오라클과 AMD는 고객이 AI 역량과 이니셔티브를 대규모로 확장할 수 있도록 지원하기 위한 양사의 오랜 다세대 협력 관계를 확대한다고 발표했다. 수년간의 공동 기술 혁신을 바탕으로, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 AMD 인스팅트(AMD Instinct) MI450 시리즈 GPU 기반의 최초 공개형 AI 슈퍼클러스터의 출시 파트너가 될 예정이다. 초기 배포는 2026년 3분기부터 5만 개의 GPU로 시작되며, 2027년 이후까지 더욱 규모가 확대될 계획이다. 이번 발표는 2024년 AMD 인스팅트 MI300X 기반 셰이프(shape) 출시를 시작으로 AMD 인스팅트 MI355X GPU를 탑재한 OCI 컴퓨트(OCI Compute)의 정식 출시까지 이어지는 오라클과 AMD의 전략적 협업의 연장선상에 있다.  양사는 최종 고객에게 OCI 상의 AMD 인스팅트 GPU 플랫폼을 제공하기 위해 꾸준히 협업해 왔다. 이 플랫폼은 제타스케일 OCI 슈퍼클러스터(zettascale OCI Supercluster)에서 제공될 예정이다. 대규모 AI 컴퓨팅 수요가 급격히 증가함에 따라, 차세대 AI 모델은 기존 AI 클러스터의 한계를 뛰어넘고 있다. 이러한 워크로드의 훈련 및 운영을 위해서는 극한의 확장성과 효율성을 갖춘 유연하고 개방적인 컴퓨팅 설루션이 필요하다. OCI가 새롭게 선보일 AI 슈퍼클러스터는 AMD ‘헬리오스(Helios)’ 랙 설계를 기반으로 하며, 여기에는 ▲AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU ▲차세대 AMD 에픽 CPU(코드명 베니스) ▲차세대 AMD 펜산도(Pensando) 고급 네트워킹 기능(코드명 불카노)가 포함된다. 수직적으로 최적화된 이 랙 스케일 아키텍처는 대규모 AI 모델의 훈련 및 추론을 위한 최대 성능, 탁월한 확장성, 우수한 에너지 효율성을 제공하도록 설계됐다. 마헤쉬 티아가라얀 OCI 총괄 부사장은 “오라클의 고객들은 전 세계에서 가장 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축하고 있으며, 이를 위해서는 강력하고 확장 가능한 고성능의 인프라가 필수적이다. 최신 AMD 프로세서 기술, OCI의 안전하고 유연한 플랫폼, 오라클 액셀러론(Oracle Acceleron) 기반 고급 네트워킹의 결합으로 고객은 확신을 갖고 혁신 영역을 넓혀갈 수 있다. 에픽부터 AMD 인스팅트 가속기까지, 10년 이상 이어진 AMD와의 협력을 바탕으로 오라클은 탁월한 가격 대비 성능, 개방적이고 안전하며 확장가능한 클라우드 기반을 지속적으로 제공하여 차세대 AI 시대의 요구에 부응하고 있다”고 말했다. AMD의 포레스트 노로드(Forrest Norrod) 데이터센터 설루션 비즈니스 그룹 총괄 부사장 겸 총괄 매니저는 “AMD와 오라클은 계속해서 클라우드 분야의 AI 혁신에 앞장서고 있다. AMD 인스팅트 GPU, 에픽 CPU, 그리고 첨단 AMD 펜산도 네트워킹 기술을 통해 오라클 고객들은 차세대 AI 훈련, 미세 조정 및 배포를 위한 강력한 역량을 확보할 수 있다. AMD와 오라클은 대규모 AI 데이터센터 환경에 최적화된 개방적이고 안전한 시스템으로 AI 발전을 가속화하고 있다”고 말했다. AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU 기반 셰이프는 고성능의 유연한 클라우드 배포 옵션과 광범위한 오픈소스 지원을 제공하도록 설계되었다. 