엔비디아 vs. AMD – AI 가속기 경쟁 구도 정리

엔비디아 vs. AMD – AI 가속기 경쟁 구도 정리

 

안녕하세요.

약사 와이프와 함께하는 히픽입니다.

오늘 남겨볼 이야기는요,

최근 포스트에 이어 AI 가속기 경쟁 구도 정리해본 내용.

 

엔비디아 vs. AMD – AI 가속기 경쟁 구도 정리

AI 가속기 시장에서 **엔비디아(NVIDIA)**와 **AMD(Advanced Micro Devices)**는 대표적인 경쟁자입니다. 두 기업은 각각 B200/H100(엔비디아), MI300(AMD) 같은 최신 AI 가속기를 출시하며 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 이번 글에서는 엔비디아와 AMD의 AI 가속기 구조를 비교하며, 각 기업의 강점과 차이점을 쉽게 설명해보겠습니다.

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1. 엔비디아(NVIDIA)의 AI 가속기 아키텍처

엔비디아는 AI 가속기 시장에서 가장 앞서 있는 기업입니다. 최근 발표된 B200(Blackwell)과 기존 H100(Hopper) GPU는 세계적인 AI 기업들이 가장 많이 사용하는 제품군입니다.

✅ 엔비디아 GPU의 주요 특징

1️⃣ 병렬 연산 최적화

• GPU 내부에 수천 개의 연산 유닛이 포함되어 있어 대량의 연산을 동시에 수행 가능
• Tensor Core(텐서 코어)를 통해 **AI 연산(행렬 곱셈)**을 가속화

2️⃣ 확장성(Scalability) 강화

• NVLink: 여러 개의 GPU를 연결해 하나의 거대한 AI 가속기로 동작 가능
• InfiniBand 네트워크: 대규모 데이터센터에서도 수천 개의 GPU를 원활하게 연결

3️⃣ HBM(High Bandwidth Memory) 채택

• AI 모델 훈련 시 빠른 데이터 처리를 위해 HBM3 및 향후 HBM4 지원
• 최신 B200 GPU는 총 192GB HBM3e 메모리를 탑재

4️⃣ AI 가속을 위한 전용 소프트웨어 스택

• CUDA(병렬 연산 프로그래밍 프레임워크) 지원 → AI 연구자 및 개발자들이 선호
• Transformer Engine → AI 모델(예: GPT-4, Llama) 훈련을 최적화

✅ 엔비디아의 강점: 강력한 소프트웨어 생태계(CUDA) + 확장성 높은 하드웨어(NVLink, InfiniBand)
🚨 단점: 높은 가격, 엔비디아에 대한 의존도 증가(특히 클라우드 기업)

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2. AMD(Advanced Micro Devices)의 AI 가속기 아키텍처

AMD는 최근 MI300 시리즈를 발표하며 AI 가속기 시장에서 엔비디아와의 격차를 줄이고 있습니다.

✅ AMD MI300 시리즈의 주요 특징

1️⃣ 칩렛(Chiplet) 아키텍처 활용

• 하나의 거대한 칩 대신 여러 개의 작은 칩을 조합해 생산 효율성 향상
• CPU + GPU 통합 설계 → AI 훈련뿐만 아니라 HPC(고성능 컴퓨팅)에도 최적화

2️⃣ 고성능 HBM 메모리 탑재

• MI300X: 192GB HBM3 메모리 → 엔비디아 B200과 동급
• 메모리 대역폭을 극대화해 대량의 AI 데이터를 빠르게 처리 가능

3️⃣ GPU 간 연결 방식의 차이

• 엔비디아는 **스위치 토폴로지(Switch Topology)**를 활용하여 모든 GPU를 중앙 네트워크를 통해 연결
• AMD는 Point-to-Point 방식을 사용해 GPU끼리 직접 연결(단, 확장성이 제한될 수 있음)

4️⃣ 오픈 소스 기반 소프트웨어 지원

• ROCm: AMD의 오픈소스 병렬 연산 프레임워크 → CUDA의 대안
• 기존 엔비디아 CUDA 생태계를 넘어서는 데 시간이 필요

✅ AMD의 강점: 칩렛 기술 활용으로 제조비 절감 + HBM 메모리 강점
🚨 단점: 소프트웨어 생태계 부족(CUDA 대비 ROCm 활용도가 낮음) + 네트워크 확장성 문제

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3. 엔비디아 vs. AMD – AI 가속기 비교 정리

항목 엔비디아(NVIDIA) AMD

대표 제품	B200, H100	MI300X, MI300A
칩 구조	단일 대형 칩(TSMC 공정)	칩렛(Chiplet) 기반
GPU 연결 방식	스위치 기반(NVLink, InfiniBand)	Point-to-Point 연결
AI 소프트웨어	CUDA (강력한 생태계)	ROCm (오픈소스지만 지원 부족)
HBM 메모리	192GB HBM3e	192GB HBM3
확장성	뛰어남(클라우드/데이터센터 최적)	제한적(특히 대규모 트레이닝에서)
주요 고객	구글, 메타, 마이크로소프트, 오픈AI	일부 클라우드 기업 및 HPC(슈퍼컴퓨터)

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4. 엔비디아와 AMD의 미래 전략

✅ 엔비디아: AI 가속기 시장의 절대 강자

• 차세대 GPU(B300?) 개발 중 → HBM4 및 새로운 칩 구조 도입 예상
• NVLink와 InfiniBand를 더욱 강화해 초대형 데이터센터 환경에 최적화

✅ AMD: 칩렛과 소프트웨어 생태계 확장

• MI300X의 강점을 극대화하고 ROCm 소프트웨어 개선
• 향후 AI 시장에서 클라우드 서비스 업체들과의 협력을 강화할 가능성

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5. 결론 – AI 가속기 시장의 향방은?

현재 엔비디아가 AI 가속기 시장의 절대적인 강자로 자리 잡고 있지만, AMD도 칩렛 아키텍처 및 메모리 성능을 앞세워 경쟁력을 키우고 있음.

🔹 AI 훈련(Training)에서는 여전히 엔비디아가 강세
🔹 AI 추론(Inference) 및 특정 워크로드에서는 AMD도 경쟁력 있음
🔹 장기적으로 AMD가 소프트웨어 생태계를 강화하면 경쟁이 더욱 치열해질 것

결과적으로, 엔비디아는 데이터센터 및 AI 트레이닝 시장에서 계속 강세를 유지할 가능성이 높고, AMD는 특정 HPC 및 클라우드 AI 시장에서 점유율을 확대할 것으로 예상됩니다.

AI 가속기 시장의 변화에 주목하며, 향후 칩렛, HBM4, AI 전용 칩 등의 기술이 어떻게 발전할지 기대해 봅니다!