 애플리케이션을 위해 설계된 확장 가능한 GPU 아키텍처이다. 주력 제품인 Ponte Vecchio는 데이터 센터용으로 특별히 개발된 고성능 GPU이다. 높은 컴퓨팅 기능을 강조하고 기존 GPU 제품에 대한 경쟁력 있는 대안을 제공하기 위한 것이다.

구글:

제품: Google Tensor Processing Unit(TPU)

설명: 기존의 GPU 제조업체는 아니지만 Google은 기계 학습 워크로드에 맞게 조정된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)인 자체 맞춤형 TPU를 개발했다. TPU는 AI 교육 및 추론과 같은 작업에 최적화되어 있으며 Google 번역 및 Google 어시스턴트와 같은 AI 서비스를 지원하기 위해 Google 데이터 센터에서 널리 사용된다.

퀄컴:

제품: Qualcomm Adreno GPU

설명: Qualcomm의 Adreno GPU는 주로 모바일 장치용으로 설계되었지만 자동차 및 IoT와 같은 다른 영역에서도 응용 프로그램을 찾을 수 있다. 이러한 GPU는 효율적인 그래픽 렌더링 및 계산 기능을 제공한다. Qualcomm의 GPU 기술은 데이터 센터 애플리케이션에만 전적으로 초점을 맞추지는 않지만 Qualcomm Snapdragon 프로세서가 탑재된 장치에서 AI 처리 역할을 한다.

• NVIDIA GeForce RTX 40 시리즈: NVIDIA의 차세대 하이엔드 GPU 제품군으로, Ada Lovelace 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 RTX 30 시리즈보다 성능이 최대 2배 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• AMD Radeon RX 7000 시리즈: AMD의 차세대 하이엔드 GPU 제품군으로, RDNA 3 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 RX 6000 시리즈보다 성능이 최대 50% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• Intel Arc Alchemist: Intel의 첫 번째 독자적인 GPU 제품군으로, Xe HPG 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 NVIDIA 및 AMD GPU와 경쟁할 수 있는 성능을 제공하며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• ARM Mali-G710: ARM의 차세대 모바일 GPU 제품군으로, Valhall 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 Mali-G610보다 성능이 최대 20% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• Qualcomm Adreno 740: Qualcomm의 차세대 모바일 GPU 제품군으로, Kryo 770 CPU와 함께 사용된다. 기존 Adreno 660보다 성능이 최대 30% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• MediaTek Dimensity 9000: MediaTek의 차세대 모바일 GPU 제품군으로, Armv9 CPU와 함께 사용된다. 기존 Dimensity 8000보다 성능이 최대 40% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• Samsung Exynos 2300: Samsung의 차세대 모바일 GPU 제품군으로, Armv9 CPU와 함께 사용된다. 기존 Exynos 2200보다 성능이 최대 50% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• TSMC Navi 31: TSMC의 차세대 고성능 GPU 제품군으로, RDNA 3 아키텍처를 기반으로 한다. 기존 Navi 21보다 성능이 최대 50% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• Huawei Kirin 9000: Huawei의 차세대 모바일 GPU 제품군으로, Armv9 CPU와 함께 사용된다. 기존 Kirin 9000보다 성능이 최대 30% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.
• Apple M2: Apple의 차세대 노트북용 GPU 제품군으로, TSMC의 5나노 공정을 기반으로 한다. 기존 M1보다 성능이 최대 18% 향상되었으며, 새로운 Ray Tracing 및 AI 기능을 제공한다.

이러한 차세대 GPU는 기존 GPU보다 성능이 크게 향상되었으며, 다양한 새로운 기능을 제공한다. 이러한 GPU는 게임, 그래픽 디자인, 인공지능, 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 사용될 것으로 예상된다.