AMD, AI 가속기 효율 4배 전망…삼성·SK하이닉스 HBM 수혜 시험대

AMD가 2026년에 선보일 랙 스케일 인공지능(AI) 솔루션의 에너지 효율을 2024년 플랫폼 대비 4배 개선한다는 추정 모델을 제시하며 전력 효율 경쟁에 속도를 냈다. 톰스하드웨어는 18일(현지시각) 이번 수치가 상용 제품의 실측치가 아닌 대표 랙 구성안을 토대로 도출한 시뮬레이션 결과라고 보도했다.

데이터센터 전력 포화가 심화하는 흐름 속에서 고대역폭 메모리(HBM) 결합을 늘리는 구조여서 한국 메모리 공급망의 수주 경로에도 직접 영향을 줄 전망이다.


AMD는 2025년 랙 스케일 AI 가속기 시스템의 에너지 효율을 2030년까지 20배로 끌어올리겠다는 '20x2030' 프로젝트를 발표했다. 당초 2026년 목표치는 2024년 기준 3배 개선 수준이었다.
이번에 공개된 추정 모델은 초기 구상보다 빠른 4배 향상을 가리킨다. AMD는 전력 효율 측정 기준을 개별 중앙처리장치(CPU)나 가속기 단품에 두지 않고 전체 랙 시스템으로 넓혔다.

전력 측정 단위를 랙 전체로 확장하면서 연산 능력, 제조 공정, 데이터 이동 등 시스템 전반의 최적화 여지를 확보했다. 이는 동일한 AI 모델을 구동할 때 필요한 공간과 전력을 크게 줄이려는 포석이다.


AMD는 시스템 성능을 좌우하는 3대 요소로 연산 능력, 메모리 대역폭, 인터커넥트 대역폭을 제시했다. 미세 공정 도입으로 와트당 부동소수점 연산 성능을 높이고 고속 인터커넥트로 칩 사이 병목을 해소하는 방식이다.

메모리 대역폭 밀도를 높이고 대용량 캐시를 배치해 데이터 이동에 드는 전력 낭비를 억제했다. 가속기와 메모리를 긴밀하게 결합하는 시스템 공동 설계와 전용 소프트웨어 최적화도 병행했다.

이번 4배 수치는 시장에서 검증된 직접 벤치마크 결과가 아니다. AMD는 최종 성능을 확인하기 어려운 영역에 실제 제품 측정치와 가상 모델링을 혼합해 적용했다. 이번 추정 계산에는 최신 인스팅트 MI455X 모델을 사용하지 않았다.

AMD의 랙 스케일 집적도 확장 전략은 HBM 탑재량 증가로 직결된다. 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 한국 초고성능 메모리와 첨단 패키징 생태계에는 추가 수요를 확보할 기회 요인이다.

반면 상용화 단계의 리스크도 상존한다. 시뮬레이션 예측과 실제 데이터센터 환경의 전력 소모 사이에 괴리가 발생하면 하이퍼스케일러 고객사 유치에 제동이 걸릴 수 있다. 차세대 인터커넥트의 신호 안정성 확보 여부도 넘어야 할 과제다.

AMD의 2030년 20배 로드맵이 완주하려면 랙 2개로 2024년형 인스팅트 MI300X 랙 570개 수준의 성능을 구현해야 한다. 단순한 청사진 제시를 넘어 차세대 가속기 양산 과정에서 입증할 실측 데이터가 시장 신뢰의 분수령이 될 전망이다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com