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[IT뉴스]Arm “AI 에이전트용 CPU, AMD보다 랙당 성능 2배”

온카뱅크관리자

2026-10-15 16:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 후지쯔·메타·오픈AI와 성능 평가기준 마련… 메타 서버 설계에도 적용 
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 <img alt="Arm의 AI 데이터센터용 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’와 AMD의 서버용 CPU ‘에픽 9755’의 랙당 작업 처리 성능 비교 그래프. 외부 평가업체 시그널65의 분석에서 Arm AGI CPU는 AMD 에픽 대비 도구 사용 작업에서 1.7배, 에이전트 작업 처리에서 2.0배, 추론·계획 수립에서 2.2배의 성능을 기록했다./Arm" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015162912888wuwt.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="5EEpYvQ9AF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015162912888wuwt.jpg" width="658">
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 Arm의 AI 데이터센터용 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’와 AMD의 서버용 CPU ‘에픽 9755’의 랙당 작업 처리 성능 비교 그래프. 외부 평가업체 시그널65의 분석에서 Arm AGI CPU는 AMD 에픽 대비 도구 사용 작업에서 1.7배, 에이전트 작업 처리에서 2.0배, 추론·계획 수립에서 2.2배의 성능을 기록했다./Arm
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 영국 반도체 설계기업 Arm(암)이 자체 개발한 인공지능(AI) 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)가 미국 AMD의 서버용 CPU보다 랙당 평균 2배에 가까운 작업 처리 성능을 보였다는 검증 결과를 공개했다. AI 에이전트가 사용하는 소프트웨어 도구와 데이터 처리, 추론·계획 수립 등 실제 작업을 기준으로 성능을 비교한 결과다. Arm은 메타, 오픈AI 등과 함께 AI 에이전트에 특화된 CPU 성능 평가기준도 마련했다.
 Arm은 15일 AI 에이전트용 CPU 성능 평가 방법론과 자체 개발한 ‘Arm AGI CPU’의 성능 검증 결과를 발표했다. 이번 평가 방법론은 일본 후지쯔와 미국 메타, 오픈AI의 지원을 받아 개발했으며, 성능 검증은 외부 분석업체 시그널65(Signal65)가 수행했다.
 시그널65가 Arm의 의뢰를 받아 진행한 평가에서 Arm AGI CPU는 AMD의 5세대 서버용 CPU ‘에픽(EPYC) 9755’와 비교해 7개 작업에서 랙당 평균 1.99배의 성능을 기록했다. 랙은 데이터센터에서 여러 서버를 장착하는 장비 보관대를 뜻한다.
 작업 유형별로는 AI 에이전트가 외부 소프트웨어와 도구를 사용하는 작업에서 1.7배, 여러 단계를 거쳐 업무를 처리하는 에이전트 워크플로와 작업 조율에서 2.0배의 성능을 보였다. 추론과 계획 수립 관련 작업에서는 2.2배로 성능 격차가 더 컸다.
 이번 비교는 개별 CPU의 성능뿐 아니라 같은 전력 한도에서 얼마나 많은 서버를 운용할 수 있는지를 반영했다. 두 제품에 동일한 시험 프로그램을 적용해 서버 단위 성능을 측정하고, 이를 토대로 랙 전체의 작업 처리 성능을 계산하는 방식이다.
 시그널65는 랙당 소비전력을 24킬로와트(㎾)로 제한했을 때 Arm AGI CPU를 탑재한 서버는 21~23대, AMD 에픽 9755 서버는 13대를 설치할 수 있다고 분석했다. 이 조건에서 Arm 서버의 전체 CPU 코어 수는 5712~5888개로, AMD 서버의 3328개보다 많았다.
 Arm 서버의 정격 소비전력은 대당 950~1050와트(W), AMD의 CPU 2개를 탑재한 비교 서버는 1700W로 설정됐다. Arm AGI CPU의 전력 효율과 높은 서버 집적도가 랙당 작업 처리 성능 차이로 이어졌다는 설명이다.
