AMD의 AI 미래는 랙 스케일 ‘Helios’임

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

AI, DevOps

대상자

AI 연구자, 클라우드 엔지니어, 고성능 컴퓨팅 개발자

핵심 요약

• Instinct MI355X GPU는 NVIDIA 대비 토큰/$ 효율 40% 향상과 288GB HBM3E 메모리를 통해 AI 성능을 극대화함
• 랙 스케일 통합 솔루션은 EPYC Venice CPU + MI355X GPU + 800G NIC 결합으로 차세대 AI 인프라 제공
• ROCm 7은 PyTorch Day-0 지원 및 3.8배 성능 향상으로 엔터프라이즈 AI 클러스터 운영 강화

섹션별 세부 요약

1. Instinct MI355X GPU 성능

• CDNA4 아키텍처 기반으로 텐서 연산 처리량 클럭당 2배 증가
• FP6/FP4 저정밀 연산 지원으로 추론 부담 감소 및 전체 연산량 증대
• TSMC N3P 공정 기반의 1850억 트랜지스터 칩으로 5PFLOPS 연산 성능 달성

2. ROCm 7 소프트웨어 생태계

• MI350 시리즈 대응 및 엔터프라이즈 관리 기능 강화
• Windows 네이티브 PyTorch/ONNX 런타임 지원 확대
• 소프트웨어 최적화로 MI300X 성능 ROCM 7 → 3.8배 향상

3. Helios 랙 스케일 솔루션

• MI400 GPU + EPYC Venice CPU + 800G NIC 결합으로 NVIDIA Vera Rubin 대비 메모리/네트워크 우위
• Ultra Accelerator Link 기반 8GPU → 1024GPU 확장으로 대규모 병렬처리 지원

4. 2026년 로드맵 및 에너지 효율

• MI400 출시로 FP8 성능 2배, HBM4 432GB/19.6TB/sec 목표
• 2030년 랙 스케일 에너지 효율 20배, 전체 효율 100배 향상 목표

5. 사용자 피드백 및 개선 과제

• ROCm 소프트웨어 스택 미흡 및 CUDA 생태계 장악으로 인한 경쟁력 약화
• 소비자용 그래픽카드 ROCm 지원 지연 및 하드웨어-소프트웨어 연동 부족 지적

결론

• AMD의 AI 리더십 확보를 위해 ROCm 7 소프트웨어 최적화와 Helios 랙 스케일 솔루션 확대 필요
• NVIDIA와의 경쟁에서 성능/비용/확장성 모두 강화하는 전략이 핵심
• 소프트웨어 생태계 구축과 하드웨어-소프트웨어 연동 개선이 실무 적용의 성패 결정 요인