AI 인프라의 협력적 혁신
VDURA와 **Advanced Micro Devices (AMD)**는 까다로운 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경의 성능을 최적화하기 위한 중요한 개발인 첫 번째 확장 가능한 AMD Instinct™ GPU 참조 아키텍처 출시를 발표했습니다. 이 검증된 청사진은 효율적이고 반복 가능한 대규모 GPU 구현을 위해 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹을 구성하는 방법을 정의합니다.
이 아키텍처는 VDURA V5000 스토리지 플랫폼을 AMD Instinct™ MI300 시리즈 가속기와 통합하여 성능 병목 현상을 제거하고 배포를 간소화하도록 특별히 설계되었습니다. 이 시스템은 AMD Instinct™ GPU를 완전히 활용하여 효율성, 확장성 및 운영 단순성을 강조하면서 지속적인 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 확장 가능한 단위당 최대 256개의 AMD Instinct™ GPU를 지원하며, 올플래시 레이아웃에서 최대 1.4 TB/s의 처리량과 4,500만 IOPS를 달성하고 약 5PB의 사용 가능한 용량을 제공합니다. 데이터 내구성은 다단계 이레이저 코딩을 통해 보장되며, 네트워킹 옵션에는 듀얼 플레인 400GbE 및 선택적 NDR/NDR200 InfiniBand가 포함됩니다.
VDURA CEO인 Ken Claffey는 "첫 번째 확장 가능한 AMD Instinct™ MI300 시리즈 가속기 참조 아키텍처를 발표하는 것은 차세대 AI 인프라를 선도하려는 우리의 공유된 약속을 강조합니다"라고 말했습니다. AMD는 VDURA의 GPU 최적화 성능, 낮은 클라이언트 오버헤드, 입증된 확장 능력 등을 이유로 기술 평가 후 VDURA를 선택했습니다. 이 솔루션은 이미 미국의 연방 시스템 통합업체에 의해 AI 슈퍼클러스터에 채택되어, AI 및 HPC 파이프라인이 스토리지 제한으로 인해 점점 더 제약을 받는 미션 크리티컬 워크로드에 대한 준비 상태를 입증했습니다.
Instinct MI350 시리즈를 통한 AMD의 전략적 추진
VDURA와의 협력은 AMD가 성장하는 AI 가속기 시장에 적극적으로 진출하려는 전략과 일치하며, 특히 최첨단 **Instinct MI350 시리즈 그래픽 처리 장치(GPU)**의 예상 성공으로 더욱 부각됩니다. AMD는 2025년 3분기 매출을 약 87억 달러로 예상하며, 3억 달러의 변동 가능성이 있습니다. 이러한 예측은 주로 MI350 시리즈의 예상되는 강력한 수요와 가속화된 배포에 의해 주도됩니다.
이러한 낙관적인 가이던스는 AMD의 상당한 재정적 궤적을 나타내며, 전년 대비 약 28% 증가, 분기 대비 13% 성장을 의미합니다. 이러한 성장은 주로 데이터 센터 부문의 강력한 두 자릿수 확장 덕분이며, 여기서 MI350X 및 MI355X 모델을 포함하는 Instinct MI350 시리즈가 핵심적인 역할을 합니다. AMD의 고급 CDNA 4 아키텍처를 기반으로 구축된 이 GPU는 Advancing AI 및 Hot Chips 2025와 같은 주요 산업 행사에서 공식적으로 소개되었으며, 대규모 언어 모델(LLM) 교육에서 AI 추론 및 HPC에 이르기까지 가장 까다로운 AI 워크로드를 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
MI350 시리즈의 주요 사양은 그 강력한 성능을 강조하며, 최대 288GB의 HBM3E 메모리와 8 TB/s의 메모리 대역폭을 특징으로 하여 집약적인 작업을 위한 대규모 처리량을 보장합니다. 이 시리즈는 이전 모델에 비해 AI 컴퓨팅 작업에서 4배, 추론 속도에서 35배 증가를 포함하여 상당한 성능 도약을 약속합니다. 이러한 공격적인 로드맵은 AMD를 강력한 경쟁자로 자리매김하며, MI350 시리즈의 성공적인 배포는 AI 중심 인프라로의 광범위한 기술 전환에서 중요한 순간을 나타냅니다.
