OpenAI가 이 가속기들을 가장 먼저 확보하는 곳 중 하나입니다.
AMD의 차세대 Instinct MI450 시리즈 가속기는 CDNA 5 아키텍처를 기반으로 하며, 내년 하반기 출시가 예정되어 있습니다. 이 칩렛은 TSMC의 N2(2nm급) 공정 기술로 제작될 예정이며, 이는 AMD가 AI GPU에 선단 제조 공정을 최초로 적용하는 사례가 됩니다. 최신 공정 노드의 사용은 AMD가 N3 기반으로 제작될 것으로 예상되는 엔비디아의 곧 출시될 Rubin GPU 및 시스템과 경쟁하는 데 결정적인 우위를 제공할 수 있습니다.
AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 야후 파이낸스와의 인터뷰에서 "MI450 세대는 2nm 기술이 탑재되어 가장 진보된 제조 능력을 갖추고 있으며, 랙 규모 솔루션까지 통합되어 모든 컴퓨팅 요소를 결합했습니다"라고 전하며, "이 모든 것을 구축하기 위해서는 전방위적인 협력이 필요합니다. 저희는 이에 대해 큰 자부심을 느끼고 있으며 집중하고 있습니다"라고 밝혔습니다.
한편, AMD의 현 세대 CDNA 4 기반 Instinct MI350 시리즈 AI 가속기는 TSMC의 검증된 N3 시리즈 제조 기술(2022년 말 양산 시작)로 생산된 컴퓨팅 칩렛을 사용합니다. 따라서 AMD가 AI 및 HPC 애플리케이션을 위한 차세대 GPU에 2nm급 제조 공정으로 전환하는 것은 매우 자연스러운 흐름입니다. MI450 시리즈는 AMD가 AI 전용으로 설계하는 최초의 프로세서가 될 것이므로, 적절한 데이터 형식과 명령어를 지원할 수 있습니다. 새로운 제조 노드는 AMD가 차세대 컴퓨팅 GPU에 상당한 기술적 강점('secret sauce')을 더할 수 있게 할 것으로 기대됩니다.
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실제로 N2는 TSMC가 '풀 노드(full node)'라고 명명한 개선 효과를 이전 세대 대비 약속합니다. 같은 전력 또는 복잡성에서 10%~15%의 성능 향상, 또는 같은 주파수에서 25%~30%의 전력 감소, 그리고 N3E 대비 15%의 트랜지스터 밀도 증가가 기대됩니다. 새로운 제조 노드의 핵심 장점은 게이트-올-어라운드(GAA) 트랜지스터인데, 이는 설계 및 기술 공동 최적화(DTCO)를 활용할 때 최대 효율성으로 설계를 맞춤화하는 것을 가능하게 합니다. 전반적으로 N2로의 전환은 AMD에 성능 효율성과 트랜지스터 밀도를 포함한 광범위한 이점을 가져다줄 것입니다.
엔비디아는 이미 차세대 Rubin GPU가 TSMC의 N3 기술(엔비디아의 요구에 맞게 조정된 N3P로 추정)을 사용하여 생산될 것이라고 발표했습니다. 따라서 AMD의 Instinct MI450은 제조 공정 관점에서 핵심 경쟁사보다 우위를 점하게 됩니다. 또한, 72개의 Instinct MI450 GPU를 탑재한 AMD의 Helios 랙 규모 솔루션은 엔비디아의 Rubin 기반 NVL144 시스템에 비해 더 많은 HBM4 메모리(21TB 대비 31TB)와 더 높은 메모리 대역폭(936 TB/s 대비 1,400 TB/s)을 제공할 것입니다. 다만, 엔비디아의 차세대 랙 규모 솔루션은 AMD의 Helios(2,900 PFLOPS 대비 3,600 PFLOPS)보다 더 높은 FP4(또는 NVFP4) 성능을 제공할 예정이므로, 특히 Instinct MI450 시리즈 GPU의 UALink 규모 확장 상호 연결에 대한 불확실성을 고려할 때, 어떤 시스템이 더 빠르고 전력 효율적일지는 미지수입니다.
AMD의 Instinct MI450을 채택한 초기 고객 중 하나로 알려진 OpenAI는 내년 하반기부터 해당 하드웨어를 받기 시작할 예정이며, 이후 AMD의 매출이 가파르게 증가할 것으로 예상됩니다. 리사 수 CEO에 따르면, 이 프로젝트는 여러 단계에 걸쳐 진행될 것이며, 완전히 가동되면 막대한 추가 매출(double-digit billions)을 창출할 것으로 기대됩니다. AMD에게 이 파트너십은 자체 AI 아키텍처와 데이터센터 솔루션에 대한 수년간의 투자에 대한 시장의 검증을 의미합니다.
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