일 AMD는 오늘 컴퓨텍스 2024 개막 기조연설에서 데이터 센터 및 PC에 이르기까지 엔드-투-엔드 AI 인프라를 지원하는 자사의 새로운 CPU, NPU 및 GPU 아키텍처를 공개했다. AMD는 확장된 AMD 인스팅트(AMD Instinct™) 가속기 로드맵을 공개하고 2024년 4분기 출시 예정인 업계 최대 용량의 메모리를 탑재한 새로운 AMD 인스팅트 MI325X 가속기를 포함, AI 가속기 개발 계획을 소개했다. AMD는 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC™) 서버 프로세서도 발표했다. 최고의 성능과 효율성을 갖춘 제품으로, 2024년 하반기 출시를 목표로 하고 있다. AMD는 AMD AI 지원 모바일 프로세서의 3세대 제품인 AMD 라이젠 (AMD Ryzen™) AI 300 시리즈와 노트북 및 데스크탑 PC용 AMD 라이젠 9000 시리즈 프로세서를 각각 공개했다.
AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는, “최근 AI 도입의 가속화로 인해 AMD의 고성능 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있다. 이번 컴퓨텍스에서 차세대 라이젠 데스크탑 및 노트북 프로세서 기반 제품을 출시할 마이크로소프트(Microsoft), HP, 레노버(Lenovo), 에이수스(Asus) 등 전략적 파트너들과 함께 하게 되어 자랑스럽다. 또한, 차세대 에픽 프로세서의 선도적인 성능을 미리 공개하고, 향후 AMD 인스팅트 AI 가속기의 로드맵을 발표하게 되어 기쁘다”라고 밝혔다.
마이크로소프트의 CEO인 사티아 나델라(Satya Nadella)는, “우리는 우리가 생활하고 일하는 방식을 변화시키겠다는 약속과 함께, 대규모 AI 플랫폼 전환의 시기에 있다. 따라서, PC부터 Xbox용 맞춤형 반도체, AI에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 플랫폼을 포괄하는 AMD와의 긴밀한 파트너십이 매우 중요하다”라고 설명했다. 그는 또, “우리는 AMD와 협력하여 새로운 라이젠 AI 기반 코파일럿+(Copilot+) PC를 제공하게 되어 기쁘다. 우리는 AMD와의 협력에 집중하고 있으며 클라우드와 엣지 전반에 걸쳐 AI 발전을 지속 추진하며 공동의 고객에게 새로운 가치를 제공하고자 한다”라고 덧붙였다.
데이터 센터를 위한 최상의 AI 및 엔터프라이즈 컴퓨팅 제공
AMD는 보다 확장된 여러 세대에 걸친 가속기 로드맵을 공개했으며, 생성형 AI의 연간 주기에 따른 향후 성능 개발 및 메모리 탑재 등의 계획을 설명했다. 확장된 로드맵에는 2024년 4분기에 출시되는 AMD 인스팅트 MI325X 가속기도 포함되어 있다. 이 제품은 AMD의 생성형 AI 부문 성능 리더십을 강화하고자 업계 최고인 288GB의 초고속 HBM3E 메모리를 탑재할 예정이다. 2025년 출시가 예상되는 차세대 AMD CDNA™ 4 아키텍처는 AMD 인스팅트 MI350 시리즈에 활용되며, 기존 AMD CDNA 3가 탑재된 AMD 인스팅트 MI300 시리즈 대비 최대 35배 향상된 AI 추론 성능을 제공할 전망이다. 또한, 지속적 성능 및 기능 개선을 통해 2026년 출시 계획인 MI400 시리즈 가속기에는CDNA "넥스트(Next)" 아키텍처를 활용할 계획이다.
한편, 오늘 컴퓨텍스 기조연설에서 미리 공개된 5세대 AMD 에픽 프로세서, 코드명 "튜린(Turin)"은 "젠 5(Zen 5)" 코어를 기반으로 업계를 선도하는 AMD 에픽 프로세서 제품군의 성능과 효율성을 이어 나간다. 5세대 AMD 에픽 프로세서는 2024년 하반기 출시 예정이다.
이번 기조연설에서 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO는 AMD 인스팅트 MI300X 가속기가 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 워크로드의 GPT-4 추론에서 최고의 가격 대비 성능을 제공하고 있음을 강조했다.
스마트하고 개인적인 경험을 가능하게 하는 PC 환경
리사 수 CEO는 마이크로소프트, HP, 레노버, 에이수스 등의 경영진과 함께 3세대 AMD 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 및 AMD 라이젠 9000 시리즈 데스크탑 프로세서로 구동되는 새로운 PC 경험에 대해 설명했다.