이는 최신 언어 모델, 생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크로드를 실행하는 고객에게 맞춤형 기반을 제공한다. OCI상의 AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU는 AI 훈련 모델을 위한 메모리 대역폭을 확장해 고객이 더욱 신속하게 결과를 달성하고, 복잡한 워크로드를 처리하며, 모델 분할 필요성을 줄일 수 있도록 지원한다. AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU는 개당 최대 432GB의 HBM4 메모리와 20TB/s의 메모리 대역폭을 제공하여, 이전 세대 대비 50% 더 큰 규모 모델의 훈련 및 추론을 인메모리에서 수행할 수 있다. AMD의 최적화된 헬리오스 랙 설계는 고밀도 액체 냉각 방식의 72-GPU 랙을 통해 성능 밀도, 비용 및 에너지 효율이 최적화된 대규모 운영을 가능하게 한다. 헬리오스는 UALoE(Universal Accelerator Link over Ethernet) 스케일업 연결성과 이더넷 기반의 UEC(Ultra Ethernet Consortium) 표준에 부합하는 스케일아웃 네트워킹을 통합하여 포드 및 랙 간 지연을 최소화하고 처리량을 극대화한다. 차세대 AMD 에픽 CPU로 구성된 아키텍처는 작업 오케스트레이션 및 데이터 처리를 가속화하여 고객이 클러스터 활용도를 극대화하고 대규모 워크플로를 간소화할 수 있도록 지원한다. 또한, 에픽 CPU는 기밀 컴퓨팅 기능과 내장형 보안 기능을 제공하여 민감한 AI 워크로드의 종단간 보안을 개선한다. 또한, DPU 가속 융합 네트워킹은 대규모 AI 및 클라우드 인프라의 성능 향상과 보안 태세 강화를 위해 라인레이트(Line-Rate) 데이터 수집을 지원한다. 프로그래밍 가능한 AMD 펜산도 DPU 기술을 기반으로 구축된 DPU 가속 융합 네트워킹은 데이터센터에서 차세대 AI 훈련, 추론 및 클라우드 워크로드를 실행하는 데 필요한 보안성과 성능을 제공한다. AI를 위한 스케일아웃 네트워킹은 미래 지향적 개방형 네트워킹 패브릭을 통해 고객이 초고속 분산 훈련(distributed training)과 최적화된 집합 통신(collective communication)을 활용할 수 있도록 지원한다. 각 GPU에는 최대 3개의 800Gbps AMD 펜산도 ‘불카노’ AI-NIC를 장착할 수 있어, 손실 없는 고속의 프로그래밍 가능한 연결성을 제공하고, RoCE 및 UEC 표준을 지원한다. 혁신적인 UALink 및 UALoE 패브릭은 고객이 워크로드를 효율적으로 확장하고, 메모리 병목 현상을 줄이며, 수 조 파라미터 단위의 대규모 모델을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 확장 가능한 아키텍처는 CPU를 경유하지 않고 홉(hop)과 지연시간을 최소화하며, UALoE 패브릭을 통해 전송되는 UALink 프로토콜을 통해 랙 내 GPU 간 직접적이고 하드웨어 일관성 있는 네트워킹 및 메모리 공유를 가능하게 한다. UALink는 AI 가속기를 위해 특별히 설계된 개방형 고속 상호연결 표준으로 광범위한 산업 생태계의 지원을 받는다. 이를 통해 고객은 개방형 표준 기반 인프라에서 까다로운 AI 워크로드를 실행하는 데 필요한 유연성, 확장성 및 안정성을 확보할 수 있다. 한편, OCI는 대규모 AI 구축, 훈련 및 추론을 수행하는 고객에게 더 많은 선택권을 제공하기 위해 AMD 인스팅트 MI355X GPU를 탑재한 OCI 컴퓨트의 정식 출시를 발표했다. 이 제품은 최대 13만 1072개의 GPU로 확장 가능한 제타스케일 OCI 슈퍼클러스터에서 이용 가능하다. AMD 인스팅트 MI355X 기반 셰이프는 탁월한 가치, 클라우드 유연성 및 오픈소스 호환성을 위해 설계되었다.

