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[IT뉴스]엔비디아 "단순 칩 만으론 AI 인프라 감당 어렵다…NV링크 퓨전이 해답"
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-11-09 16:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8bf74sWITl"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="89926171c17bd4401f24aeea33d3799a27198c3ea0e4dcceabaf231fff270086" dmcf-pid="6iaRN1qFvh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/09/552796-pzfp7fF/20261109164652588sllk.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="4tefdyFYSS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/09/552796-pzfp7fF/20261109164652588sllk.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="e76c9e2f1378645d8e0704418faafc7f836f670cb7a26c5385ab203bfcadaf3a" dmcf-pid="PnNejtB3yC" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 고성현기자] [디지털데일리 고성현기자] "리벨리온과 같은 기업이 특화된 AI 반도체를 개발하지만, 칩을 만드는 것은 일부에 불과하다. 시스템 설계와 통합, 네트워킹, 랙 단위 아키텍처, 공급망 관리에는 막대한 작업이 필요하며 이는 상당한 비용과 구축 지연으로 이어질 수 있다. NV링크 퓨전(NVLink Fusion)을 활용하면 개발·배포의 복잡성을 줄이고 성능을 높이면서 출시 시간을 단축할 수 있다."</p> <p contents-hash="64ab1883bf08fe13846cda82d47d352953cef57b6ad87eed91c34fbf3f7daadb" dmcf-pid="QLjdAFb0vI" dmcf-ptype="general">제시 클레이튼 엔비디아 AI 인프라 부문 수석 제품 마케팅 매니저는 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'NVIDIA AI Day'에서 이같이 밝혔다.</p> <p contents-hash="bdb449546d13844b36845f4469ad821da9c87cb14f43e4e1626c74631c2b5cd3" dmcf-pid="xoAJc3KphO" dmcf-ptype="general">이날 엔비디아는 리벨리온, SK텔레콤과 함께 한국형 소버린 AI 인프라 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 엔비디아의 개방형 인터커넥트 기술인 NV링크 퓨전을 바탕으로 리벨리온의 차세대 NPU '리벨 R200'을 연결한 시스템을 개발하고, 이를 SK텔레콤이 운영하는 데이터센터에 구축하는 것이 주된 골자다.</p> <p contents-hash="84ebf19a787206e4d83ac4d0f9b3fe7b06b16e93e9445c1d285f2d5bc4ac2465" dmcf-pid="ytUXuamjhs" dmcf-ptype="general">NV링크는 엔비디아 GPU 간 통신 속도를 높여 여러 칩을 하나의 시스템처럼 구동할 수 있도록 하는 초고속 칩투칩(C2C) 인터커넥트 기술이다. 기존에는 엔비디아 자체 칩을 중심으로 설계돼 외부 신경망처리장치(NPU)나 중앙처리장치(CPU) 등을 연결하는 데 제약이 있었다. 지난해 5월 공개된 NV링크 퓨전은 이를 외부 반도체까지 개방한 기술로, 맞춤형 AI 가속기와 엔비디아 인프라를 결합한 랙 단위 시스템 구축을 지원한다.</p> <p contents-hash="166f757b48891a3494a8caefa11657c19c021794ec94bc23e70b6096958ce209" dmcf-pid="WFuZ7NsAWm" dmcf-ptype="general">구체적으로 반도체 개발사가 자체 xPU에 NV링크 퓨전의 고대역폭·저지연 연결 기술을 통합하면 엔비디아의 컴퓨트 트레이 참조 설계를 활용한다. 이후 NV링크 스위치 트레이와 결합해 여러 xPU가 빠르게 데이터를 주고받는 랙 단위 시스템을 구성하는 방식이다. 이를 통해 개별 칩을 넘어 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 시스템으로 확장할 수 있다.</p> <p contents-hash="84019128dcf3a7c269d3cccf67f3fec33410c3fb2c5ba420991f3c8cba57f1cb" dmcf-pid="Y375zjOcSr" dmcf-ptype="general">엔비디아는 여기에 표준화된 MGX 랙 아키텍처를 적용해 기존 부품 공급망과 시스템 설계를 활용할 수 있도록 지원한다. MGX는 GPU와 xPU에 공통된 랙 설계 규격을 적용하는 구조로 데이터센터가 두 종류의 반도체 시스템을 모두 수용할 수 있도록 한다. 반도체 개발사가 별도의 랙 설계와 부품 생태계를 구축하는 부담을 줄일 수 있다는 점이 특징이다.</p> <p contents-hash="70fd10dd01f26b6850e209e7c2db3c801aa16332edccef230138f9e6e86ace45" dmcf-pid="G0z1qAIkvw" dmcf-ptype="general">클레이튼 매니저는 "MGX 랙 아키텍처의 첫 번째 장점은 엔비디아가 이미 구축한 생태계와 공급망을 활용할 수 있다는 것"이라며 "두 번째는 xPU와 GPU에 표준화된 구조를 적용해 같은 AI 데이터센터에서 함께 운영할 수 있다는 점"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="b650bd6cbd71e2bc728fff76d7635164bde092079b4a785e716061c590d064ec" dmcf-pid="HPefdyFYvD" dmcf-ptype="general">이어 "NV링크 퓨전은 반도체 개발 기업이 자체 맞춤형 칩을 엔비디아의 검증된 스케일업·스케일아웃 플랫폼과 연결할 수 있도록 한다"며 "이를 통해 맞춤형 AI 팩토리뿐 아니라 소버린 AI 인프라까지 구현할 수 있다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="5706216b31a739211c3bd58201e567d0035338bbfb6b9a85ad43c88f616e82e7" dmcf-pid="XQd4JW3GSE" dmcf-ptype="general">엔비디아와 리벨리온은 이러한 기술을 활용해 R200 기반 시스템을 개발하고, SK텔레콤의 AI 데이터센터에 엔비디아 GPU 시스템과 함께 구축할 예정이다. R200 시스템의 공급 가능 시점은 2028년으로 예상된다.</p> <p contents-hash="1f97ea5e72bda7d82bd50c6ac7fca0d7bbbfa14de3d811c6767a4aa646388aa5" dmcf-pid="ZxJ8iY0HCk" dmcf-ptype="general">엔비디아는 이번 협력을 계기로 국내 AI 반도체 기업과의 기술 협력을 확대한다는 방침이다. 자체 AI 가속기를 개발하는 기업들이 엔비디아의 인프라와 부품 생태계를 활용할 수 있도록 지원하고, 한국형 소버린 AI 인프라 구축에도 참여할 계획이다.</p> <p contents-hash="8bc92f5686b8975e921b8eef88f69f7df19ce6113dccfea2e620ffe6e25f02f2" dmcf-pid="5Mi6nGpXSc" dmcf-ptype="general">아쉬시 카란디카르 엔비디아 NV링크 퓨전 부문 부사장은 "엔비디아는 수직적으로 통합돼 있으면서도 수평적으로 개방된 인프라를 구축하고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 한국 생태계 내 NV링크 퓨전 적용을 확대하고, 한국 기업들에 대한 지원을 이어가기를 기대한다"고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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