시장 영향 및 경쟁 환경
VDURA-AMD 참조 아키텍처의 출시와 MI350 시리즈에 대한 강력한 전망은 AMD와 더 넓은 AI/HPC 부문에 대한 긍정적인 분위기를 시사합니다. 대규모 AI 배포에 중요한 스토리지 병목 현상을 해결함으로써 이 협력은 장기적으로 AMD의 시장 점유율과 수익을 강화하고 경쟁 업체에 대한 경쟁 위치를 향상시킬 수 있습니다.
AI GPU에 대한 surging 수요는 폭발적인 시장 성장의 직접적인 표현입니다. AI GPU 시장은 2025년에 216억 달러로 추정되며, 2035년까지 2,655억 달러로 급증하여 연평균 복합 성장률(CAGR) 28.5%를 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 서비스 제공업체는 이 확장의 주요 동력으로 부상하고 있으며, GPU 기반 데이터 센터 인프라에 대한 막대한 투자를 촉진하고 있습니다. AMD는 AI 추론 워크로드에서 상당한 견인력을 얻고 있으며, 이는 업계의 관심이 높아지는 부분입니다.
그러나 경쟁 환경은 여전히 치열합니다. NVIDIA는 2025년 3분기 현재 80-85%의 시장 점유율로 지속적인 지배력을 유지하고 있습니다. 성숙한 CUDA 생태계와 임박한 Blackwell 아키텍처 출시로 뒷받침되는 NVIDIA는 AMD에게 여전히 상당한 장애물입니다. AMD의 ROCm 생태계는 빠른 개선을 보였지만, 성숙도와 개발자 친숙도 면에서는 여전히 CUDA에 뒤처집니다. 보고서에 따르면 AMD의 MI350 시리즈는 특정 워크로드에서 NVIDIA의 B200에 비해 30%의 비용 우위를 제공할 수 있으며, Wedbush의 분석가들은 AMD의 곧 출시될 MI400 GPU가 성능 대비 가격 지표에서 NVIDIA의 H100과 경쟁할 것으로 예상하여 비용에 민감한 고객들 사이에서 NVIDIA의 시장 점유율을 잠재적으로 잠식할 수 있다고 지적합니다.
Intel 역시 AI 가속기 시장에서 강화된 도전에 직면해 있습니다. Gaudi 시리즈는 판매 부진과 "소프트웨어 사용 편의성" 문제로 인해 2024년 5억 달러라는 목표 수익을 달성하지 못한 것으로 알려졌습니다. AMD가 AI GPU뿐만 아니라 서버 CPU (EPYC™) 및 클라이언트 **CPU (Ryzen™)**에서도 지속적으로 시장 점유율을 확보하는 것은 Intel이 전통적인 강점에서 입지를 되찾으려는 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다. 더 넓은 의미로는 첨단 제조 공정을 위한 TSMC에 대한 공급망 의존성(잠재적인 단일 실패 지점 발생)과 미국이 중국에 대한 첨단 AI 칩 수출을 제한하는 것과 같은 지정학적 요인이 상당한 장애물로 남아 있습니다.
산업 관점 및 미래 전망
Advanced Micro Devices는 전략적 협력과 Instinct MI350 시리즈 GPU의 예상 성공 및 강력한 수익 가이던스에 힘입어 변혁의 시대의 정점에 서 있습니다. 앞으로의 길은 치열한 경쟁을 헤쳐나가고, AI 생태계를 부지런히 확장하며, AI 인프라에 대한 끊임없는 수요를 전략적으로 활용하는 것을 포함합니다.
VDURA-AMD 참조 아키텍처는 GPU 활용도를 극대화하고, 에너지 비용을 절감하며, AI 및 HPC 파이프라인이 스토리지 용량으로 인해 점점 더 제한되는 환경에서 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있는 효율적이고 확장 가능한 배포를 보장하는 기본 단계입니다. 회사의 즉각적이고 장기적인 궤적은 공격적인 로드맵을 실행하고 인공지능 분야에서 지배적인 세력으로서의 위치를 공고히 하는 능력에 따라 결정될 것이며, 이는 경쟁업체의 발전과 변화하는 시장 역학에 대한 면밀한 모니터링을 필요로 합니다.
출처:[1] VDURA와 AMD, AI 및 HPC를 위한 확장 가능한 참조 아키텍처 출시 (https://finance.yahoo.com/news/vdura-amd-laun ...)[2] AMD의 MI350 시리즈 GPU, 2025년 3분기 매출 87억 달러로 견인, AI 경쟁 점화 (https://vertexaisearch.cloud.google.com/groun ...)[3] VDURA와 AMD, AI 및 HPC를 위한 확장 가능한 참조 아키텍처 출시 - Business Wire (https://vertexaisearch.cloud.google.com/groun ...)