인텔은 2025 OCP 글로벌 서밋에서, 자사 AI 가속기 포트폴리오에 추가되는 주요 제품인 인텔 데이터센터용 GPU 신제품 코드명 ‘크레센트 아일랜드(Crescent Island)’를 발표했다. 이 GPU는 증가하는 AI 추론 워크로드 수요를 충족하도록 설계되었으며, 고용량 메모리·에너지 효율적인 성능을 제공한다. 추론이 주요한 AI(인공지능) 워크로드로 자리잡으며, 강력한 칩 이상의 요소, 즉 시스템 차원의 혁신이 성공을 가늠하는 주요 요소가 되었다. 하드웨어부터 오케스트레이션까지, 추론은 다양한 컴퓨팅 유형을 개발자 중심의 개방형 소프트웨어 스택과 통합하는 워크로드 중심의 개방형 접근 방식을 필요로 하며, 이러한 접근 방식은 배포 및 확장이 용이한 시스템으로 제공된다. 인텔은 “인텔 제온 6 프로세서, 인텔 GPU를 기반으로 구축한 설루션을 통해 AI PC부터 데이터 센터, 산업용 에지까지 엔드 투 엔드 설루션을 제공할 수 있는 입지를 갖추고 있다”면서, “성능, 에너지 효율성, 개발자 연속성을 위한 시스템 공동 설계 및 OCP(Open Compute Project)와 같은 커뮤니티와의 협력을 통해 AI 추론이 가장 필요한 모든 곳에서 실행될 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다. 코드명 크레센트 아일랜드로 명명된 새로운 데이터센터 GPU는 공랭식 엔터프라이즈 서버에 맞춰 전력 및 비용 최적화를 이루었으며, 추론용 워크플로에 최적화된 대용량 메모리 및 대역폭을 제공하도록 설계되었다. 와트당 성능(PPW)이 최적화된 Xe3P 마이크로아키텍처에 기반을 둔 크레센트 아일랜드 GPU는 160GB의 LPDDR5X 메모리를 탑재했다. 또한 ‘서비스형 토큰(Token-as-a-Service)’ 공급업체 및 추론 사용 사례에 적합한 광범위한 데이터 유형을 지원한다. 인텔의 이기종 AI 시스템을 위한 개방형 통합 소프트웨어 스택은 조기 최적화 및 이터레이션(iteration) 작업이 가능하도록 현재 아크 프로 B(Arc Pro B) 시리즈 GPU에서 개발 및 테스트 중이다. 새로운 데이터센터용 GPU의 고객 샘플링은 2026년 하반기에 제공될 예정이다. 인텔의 사친 카티(Sachin Katti) 최고기술책임자(CTO)는 “인공지능은 정적 학습에서 에이전트형 AI가 주도하는 실시간·전역 추론으로 전환되고 있다”면서, “이러한 복잡한 워크로드를 확장하려면 적절한 실리콘을 적절한 작업에 매칭하는 이종 시스템이 필요하다. 인텔의 Xe 아키텍처 데이터센터 GPU는 토큰 처리량이 급증함에 따라 고객이 필요로 하는 효율적인 헤드룸 성능과 더 큰 가치를 제공할 것”이라고 밝혔다. 

IBM과 AMD는 양자 컴퓨터와 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합한 차세대 컴퓨팅 아키텍처인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅(quantum-centric supercomputing) 개발 계획을 발표했다. IBM은 고성능의 양자 컴퓨터 및 소프트웨어 개발에서의 리더십을, AMD는 HPC 및 AI 가속기 분야의 리더십을 바탕으로 확장 가능하고 오픈소스 기반의 플랫폼을 공동 개발해 컴퓨팅의 미래를 재정의하고자 한다. 양자 컴퓨팅은 정보를 표현하고 처리하는 방식에서 기존 컴퓨터와 완전히 다르다. 기존 컴퓨터는 0과 1의 비트로 정보를 처리하지만, 양자 컴퓨터는 양자역학의 법칙에 따라 정보를 표현하는 큐비트(qubit)를 사용한다. 이러한 특성은 신약 개발, 소재 탐색, 최적화, 물류 등 기존 컴퓨팅으로는 해결이 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 탐색할 수 있는 연산 능력을 제공한다. 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 아키텍처에서는 양자 컴퓨터가 CPU, GPU, 기타 컴퓨팅 엔진으로 구성된 HPC 및 AI 인프라와 함께 작동한다. 이 하이브리드 접근 방식에서는 문제의 각 요소를 가장 적합한 컴퓨팅 방식으로 해결한다. 