AMD Instinct MI350P는 2022년 MI210 이후 4년 만에 AMD가 선보이는 새로운 PCIe Instinct GPU입니다. 이 제품은 AMD의 CDNA 4 아키텍처를 일반 애드인 카드에 적용하여 최대 4.6 PFLOPS의 MXFP4 성능, 144GB의 HBM3E 메모리, 그리고 4TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이 모든 사양은 듀얼 슬롯, 600W 소비 전력으로 구현되었습니다.
현재 저희는 연구실 환경에서 Llama, Qwen, DeepSeek, gpt-oss 계열의 오픈웨이트 모델을 사용하여 추론 서빙을 중심으로 AI 시스템 리뷰를 진행하고 있으며, vLLM 또는 SGLang을 통해 실행하고 출력 처리량과 첫 번째 토큰 지연 시간을 측정하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅부터 풀 GPU 노드까지 다양한 환경을 테스트했습니다. NVIDIA RTX PRO 4500 서버 에디션은 HPE ProLiant DL145 Gen11에 탑재된 L4 서버보다 초당 평균 2.7배 높은 출력 토큰 처리량을 제공했으며, 전력 소비량은 약 105W 더 높았습니다. Dell, GIGABYTE, HP 버전의 DGX Spark는 200Gb 패브릭을 통해 2노드 클러스터로 분산 추론을 실행했습니다. 또한 Supermicro JumpStart를 통해 NVIDIA HGX B200과 AMD Instinct MI350X 시스템을 직접 사용해 볼 수 있었습니다. 스토리지도 동일한 방식으로 처리됩니다. 데이터 경로가 GPU의 사용률을 결정하기 때문입니다. 따라서 GPUDirect 스토리지 처리량은 GDSIO로 측정하고, 장기 컨텍스트 및 에이전트 워크로드에 대해 KV 캐시 오프로드를 플래시 메모리로 테스트합니다.
AI용 하드웨어를 구성할 때, ' 최고의 서버' 페이지에서는 이 리뷰 데이터를 기반으로 현재 AI 추론 및 엣지 컴퓨팅에 가장 적합한 서버를 소개하고 있으며, '최고의 엔터프라이즈 SSD' 페이지에서는 GPU에 필요한 드라이브를, ' 최고의 스토리지 어레이' 페이지 에서는 학습 클러스터 및 네오클라우드에 사용되는 AI 스토리지 플랫폼을 다룹니다.
AMD Instinct MI350P는 2022년 MI210 이후 4년 만에 AMD가 선보이는 새로운 PCIe Instinct GPU입니다. 이 제품은 AMD의 CDNA 4 아키텍처를 일반 애드인 카드에 적용하여 최대 4.6 PFLOPS의 MXFP4 성능, 144GB의 HBM3E 메모리, 그리고 4TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이 모든 사양은 듀얼 슬롯, 600W 소비 전력으로 구현되었습니다.
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition은 기업에서 이미 보유하고 있는 서버를 위해 NVIDIA가 설계한 그래픽 카드입니다. 이 제품은 싱글 슬롯, 팬리스 쿨링 방식의 165W 보드로, 32GB의 GDDR7 메모리와 Blackwell 아키텍처의 모든 기능을 갖추고 있습니다. Blackwell 아키텍처에는 5세대 텐서 코어(FP4 연산 지원), 4세대 RT 코어, 3개의 인코더와 3개의 디코더, 그리고 멀티 인스턴스 GPU 지원 기능이 포함되어 있습니다.
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition은 데이터 센터 외부에 있는 서버의 L4 스토리지를 대체하기 위해 NVIDIA가 개발한 그래픽 카드입니다. 싱글 슬롯, PCIe Gen5, 팬리스 쿨링 방식, 165W 소비 전력, 32GB GDDR7 메모리, 그리고 FP4 텐서 코어와 멀티 인스턴스 GPU를 포함한 Blackwell의 모든 기능을 갖추고 있습니다. HPE에서 ProLiant DL145 서버를 제공해 주었습니다.
기업 AI 인프라는 학습 모델 최적화에서 모델 서비스 제공으로 전환되었으며, 이는 경제성을 변화시켰습니다. 학습은 최종 목표가 있는 자본 투자 프로젝트입니다. 반면 추론은 서비스가 운영되는 동안 지속적으로 실행되는 프로덕션 워크로드이며, 출력은 토큰으로 측정됩니다. 이것이 바로 현재 AI 운영자들이 직면한 토큰 경제 문제입니다.
NVIDIA DGX Spark에 대한 이야기가 나올 때면 항상 두 가지가 먼저 언급됩니다. 첫 번째는 핵심 사양입니다. 약 4,000달러짜리 데스크톱 PC에 128GB의 통합 메모리가 탑재되어 있다는 점인데, 불과 2년 전만 해도 엔지니어의 책상 위에 놓이는 것조차 상상하기 어려웠을 수치입니다. 두 번째는 200입니다.
작년 11월, 오리건 주립대학교의 플랑크톤 영상 연구에 대한 기사를 게재했을 때, 헤드라인은 과학적 내용에 초점을 맞췄습니다. 연구선에 탑재된 AI 가속 인프라가 배가 항구에 도착하기도 전에 수 테라바이트에 달하는 해양 데이터를 거의 실시간으로 처리한다는 내용이었죠. 하지만 그 후 몇 주 동안 조용히 또 다른 일이 벌어졌습니다. 캠퍼스 전체에 이 연구에 대한 소문이 퍼져나간 것입니다.
Supermicro의 JumpStart 프로그램은 AI 인프라 구매 전 평가에 있어 가장 유용한 도구 중 하나로 자리매김했습니다. 공유 환경에서의 스크립트 기반 데모와 달리, JumpStart는 자격을 갖춘 사용자에게 SSH, IPMI, VNC를 통해 실제 운영 서버에 대한 무료 시간 제한 액세스 권한을 제공하여 실제 하드웨어에서 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다.
우리는 Supermicro JumpStart를 통해 HGX B200을 일주일 동안 테스트하여 원격 베어메탈 액세스가 AI 플랫폼 의사 결정 속도를 어떻게 높이는지 확인했습니다.
오리건 주립대학교는 GPU, 컴퓨팅, 고밀도 NVMe를 활용해 AI 해양 연구를 발전시켜 바다에서 플랑크톤 데이터를 실시간으로 분석하고 있습니다.
L40S는 합성 데이터 생성, 멀티모달 AI 개발, 컴퓨팅과 그래픽 성능이 모두 필요한 Omniverse 애플리케이션에 특히 유용합니다.