SemiAnalysis에 따르면, Meta를 위한 AMD의 맞춤형 Instinct MI450 기반 AI 가속기는 완전한 사양의 Instinct MI455X보다 3배 적은 메모리를 사용하며, 주로 Facebook 및 기타 소셜 플랫폼에서 운영되는 추천 시스템 (Recommendation Systems)에 최적화될 것입니다. 만약 이 보고가 정확하다면, Meta가 최첨단 AI 모델의 학습 (Training) 및 추론 (Inference)을 위해 Nvidia 하드웨어를 계속 사용할 것이라고 예상하는 것이 합리적입니다.

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A hand holding the Ryzen 7 9850X3D.

(이미지 출처: Tom's Hardware)

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_SemiAnalysis_에 따르면, Meta를 위한 맞춤형 Instinct MI455X는 6개의 8-Hi 패키지를 사용하여 144GB의 HBM4 메모리를 탑재할 예정인 반면, 풀 스펙의 Instinct MI455X에는 432GB의 HBM4 메모리가 탑재될 것입니다. 또한, 해당 부품은 '연산 능력(compute)의 상당한 감소'를 제공할 것이라고 보고되었습니다. 보고서는 이 새로운 설계가 추천 시스템 (recommendation systems)을 위해 더 경쟁력 있는 달러당 대역폭 (bandwidth-per-dollar) 비율을 제공하겠지만, 프런티어 AI 모델의 학습 (training)이나 추론 (inference) 실행에는 최적화되지 않을 것이라고 주장합니다.

연산 성능을 낮추고 HBM4 용량을 432GB에서 144GB로 줄이는 것은 HBM4가 매우 고가이기 때문에 부품 원가 (BOM, Bill of Materials)를 극적으로 낮출 수 있습니다. 또한, 이러한 축소는 Meta를 위한 맞춤형 Instinct MI450 시리즈 가속기의 패키지 크기를 줄여줄 것이며, 이는 BOM 비용을 절감하는 또 다른 방법입니다. Meta는 완전한 모델 대신 맞춤형으로 사양을 낮춘 Instinct MI450 시리즈 가속기를 사용함으로써 잠재적으로 수천만 달러를 절약할 수 있습니다.

추가적인 이점으로, 이러한 맞춤형 Instinct MI450 시리즈 가속기는 성능을 크게 저하시키지 않으면서 추천 워크로드 (recommendation workloads)를 실행할 때 전력을 훨씬 적게 소비할 것입니다. 또한, _SemiAnalysis_에 따르면 이러한 가속기는 추천 시스템에 더 나은 CPU/GPU 균형을 제공할 수 있습니다. 만약 Meta가 이 가속기들을 전체 수명 주기 동안 주로 추천 워크로드에 사용한다면, 이 맞춤형 설계는 실질적으로 훨씬 더 나은 총소유비용 (TCO, Total-Cost-of-Ownership)을 제공할 수 있습니다.

하지만 이러한 사양 축소에는 많은 단점이 있습니다. 가장 큰 문제는 범용성 (versatility)의 상실입니다. 연산 능력 (compute)과 HBM 모두의 감소는 LLM (Large Language Model) 학습 및 추론 (inference) 측면에서 매력도를 떨어뜨립니다. 표준 Instinct MI455X는 432 GB의 HBM4와 19.6 TB/s의 대역폭 (bandwidth)을 갖추고 있으며, 이는 대규모 학습 및 추론에 특히 유익합니다. 반면, 144 GB의 용량은 현대적인 LLM 학습 및 추론에 있어 특히 제한적일 수 있습니다.

또한, 교체 가능성 (interchangeability) 문제도 존재합니다. 범용 Instinct MI455X는 추천 워크로드 (recommendation workloads)에서 학습, 추론 또는 기타 워크로드로 재할당될 수 있습니다. Meta의 특화된 버전은 의도된 워크로드 이외의 용도로는 매력이 떨어집니다. 만약 Meta의 연산 수요가 모델 학습 및 LLM 추론 쪽으로 이동한다면, 이들은 다른 워크로드 조합에 최적화된 가속기들을 대규모로 설치해 둔 상태에서 곤란한 상황에 처할 수 있습니다.

결과적으로, Meta의 모델 학습 및 추론 워크로드를 위해서는 Meta의 사양을 낮춘 맞춤형 MI400 대신, 사양이 온전한 AMD Instinct MI455X 시스템이나 Nvidia의 하이엔드 플랫폼이 대안이 될 가능성이 높습니다. 한편, Meta가 이미 방대한 Nvidia 인프라를 운영하고 있기 때문에 Nvidia가 명백한 수혜자가 될 기회를 얻게 됩니다. 비용을 절감하고 추천 시스템을 최적화하기 위해 AMD 가속기를 맞춤 제작했지만, 그 특화(specialization)로 인해 Meta의 프런티어 AI 부서가 결국에는 — 잠재적으로 Nvidia로부터 — 더 범용적인 가속기를 더 많이 구매해야만 하는 상황이 발생할 수 있다는 점이 아이러니합니다.

[AMD와 Meta가 향후 5년간 전자에 의해 후자에게 6 GW 규모의 Instinct AI 가속기를 공급하는 계약을 체결했을] 때, 그들은 최소한 일부는 Instinct MI450 설계를 기반으로 한 맞춤형 가속기를 포함하여 맞춤형 가속기일 것이라고 공개한 바 있습니다. 현재 상황으로 보아, 이러한 맞춤형 AI 가속기들은 광범위한 워크로드가 아닌 선택된 특정 워크로드에만 사용될 것으로 보입니다.