 따라서 랙당 평균 1.99배라는 수치는 개별 CPU의 성능이 2배 높다는 의미는 아니다. 시그널65는 초기 Arm AGI CPU 시스템에서 측정한 성능과 서버 정격 소비전력을 토대로 전체 랙의 처리 성능을 모델링했으며, 향후 최종 양산 하드웨어를 이용해 추가 검증을 진행할 계획이다.
 AI 에이전트가 독립된 소프트웨어 실행 환경을 만드는 데 걸리는 시간도 비교했다. Arm AGI CPU는 AMD의 다른 서버용 CPU인 ‘에픽 9965’를 탑재한 시스템보다 샌드박스 생성 지연시간을 최대 45% 줄인 것으로 나타났다. 샌드박스는 AI 에이전트가 프로그램을 실행하거나 작업을 처리할 때 다른 시스템에 영향을 주지 않도록 분리한 환경이다.
 Arm이 이번 성능 평가에 나선 것은 AI 에이전트의 확산으로 데이터센터 CPU에 요구되는 역할이 달라지고 있기 때문이다. 기존 생성형 AI가 주로 질문에 대한 답변이나 콘텐츠를 생성했다면, AI 에이전트는 필요한 정보를 검색하고 소프트웨어를 실행하며 여러 서비스를 호출해 작업을 수행한다.
 이 과정에서 CPU는 AI 가속기의 연산을 지원하는 데 그치지 않고, 에이전트의 작업을 조율하고 데이터를 이동시키며 다수의 실행 환경을 관리해야 한다. AI 에이전트의 활용이 늘어날수록 CPU가 처리해야 하는 작업량도 증가하는 구조다.
 Arm은 이러한 특성을 반영해 ▲실제 AI 에이전트 사용 사례 ▲반복 가능한 CPU 성능 측정 ▲작업 시작부터 완료까지의 결과 검증을 핵심으로 하는 평가 방법론을 개발했다. 개별 작업의 처리 속도뿐 아니라 AI 에이전트가 실제 업무를 얼마나 빠르고 안정적으로 끝내는지를 측정하는 데 초점을 맞췄다.
 아바셰크 다노티아 메타 소프트웨어 엔지니어는 “에이전틱 AI가 실제 운영 단계로 진입하면서 업계는 다양한 작업이 기반 인프라를 어떻게 활용하는지 명확하게 파악할 필요가 있다”며 “보다 일관된 비교 기준을 마련하려는 Arm의 노력을 지지한다”고 말했다.
 콜린 자비스 오픈AI 글로벌 포워드 디플로이드 엔지니어링 총괄은 “AI 시스템은 단순히 응답을 생성하는 데서 나아가 추론과 도구 사용, 소프트웨어 환경과의 상호작용을 통해 복잡한 작업을 완수하는 방향으로 진화하고 있다”며 “이러한 작업을 뒷받침하는 인프라의 성능을 이해하는 것이 업계의 중요한 과제”라고 밝혔다.
 Arm은 자체 개발 CPU의 데이터센터 적용도 확대하고 있다. 지난 3월 공개한 Arm AGI CPU는 이 회사가 반도체 설계자산(IP) 라이선스 공급을 넘어 처음으로 직접 설계해 선보인 완제품 CPU다. Arm의 네오버스 V3 코어를 기반으로 최대 136개 코어를 탑재하며, AI 에이전트의 대규모 동시 작업 처리를 목표로 개발됐다.
 메타는 Arm AGI CPU의 주요 공동 개발사로, 자사의 ‘요세미티 YV5’ 서버 설계에 이 제품을 적용하고 있다. Arm은 미국 캘리포니아주 산호세에서 열린 ‘2026 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 글로벌 서밋’을 계기로 AGI CPU 기반 서버의 참조 설계를 OCP에 제공하는 작업도 추진 중이다.
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