엔비디아는 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 선도

GPU 시리즈 연혁 및 주요 특징

엔비디아는 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 선도적인 GPU를 지속적으로 개발하며 시장을 주도하고 있습니다. 각 세대의 GPU는 혁신적인 기술과 성능 향상을 통해 AI 연구와 산업에 큰 영향을 미쳤습니다.

엔비디아 서버용 GPU 시리즈 연혁 및 주요 특징

V100 (Volta 아키텍처)

출시 시기: 2017년

주요 특징

Tensor 코어 최초 도입으로 딥러닝 연산 가속화

FP16 연산 성능: 125 TFLOPS

메모리: 최대 32GB HBM2, 대역폭 900GB/s

TDP: 약 300W

의의: AI 훈련 및 추론에서 기존 GPU 대비 두드러진 성능 향상을 제공하여 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아의 입지를 강화했습니다.

A100 (Ampere 아키텍처)

출시 시기: 2020년

주요 특징

3세대 Tensor 코어로 AI 성능 향상

FP16 연산 성능: 312 TFLOPS

메모리: 40GB 또는 80GB HBM2 e, 대역폭 1.6TB/s

MIG(Multi-Instance GPU) 기술로 GPU 리소스 분할 가능

의의: AI 훈련 속도를 대폭 향상하고, GPU 자원의 효율적인 활용을 가능하게 하여 다양한 워크로드에 유연하게 대응할 수 있습니다.

H100 (Hopper 아키텍처)

출시 시기: 2022년

주요 특징

4세대 Tensor 코어와 Transformer Engine 탑재로 대규모 AI 모델 처리 가능

FP16 연산 성능: 1000 TFLOPS

메모리: 80GB HBM3, 대역폭 3TB/s

TDP: 700W

의의: 대규모 언어 모델 등 고급 AI 워크로드에 최적화된 성능을 제공하여 AI 연구와 산업에 새로운 가능성을 열었습니다.

H200

출시 시기: 2024년 중반

주요 특징

H100을 기반으로 메모리 성능 개선

메모리: 141GB HBM3 e, 대역폭 4.8TB/s

기타 성능은 H100과 유사하지만, 대용량 메모리로 더 큰 AI 모델 처리 가능

의의: 대규모 AI 모델 처리에 더욱 최적화된 메모리 성능을 제공하여 AI 연구의 한계를 확장한 것으로 기대됩니다.

경쟁사 동향

AMD

제품: MI100, MI200 시리즈

전략: ROCm 소프트웨어 생태계 구축으로 CUDA에 대항하며, AI 및 HPC 시장에서 점유율 확대를 목표로 하고 있습니다.

인텔

제품: Ponte Vecchio GPU

전략: Habana Labs 인수로 AI 가속기 라인업을 강화하고, 데이터센터와 AI 시장에서 입지를 넓히고 있습니다.

구글

제품: TPU(Tensor Processing Unit)

전략: 자체 개발한 TPU를 클라우드 서비스에 활용하여 AI 연산 효율을 높이고, 엔비디아 의존도를 낮추고 있습니다.

아마존

제품: Inferentia, Trainium

전략: 자체 AI 칩을 개발하여 AWS에 도입함으로써 클라우드 서비스의 경쟁력을 강화하고 있습니다.

마이크로소프트

프로젝트: Project Athena

전략: 자체 AI 칩 개발을 통해 클라우드 서비스와 AI 연구의 효율성을 높이고 있습니다.

AI 추론 시장 동향

엔비디아의 주도: GPU를 통한 AI 추론 시장에서 엔비디아가 여전히 주도적인 위치를 차지하고 있습니다. 다만 한국기업 SK하이닉스에서 엔비디아가 요구하는 H200 칩셋 부응하면서 대응하고 있습니다.

경쟁사 추격: AMD, 인텔 등 경쟁사들의 추격이 거세지고 있으며, 클라우드 서비스 제공업체들의 자체 칩 개발로 시장이 다각화되고 있습니다.

에너지 효율성 강조: 저전력, 고효율 추론 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

미국과 중국의 고성능 반도체 확보 주도권 경쟁

미국의 전략

수출 통제 강화

첨단 반도체 및 제조 장비의 대중국 수출 제한을 통해 중국의 기술 발전을 견제하고 있습니다.