AMD는 슈퍼컴퓨터, 클라우드에서 PC에 이르기까지 최상의 성능과 에너지 효율성 제공을 염두에 두고 개발된 차세대 "젠 5" CPU 코어에 대한 상세한 정보를 공개했다. 또한, 생성형 AI 워크로드에서 50 TOPs의 AI 연산 성능, 이전 세대 대비 최대 2배의 예상 전력 효율성을 제공하는 AMD XDNA™ 2 NPU 코어 아키텍처를 발표했다. AMD XDNA 2 아키텍처 기반 NPU는 고급 블록 FP16 데이터 유형을 지원하는 업계 최초이자 유일한 NPU로, 경쟁사의 NPU에서 사용하는 낮은 정밀도의 데이터 유형에 대비 향상된 정확도를 성능 저하 없이 제공한다. "젠 5", AMD XDNA 2 및 AMD RDNA™ 3.5 그래픽을 함께 탑재하는 AMD 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 기반 노트북은 소비자에게 차세대 AI 경험을 전달할 예정이다.
이번 컴퓨텍스 무대에서는 다양한 생태계 파트너들이 AMD와 협력하여 PC 부분에서 새로운 AI 경험을 구현하는 방법을 선보였습니다. 마이크로소프트는 AMD와의 오랜 파트너십을 강조하며 AMD 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서가 자사의 코파일러+ PC의 요구 사항을 뛰어넘는 성능과 기능을 제공한다고 발표했다. HP는 HP 파빌리언 에어로(HP Pavilion Aero)를 포함, AMD 기반의 새로운 코파일럿+ PC를 공개했으며, 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 탑재 HP 노트북에서 이미지 생성기인 스테이블 디퓨전 XL 터보(Stable Diffusion XL Turbo)의 로컬 구동 시연을 진행했다. 레노버는 곧 출시 예정인 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 기반의 소비자 및 상업용 노트북을 공개하고, 라이젠 AI를 활용하여 새로운 레노버 AI 소프트웨어를 구현하는 방법을 소개했다. 에이수스는 기업 사용자, 일반 소비자, 콘텐츠 제작자 및 게이머를 대상으로 하는 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 기반의 광범위한 AI PC 포트폴리오를 선보였다.
또한, AMD는 "젠 5" 아키텍처를 기반으로 하는 AMD 라이젠 9000 시리즈 데스크탑 프로세서를 공개했다. 이 제품은 게임, 생산성 및 콘텐츠 제작 분야에서 최상의 성능을 제공하며, 특히, 최상위 제품인 AMD 라이젠 9 9950X 프로세서는 세계에서 가장 빠른 일반 소비자용 데스크탑 프로세서라고 강조했다.
한편, AMD는 다중 GPU를 지원하는 플랫폼에서 확장 가능한 AI 성능을 제공할 수 있도록 개발된 AMD 라데온 프로 W7900(AMD Radeon™ PRO W7900) 듀얼 슬롯 워크스테이션 그래픽 카드도 발표했다. 또한, AMD 라데온 데스크탑 GPU를 통해 더욱 손쉽게 AI를 개발 및 배포할 수 있도록 지원하는 AMD ROCm™ 6.1 소프트웨어 플랫폼도 공개했다.
엣지 AI 혁신의 차세대 물결을 선도
이번 컴퓨텍스 기조 연설에서 AMD는 자사의 AI 및 적응형 컴퓨팅 기술이 어떻게 엣지 AI 혁신의 차세대 물결을 이끌어 나가고 있는지 설명했다. 특히, AMD가 전체 엣지 AI 애플리케이션 가속화에 필요한 모든 IP를 결합할 수 있는 유일한 기업임을 강조했다. 새로운 AMD 버설 AI 엣지(AMD Versal™ AI Edge) 시리즈의 2세대 제품은 실시간 프리-프로세싱을 위한 프로그래밍 가능한 FPGA 로직, 효율적인 AI 추론을 위한 XDNA 기술 기반 차세대 AI 엔진, 포스트-프로세싱을 위한 임베디드 CPU를 결합하여 최상의 성능을 갖춘 단일 칩 기반의 적응형 솔루션을 엣지 AI 환경에 제공한다. 2세대 AMD 버설 AI 엣지 디바이스는 현재 개발 중인 30개 이상의 주요 파트너를 통해 얼리 액세스가 가능하다.
AMD는 다음과 같은 수직 시장 전반에 걸쳐 엣지에서 AI를 활성화하는 방안에 대해 소개했다.
• 일루미나(Illumina)는 게놈 서열 분석에 고급 AMD 기술을 활용하고 있다.
• 스바루(Subaru)는 2030년까지 자사의 "사망률 제로" 목표를 달성하고자 2세대 AMD 버설 AI 엣지 디바이스를 아이사이트(EyeSight) ADAS 플랫폼에 탑재한다.
• 캐논(Canon)은 라이브 스포츠 방송 및 웹캐스트의 시청 경험을 혁신하고자 무료 뷰포인트 비디오 시스템에 버설 AI 코어 시리즈를 활용했다.
• 히타치 에너지(Hitachi Energy)의 HVDC 보호 계전기는 실시간 처리를 위한 AMD 적응형 컴퓨팅 기술을 활용하여 전기 과전압을 예측한다.
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