예를 들어, 미래에는 양자 컴퓨터가 원자와 분자의 행동을 시뮬레이션하고, AI 기반의 슈퍼컴퓨터가 방대한 데이터 분석을 수행할 수도 있다. 이런 기술이 결합되면 현실 세계의 문제를 더욱 빠른 속도와 큰 규모로 해결할 수 있을 것으로 기대된다. IBM과 AMD는 AMD의 CPU, GPU, FPGA(프로그래밍이 가능한 반도체)를 IBM의 양자 컴퓨터와 통합해 기존 컴퓨팅 방식으로는 해결할 수 없는 새로운 알고리즘을 효율적으로 가속화하는 방안을 모색하고 있다. 이는 IBM이 2030년까지 실현하고자 하는 오류 내성 양자 컴퓨터(fault-tolerant quantum computing) 로드맵에도 기여할 수 있다. AMD의 기술은 오류 내성 양자 컴퓨팅의 핵심 요소인 실시간 오류 수정 기능을 제공할 수 있는 가능성을 지니고 있다. 양사는 올해 말 IBM의 양자 컴퓨터와 AMD 기술이 함께 작동하는 하이브리드 양자-클래식 연계 프로젝트 시연을 계획하고 있으며, IBM 키스킷(Qiskit)과 같은 오픈소스 생태계를 활용해 새로운 알고리즘 개발과 채택을 촉진하는 방안도 함께 검토 중이다. IBM의 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) 회장 겸 CEO는 “양자 컴퓨팅은 자연 세계를 시뮬레이션하고 정보를 완전히 새로운 방식으로 표현할 수 있다. IBM의 양자 컴퓨터와 AMD의 고성능 컴퓨팅 기술을 결합함으로써 기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 강력한 하이브리드 모델을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다. AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “HPC는 세계의 주요 과제를 해결하는 기반이 된다. IBM과의 협력을 통해 고성능 컴퓨팅과 양자 기술의 융합을 모색함으로써, 우리는 혁신과 발견을 가속화할 수 있는 엄청난 기회를 마주하고 있다”고 밝혔다.

아마존웹서비스(AWS)는 추론 모델과 에이전틱 AI 시스템(Agentic AI systems) 등 새로운 생성형 AI 발전을 가속화하기 위해, 엔비디아 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(NVIDIA Grace Blackwell Superchips)으로 구동되는 P6e-GB200 울트라서버(P6e-GB200 UltraServers)를 출시했다고 밝혔다. P6e-GB200 울트라서버는 크고 정교한 AI 모델의 훈련과 배포를 위해 설계되었다. AWS는 올해 초, 다양한 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 엔비디아 블랙웰 GPU로 구동되는 P6-B200 인스턴스(P6-B200 Instances)를 출시한 바 있다. P6e-GB200 울트라서버는 현재 AWS가 제공하는 가장 강력한 GPU 제품으로, 최대 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재하고, 5세대 엔비디아 NV링크(NVIDIA NVLink)를 통해 상호 연결된 단일 컴퓨팅 유닛으로 작동한다. 각 울트라서버는 360페타플롭스(petaflops)의 FP8 고밀도 컴퓨팅과 13.4테라바이트(TB)의 총 고대역폭 GPU 메모리(HBM3e)를 제공한다. 이는 P5en 인스턴스와 비교하여 단일 NV링크 도메인에서 20배 이상의 컴퓨팅 성능과 11배 이상의 메모리를 제공한다. P6e-GB200 울트라서버는 4세대 일래스틱 패브릭 어댑터(Elastic Fabric Adapter : EFAv4) 네트워킹으로 최대 초당 28.8테라비트(Tbps)의 통합 대역폭을 지원한다. P6-B200 인스턴스는 다양한 AI 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있는 옵션이다. 각 인스턴스는 NV링크로 상호 연결된 8개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 1.4TB의 고대역폭 GPU 메모리, 최대 3.2Tbps의 EFAv4 네트워킹, 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Intel Xeon Scalable processors)를 제공한다. 