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[IT뉴스]AMD, ‘MI350·MI400’으로 엔비디아 정조준… GPU 넘어 ‘AI 인프라’ 경쟁 [AMD 인스팅트]

온카뱅크관리자

2026-04-23 11:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">성능은 동급, 메모리는 우위… 칩 넘어 시스템 경쟁으로 확전</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="P3VQCQYCdo">
          <p contents-hash="6c9f45d5ae36d6ea4e3b38b8034a21bbeb11129f4f26047a53a7846098413dc2" dmcf-pid="Q0fxhxGheL" dmcf-ptype="general">오늘날 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라로 주목받는 그래픽처리장치(GPU) 시장은 현재 실질적으로 엔비디아와 AMD의 양강 구도로 재편됐다. AMD는 최근 매 해 기능과 성능이 향상된 새로운 GPU를 선보이며 존재감을 확대하고 있으며, 최신 모델인 'MI350' 시리즈와 공식 출시를 앞둔 'MI400' 시리즈를 통해 경쟁 제품 대비 동급 성능에 메모리 등에서 더 매력적인 구성을 제시한다.</p>
          <div contents-hash="6f1073eb48fbd1eb5582bfdd07308edbb940af2456387d50bc0075a7b2824c83" dmcf-pid="xp4MlMHlnn" dmcf-ptype="general">
           앨런 스미스(Alan Smith) AMD 인스팅트 치프 SoC 아키텍트는 22일(현지시각) 싱가포르에서 아시아태평양 지역 미디어를 대상으로 열린 'AMD 인스팅트&amp;ROCm 워크숍 세션'을 통해 최신 세대 데이터센터용 GPU의 특징과 차세대 전략을 제시했다. AMD는 현재 최신 세대 제품인 'MI350' 시리즈로 엔비디아 '블랙웰' 세대 GPU에 대응하고, 차세대 'MI400' 시리즈로 '루빈' 시리즈 GPU와 경쟁한다는 전략이다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3d32c7a32d826f9ba0d0964ee252aeb96d945fea2f18efa9ec67a0c5b328ef9b" data-idxno="441446" data-type="photo" dmcf-pid="yjhW8Wd8Li" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="앨런 스미스 AMD 인스팅트 치프 SoC 아키텍트 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110839262buzn.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="fTAGPGiPnj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110839262buzn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            앨런 스미스 AMD 인스팅트 치프 SoC 아키텍트 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="889c7953aa7435e940957773c7cbdc68dc1ab6833dcd35bf688872c9b9fce87a" data-idxno="441445" data-type="photo" dmcf-pid="WIZ0n0cnMJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AMD 인스팅트 MI350 시리즈 GPU 주요 특징 / AMD" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110840630phms.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="4bD5R5gRMN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110840630phms.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AMD 인스팅트 MI350 시리즈 GPU 주요 특징 / AMD
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f04e174b51c4347b0323910542208c0f51298e455e47fd0f4f9da88a60083bae" dmcf-pid="YC5pLpkLnd" dmcf-ptype="general"><strong>AMD의 현재, AI 워크로드 특화 'MI350' 시리즈</strong></p>
          <p contents-hash="a252efb391ce4ce97fc387af7409708ff42023325b1d21b112ca39a36ec4fa09" dmcf-pid="Gh1UoUEone" dmcf-ptype="general">AMD는 데이터센터 연산에 특화된 'CDNA' 아키텍처 기반 '인스팅트(Instinct)' GPU를 지속적으로 발전시켜 왔다. 최신 MI350 시리즈는 'CDNA 4' 아키텍처 기반으로 생성형 AI 워크로드 처리에 최적화된 구성을 갖췄다. 차세대 'MI400' 시리즈는 올해 7월 '어드밴싱 AI 2026' 행사에서 공식 발표될 예정이며, 2027년에는 'MI500' 시리즈가 선보일 것으로 알려졌다.</p>