미국은 AI 칩 수출 규제를 확대하여 중국의 AI 기술 개발을 제한하고 있습니다. 그러나 지난주 중국기업 DeepSeek사가 GPT 4o 성능과 유사한 제품을 출시하면서 비상이 걸렸습니다. 무려 H100 5만대를 이용했다는 전언입니다.

국내 생산 강화

CHIPS Act를 통해 반도체 산업을 지원하고, 글로벌 기업들의 미국 내 투자를 유치하고 있습니다.

기술 동맹 강화

한국

엔비디아는 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 지속적인 혁신을 통해 시장을 선도하고 있습니다. 최근에는 새로운 GPU 아키텍처와 시스템을 발표하여 AI 모델 훈련 및 추론 성능을 크게 향상했습니다. 한편, 중국의 AI 기업인 딥시크(DeepSeek)는 제한된 자원과 미국의 수출 규제 속에서도 독자적인 AI 모델을 개발하여 주목받고 있습니다. 이러한 글로벌 AI 반도체 경쟁의 현황과 향후 전망을 살펴보겠습니다.

엔비디아의 최신 GPU 아키텍처와 시스템

Blackwell 아키텍처 기반 GPU

엔비디아는 최신 Blackwell 아키텍처를 기반으로 한 GPU를 발표하였습니다. 대표적인 제품으로는 B100과 B200이 있으며, 이들은 이전 세대 대비 성능과 효율성이 크게 향상되었습니다. 특히, B200은 8개의 Blackwell GPU로 구성되어 총 1,440GB의 GPU 메모리와 72 페타플롭스의 훈련 성능, 144 페타플롭스의 추론 성능을 제공합니다.

DGX B200 시스템

엔비디아의 DGX B200은 AI 개발의 모든 단계를 지원하는 통합 AI 플랫폼으로, 5세대 NVLink로 상호 연결된 8개의 Blackwell GPU를 탑재하고 있습니다. 이 시스템은 이전 세대 대비 3배의 훈련 성능과 15배의 추론 성능을 제공하여, 거대 언어 모델, 추천 시스템, 챗봇 등 다양한 워크로드를 처리할 수 있습니다.

중국 딥시크의 AI 모델 개발

중국의 AI 기업 딥시크는 미국의 고성능 칩 수출 규제로 인해 H100과 같은 고급 AI 칩에 접근이 어려운 상황에서도, 제한된 자원을 활용하여 높은 성능의 AI 모델을 개발하였습니다. 딥시크의 V3 모델은 일부 평가에서 오픈 AI와 구글의 챗봇을 능가하는 성능을 보였으며, 개발 비용은 약 557만 6000달러로, 메타의 최신 AI 모델 훈련 비용의 10분의 1 수준에 불과합니다.

글로벌 AI 반도체 주도권 경쟁과 향후 전망

엔비디아는 지속적인 기술 혁신을 통해 AI 반도체 시장에서의 지배력을 강화하고 있습니다. 그러나 중국 기업들의 기술 발전과 미국의 수출 규제 등의 요인으로 인해 시장 환경이 변화하고 있습니다. 향후 AI 반도체 시장에서는 성능뿐만 아니라 비용 효율성, 에너지 효율성, 그리고 공급망 안정성 등이 중요한 경쟁 요소로 부각될 것으로 예상됩니다.

엔비디아와 같은 선도 기업들은 이러한 변화에 대응하기 위해 지속적인 연구 개발과 함께, 파트너십 강화, 공급망 다변화 등의 전략을 추진할 것으로 보입니다. 한편, 중국 기업들은 제한된 자원과 환경 속에서도 혁신적인 접근을 통해 경쟁력을 높이고 있으며, 이는 글로벌 AI 생태계의 다양성과 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

결론적으로, AI 반도체 시장은 기술 혁신과 글로벌 경쟁이 치열하게 전개되는 분야로, 각 기업들의 전략과 대응에 따라 시장 판도가 크게 변화할 수 있습니다. 따라서 지속적인 시장 모니터링과 유연한 전략 수립이 필요합니다.