AMD 인스팅트 MI350X, MI355X AI GPU 공개

 

(MI350 시리즈 소개. Credit: AMD)

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(CDNA 아키텍처 소개. Credit: AMD)

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(MI 350 플랫폼 소개. Credit: AMD)

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(MI 355 성능 비교. Credit: AMD)

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AMD가 어드밴싱 AI 2025 이벤트를 통해 AMD 인스팅트 MI 350X와 MI 355X AI GPU를 공개했습니다. AMD의 주장에 따르면 MI 350X 시리즈는 2023년 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있으며 경쟁자인 엔비디아의 블랙웰 B200, GB200와 비교해서 일부 항목에서 10-30% 정도 높은 성능을 지니고 있다고 합니다. 다만 이와 같은 주장에도 현재 AI 생태계 자체가 엔비디아 CUDA 위주로 돌아가고 있어서 시장에서 얼마나 많은 점유율을 차지할 수 있을진 두고봐야 알 수 있습니다.

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(스펙 비교. 출처: 탐스 하드웨어)

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MI 350X와 MI 355X는 근본적으로 같은 GPU로 3nm 공정으로 제조되었으며 1850억개의 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 8개의 HBM3E 메모리를 사용해 총 288GB의 메모리를 제공하고 경쟁자인 엔비디아처럼 FP4/6를 지원하게 됐습니다.

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두 모델의 차이는 공냉식이나 수냉식이냐의 차이로 각각 FP 64기준 72TFLOPS와 78.6TFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 더 큰 차이가 있어 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. 다만 MI 355X의 TDP는 1400W로 엔비디아의 블랙웰처럼 수냉식을 사용하더라도 발열 제어가 쉽지 않을 수 있습니다.

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현재의 고성능 AI 데이터 센터를 위해서는 이런 GPU를 여러 개 모아 유기적으로 연결해야 합니다. AMD는 8개의 GPU를 모은 플랫폼과 서버랙 시스템도 함께 공개했습니다. 다만 이 분야에서는 오래전부터 고성능 데이터 센터에 집중해온 엔비디아가 더 유리한 게 사실입니다. GPU 하나의 스펙만 보면 그렇게 나쁘지 않은 것 같지만, 여러 개를 모은 데이터 센터에서는 엔비디아가 확실한 우위를 보이고 있습니다. 이번에는 다른 모습을 보여줄 수 있을지 궁금해지는 대목입니다.

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MI 350 시리즈는 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 블록인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 여러 개의 다이를 연결해 거대한 칩을 만든 후 HBM3E 메모리에 연결하는 매우 복잡한 첨단 패키징 공정을 사용했습니다. 과거 AMD를 생각하면 상상하기 힘들 정도의 진보된 모습인데, 최근 게이밍 GPU 시장에서 파란을 일으킨 것처럼 AI GPU 시장에서도 파란을 일으킬 수 있을지 주목됩니다.

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참고

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https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-announces-mi350x-and-mi355x-ai-gpus-claims-up-to-4x-generational-gain-up-to-35x-faster-inference-performance

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