          <p contents-hash="c8a8f763bd1d1cc0c2f891aac01840c81a3a10442c3a3f9405942eca15e10072" dmcf-pid="HltuguDgiR" dmcf-ptype="general">현재 최신 세대인 '인스팅트 MI350' 시리즈는 연산 유닛이 포함된 XCD(Accelerator Complex Die)를 TSMC의 N3P 공정으로 만들고, 연결을 맡는 IOD(I/O Base Die)는 TSMC의 N6 공정으로 제작했다. 여기에 HBM3E 메모리를 결합하고 COWOS-S 패키징으로 결합한 구조다. 단일 GPU에는 최대 8개의 XCD와 2개의 IOD, 288GB 용량의 HBM3E 메모리가 탑재되고, 최대 전력소비량은 1400W에 이른다. 앨런 스미스 치프 아키텍트는 "MI350 시리즈는 AI 워크로드에 집중했지만 기존 시뮬레이션에도 가치가 있다. 또한 COWOS 패키지 적용을 검증한 것도 중요한 의미가 있다" 고 평했다. </p>
          <div contents-hash="6c59aae962c1c48a2763a5094e1e9a52dc579005f6908e205c3c83ff38ca0a4c" dmcf-pid="XSF7a7waRM" dmcf-ptype="general">
           MI350 시리즈는 이전 세대 대비 IOD를 4개에서 2개로 줄이면서 시스템 구성을 단순화했다. 두 개의 IOD간 연결은 5.5TB/s 대역폭의 인피니티 패브릭 AP(Advanced Package)로 연결되고, 내부적으로도 더 넓은 데이터 파이프라인을 갖춰 더 낮은 동작 속도에서도 높은 전송 속도를 달성했다. 이렇게 동작 속도를 낮추면서 동작 전압과 소비 전력도 상당 부분 낮추는 성과를 거뒀다. 이 외에도 내부 메모리 계층 구조를 확장해 효율을 높인 점도 언급됐다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e9f0a670154eddda8b9f4ecc8b6939e6d6ccb57fed3d312b542f80bf07341032" data-idxno="441447" data-type="photo" dmcf-pid="Zv3zNzrNix" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AMD 인스팅트 MI350 시리즈 GPU의 이전 세대와 경쟁 제품 대비 추론 성능 / AMD" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110841923gzji.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="8dgTfTRfLa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110841923gzji.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AMD 인스팅트 MI350 시리즈 GPU의 이전 세대와 경쟁 제품 대비 추론 성능 / AMD
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="3cb79bef801385c51ed0d9f50cef986f369ecc97e352d66c6c30f073ed5b3ff5" dmcf-pid="5T0qjqmjdQ" dmcf-ptype="general">아키텍처 측면에서는 AI 행렬 연산에 특화된 부분이 눈에 띈다. MI350 시리즈의 MI355X는 이전 세대 MI325X 대비 벡터 FP16 연산 성능은 동일하지만 행렬 FP16과 FP8, INT8/INT4는 모두 1.9배 향상된 성능을 제공한다. 이전 세대에서는 지원하지 못했던 MXFP6/MXFP4 형식을 지원해 FP8대비 두 배의 처리량과 함께 기존 환경에서 더 큰 모델을 다룰 수 있게 됐다.  </p>
          <p contents-hash="be4bf8ea249753ef6f938c6c6757651875a8a080c993aa59f193054eb80507c3" dmcf-pid="1ypBABsAiP" dmcf-ptype="general">AMD의 MI350 시리즈는 하나의 시스템에서 8개 GPU를 '인피니티 패브릭'으로 직접 연결하는 구성을 기본으로 한다. 이는 엔비디아의 'NVL8' 급 구성과 동등한 형태다. 랙스케일 솔루션에서도 이러한 구조를 기반으로 세 가지의 구성을 선보였다. 최대 밀도 구성인 수랭 방식 'ORv3' 랙은 최대 랙당 128개 GPU와 36TB HBM3를 탑재하고 MXFP4 기준 1.28엑사플롭스(EF) 성능을 발휘할 수 있다. </p>
          <div contents-hash="1996d94f36b8c36317d1aef453d7e0a6ff1a1b1c3f6033f9fcbf02d0aed97c7f" dmcf-pid="tWUbcbOcR6" dmcf-ptype="general">
           AMD는 MI350 시리즈 GPU가 이전 'MI300X' 대비 3배 가량 성능이 높고, 경쟁 제품인 엔비디아 'B200'과 비교하면 동등하거나 그 이상의 성능을 제공한다고 밝혔다. 동급 경쟁 제품에 비해 더 큰 메모리 용량, 더 넓은 메모리 대역폭을 지니고 있다는 점도 경쟁 우위로 꼽혔다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6eddbd38573db0f0c3df271ba5b833c78731a8cb1ccc54303800d4bf17d1a908" data-idxno="441448" data-type="photo" dmcf-pid="FYuKkKIke8" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="MI400 시리즈 기반 랙스케일 솔루션 '헬리오스'의 주요 특징 / AMD" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110843238haxl.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="6uX3i3AiMg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/552810-SDi8XcZ/20260423110843238haxl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            MI400 시리즈 기반 랙스케일 솔루션 '헬리오스'의 주요 특징 / AMD