또한, P6-B200 인스턴스는 P5en 인스턴스와 비교하여 최대 2.25배 향상된 GPU 테라플롭스(TFLOPs) 연산 성능, 1.27배의 GPU 메모리 크기, 1.6배의 GPU 메모리 대역폭을 제공한다. AWS는 사용자의 구체적인 워크로드 요구사항과 아키텍처 요구사항에 따라 P6e-GB200과 P6-B200를 선택해야 한다고 전했다. P6e-GB200 울트라서버는 조 단위 매개변수(trillion-parameter) 규모의 프론티어 모델 훈련 및 배포와 같은 컴퓨팅 및 메모리 집약적인 AI 워크로드에 적합하다. 엔비디아 GB200 NVL72 아키텍처는 이러한 규모에서 성능을 발휘한다. 72개의 GPU가 통합된 메모리 공간과 조정된 워크로드 분산을 통해 단일 시스템으로 작동할 때, 이 아키텍처는 GPU 노드 간 통신 오버헤드를 줄여 더 효율적인 분산 훈련을 가능하게 한다.  추론 워크로드의 경우, 1조 개 파라미터 모델을 단일 NV링크 도메인 내에 완전히 포함할 수 있어 대규모 환경에서도 더 빠르고 일관된 응답 시간을 제공한다. P6-B200 인스턴스는 광범위한 AI 워크로드를 지원하며 중대형 규모의 훈련 및 추론 워크로드에 적합하다. 기존 GPU 워크로드를 이식하려는 경우, P6-B200 인스턴스는 코드 변경을 최소화하고 현재 세대 인스턴스로부터의 마이그레이션을 간소화하는 친숙한 8-GPU 구성을 제공한다. 또한 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택이 Arm과 x86 모두에 최적화되어 있지만, 워크로드가 x86 환경에 특별히 구축된 경우 인텔 제온 프로세서를 사용하는 P6-B200 인스턴스가 효과적인 선택이 될 것이다. 한편, AWS는 3세대 EC2 울트라클러스터(EC2 UltraClusters)에 P6e-GB200 울트라서버를 배포하여, 가장 큰 데이터센터들을 포괄할 수 있는 단일 패브릭을 구현했다고 전했다. 3세대 울트라클러스터는 전력 소모를 최대 40% 줄이고 케이블링 요구사항을 80% 이상 줄여 효율성을 높이는 동시에, 장애 가능성을 유발하는 요소를 감소시킨다. 이러한 대규모 환경에서 일관된 성능을 제공하기 위해, AWS는 SRD(Scalable Reliable Datagram) 프로토콜을 사용하는 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 활용한다. 여러 네트워크 경로를 지능적으로 활용해 트래픽을 분산시켜, 혼잡이나 장애 상황에서도 원활한 운영을 유지한다. AWS는 4세대에 걸쳐 EFA의 성능을 지속적으로 개선해 왔다. EFAv4를 사용하는 P6e-GB200과 P6-B200 인스턴스는 EFAv3을 사용하는 P5en 인스턴스와 비교하여 분산 훈련에서 최대 18% 더 빠른 집합 통신 성능을 보여준다. P6-B200 인스턴스는 검증된 공기 냉각 인프라를 사용하는 반면, P6e-GB200 울트라서버는 액체 냉각 방식을 사용하여 대규모 NV링크 도메인 아키텍처에서 더 높은 컴퓨팅 밀도를 가능하게 하고 더 높은 시스템 성능을 제공한다. P6e-GB200은 새로운 기계식 냉각 솔루션을 적용한 액체 냉각 방식으로 설계되었다. 이 시스템은 신규 및 기존 데이터 센터 모두에서 칩 수준까지 냉각이 가능한 유연한 액체-칩(liquid-to-chip) 냉각 방식을 제공한다. 이를 통해 하나의 시설 내에서 액체 냉각 방식의 가속기와 공랭 방식의 네트워크 및 스토리지 인프라를 함께 운영할 수 있다. 이러한 유연한 냉각 설계를 통해 AWS는 낮은 비용으로 높은 성능과 효율을 제공할 수 있다. AWS는 “아마존 세이지메이커 하이퍼팟(Amazon SageMaker HyperPod), 아마존 EKS(Amazon EKS), AWS에 탑재된 엔비디아 DGX 클라우드 등 여러 배포 경로를 통해 P6e-GB200 울트라서버와 P6-B200 인스턴스를 간편하게 시작할 수 있도록 했으며, 조직에 가장 적합한 운영 모델을 유지하면서 블랙웰 GPU 사용을 신속하게 시작할 수 있다”고 밝혔다.