오라클, AMD Altair MI450 GPU 및 Helios 랙 기반 AI 인프라 구축 선도
요약
본 기사는 오라클(Oracle)이 AMD의 차세대 AI 가속기인 Altair MI450 GPU와 Helios 랙을 활용하여 클라우드 인프라를 구축하는 계획을 다룹니다. Oracle은 이번 발표에서 대규모 투자를 공개하며, 경쟁사인 Nvidia의 Oberon 시스템에 맞설 수 있는 강력한 성능을 갖춘 AMD 기반 AI 클러스터를 오라클 클라우드 인프라(OCI)에 배치할 것임을 시사합니다. MI450 GPU는 2nm 공정으로 제작되어 FP4 정밀도에서 최대 40 Petaflops의 피크 컴퓨팅 성능을 제공하며, Helios 랙은 64개
핵심 포인트
- 오라클은 AMD와 협력하여 OCI에 Altair MI450 GPU 기반 AI 클러스터를 구축할 예정이며, 이는 대규모 투자를 수반합니다.
- MI450 GPU는 2nm 공정으로 제작되었으며, FP4 정밀도에서 최대 40 Petaflops의 피크 컴퓨팅 성능을 제공하고 432 GB의 HBM4 메모리를 탑재했습니다.
- AMD의 Helios 랙은 최대 128개 GPU를 수용할 수 있으며, 이 버전(IF128)은 개별 GPU당 50 Petaflops의 성능을 발휘합니다.
- 오라클은 MI450X 대신 HBM 용량이 가장 큰 MI450 시리즈 버전을 사용하려 하며, 초기 배치는 2026년 3분기부터 시작되어 700개 랙 규모로 확장될 계획입니다.
오라클(Oracle)이 AMD의 차세대 AI 가속기인 Altair MI450 GPU와 Helios 랙을 활용하여 클라우드 인프라를 구축하는 대규모 계획을 발표하며 업계의 주목을 받고 있습니다. 이번 투자는 AI가 엔터프라이즈 시장에 미치는 영향이 커지면서 필수적인 핵심 워크로드가 된 배경에서 이루어졌습니다.
1. AMD Altair MI450 GPU의 기술적 우위성
AMD는 차세대 컴퓨팅 가속기인 Altair MI450 시리즈를 선보였습니다. 이 중 MI450은 독립형 GPU로, TSMC의 2nm 공정을 사용하여 제작되었으며 FP4 정밀도에서 최대 40 Petaflops의 피크 컴퓨팅 성능을 목표합니다. 특히, 개별 GPU당 432 GB에 달하는 HBM4 메모리를 탑재하여 약 19.6 TB/sec의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이 높은 사양은 AI 모델 구동에 필수적인 막대한 메모리 용량과 빠른 데이터 전송 속도를 보장합니다.
2. Helios 랙 기반의 초대형 클러스터 구축
AMD는 Meta Platforms, Oracle 등 주요 기업들과 협력하여 'Helios'라는 이름의 더블 와이드 AI 랙을 개발하고 있습니다. 이 Helios 시스템은 경쟁사인 Nvidia의 Oberon 랙(Grace CG100 프로세서 및 Blackwell B200/B300 GPU 사용)에 대항하는 것을 목표로 합니다. Helios 랙은 최대 128개의 GPU를 수용할 수 있으며, 128개 GPU 버전(IF128)의 경우 개별 GPU당 50 Petaflops의 성능을 제공합니다.
이러한 초대형 클러스터는 총 700개 랙 규모로 계획되어 있으며, 이는 약 5만 개의 Altair GPU 소켓에 해당합니다. 오라클은 이 인프라를 OCI(Oracle Cloud Infrastructure)에 구축할 예정입니다.
3. 오라클의 전략적 선택 및 투자 규모
오라클은 MI450X 대신 HBM 용량이 가장 큰 일반 MI450 시리즈 버전을 채택하려는 경향을 보였습니다. 이 클러스터는 2026년 3분기부터 구축이 시작되어 2027년 이후 지속적으로 확장될 계획입니다.
AMD가 제시한 Helios 랙의 성능은 FP8 정밀도에서 1.45 Exaflops, FP4 정밀도에서 2.9 Exaflops를 달성하며, 총 31 TB의 HBM4 메모리와 1.4 PB/sec의 집계 대역폭을 자랑합니다. 오라클은 이 클러스터에 AMD의 UALoE (Universal AI Link over Ethernet) 기술을 사용하여 GPU 간 메모리를 상호 연결하고 공유할 계획입니다.
이러한 대규모 인프라 구축에는 막대한 비용이 수반될 것으로 추정되며, 700개 랙 전체를 포함하여 저장소 및 네트워크까지 고려하면 약 35억 달러에서 40억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이는 AI 시대의 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 얼마나 치열한지를 보여주는 사례입니다.
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