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="01b2a1e1a2ac2ef8a4ba4a347430d08235ff071a7dec9bbff731539245177b84" dmcf-pid="3G79E9CEn4" dmcf-ptype="general"><strong>차세대 MI400, 랙스케일 확장으로 'AI 인프라' 단위 접근</strong></p>
          <p contents-hash="d47254c153c8f898e3e9a7338ad1fa16d549c8b08dd74683c58fa3eb16949b4e" dmcf-pid="0Hz2D2hDJf" dmcf-ptype="general">차세대 'MI400' 시리즈 GPU는 'CDNA 5' 아키텍처와 HBM4 메모리를 기반으로 AI 워크로드 특화 'MI455X', HPC와 소버린 AI 특화 'MI430X'가 공개될 것으로 예상된다. 또한 GPU 뿐만 아니라 최대 72개 GPU가 랙 안에서 긴밀하게 연결되는 '헬리오스(Helios)' 랙스케일 솔루션이 함께 마련될 것으로 알려진 바 있다. </p>
          <p contents-hash="325e020b26fc3a6a12397a094f49fdb054774c18876da6e5480813a9dbf4d741" dmcf-pid="pXqVwVlwJV" dmcf-ptype="general">성능 역시 큰 폭의 향상이 예고됐다. AMD는 차세대 MI400 시리즈가 FP4에서 40페티플롭스(PF), FP8에서 20PF 등 기존 대비 4배 가량 성능 향상을 제시했다. 또한 HBM4 메모리 432GB를 탑재해 메모리 대역폭은 19.6TB/s까지 확장되고, GPU당 스케일아웃 대역폭도 600GB/s까지 대폭 오를 것이라 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="8c1dd929af2d26000a12e754fd84819d72052fac7ffe7da8de10fc6f21af47f3" dmcf-pid="UAlY6YJ6J2" dmcf-ptype="general">MI455X 기반의 '헬리오스' 랙스케일 솔루션은 AMD의 에픽 프로세서와 인스팅트 MI400 시리즈 GPU, 펜산도의 울트라 이더넷(UEC) 네트워크 기술을 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 표준 기반에서 통합했다. 최대 72개 GPU를 랙 단위에서 통합해 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 대비 메모리 대역폭은 동급, 용량 1.5배, 스케일아웃 대역폭 1.5배, 스케일업 대역폭과 연산 성능은 동급 수준이 될 것이라 소개했다.</p>
          <p contents-hash="3df836125be851c2bc12591475f4aa2ed46b8a3eb3edb49dcf5429bfb8350988" dmcf-pid="ucSGPGiPM9" dmcf-ptype="general">칩에서 랙까지 확장된 'AI 인프라'로의 접근은 ROCm(Radeon Open Compute platform) 소프트웨어를 통해 완성된다. AMD는 칩과 시스템의 성능 활용 극대화를 위해 ROCm의 개선에 집중하고 있다고 강조했다. 여기에는 최신 모델의 빠른 지원 뿐만 아니라 모델의 최적화 지원, 멀티 노드로의 확장에서 커뮤니케이션 최적화 등이 모두 포함된다. </p>
          <p contents-hash="49a52fee7a7b4997188fd74c23fb42d153ea28f7b42574f3ba4c78a9656100f2" dmcf-pid="7kvHQHnQiK" dmcf-ptype="general">앨런 스미스 치프 아키텍트는 "MI400 시리즈는 GPU뿐만 아니라 AI 최적화 인프라 수준에서부터 접근하고 있다"며 "AI 생태계의 빠른 성장 속에서 리더십을 지속하기 위해 MI350에서 큰 향상을 달성했고, MI400 시리즈에서는 이보다 더 큰 변화를 제시할 것"이라 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="da6c6bacb2d736fed3ee0503a638a05f582b4522b5966d2aa0de7affb4ba124a" dmcf-pid="zETXxXLxib" dmcf-ptype="general">싱가포르=권용만 기자</p>
          <p contents-hash="a906a1976d3842853027e90c335325d03671d6cef7faec55a16d6e108ef46569" dmcf-pid="qDyZMZoMeB" dmcf-ptype="general">yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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