[IT산업] NVIDIA DGX B200 발표가 AI 산업상태계에 미치는 영향(Feat. SK하이닉스)

 

 
NVIDIA DGX B200은 AI 개발 및 배포를 위한 통합 플랫폼입니다.
 

NVIDIA

DGX B200의 주요 특징

1. DGX B200 성능
최대 144 페타플롭의 AI 훈련 성능과 15배 빠른 실시간 추론1을 제공합니다.
1,440GB의 GPU 메모리와 64TB/s의 메모리 대역폭을 탑재하고 있습니다.
 
2. GPU 아키텍처
8개의 NVIDIA Blackwell GPU가 5세대 NVIDIA NVLink로 상호 연결되어 있습니다.
 
3. 다양한 워크로드 지원
거대 언어 모델, 추천 시스템, 챗봇 등 다양한 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다.
 
4. 소프트웨어 스택
NVIDIA AI Enterprise 및 NVIDIA Base Command 소프트웨어를 포함한 완전한 NVIDIA AI 소프트웨어 스택이 제공됩니다. DGX B200은 AI 혁신을 가속화하려는 기업에게 이상적인 플랫폼입니다.
 

다른 NVIDIA DGX 제품군과 비교하면 무엇이 다른가?

NVIDIA DGX 제품군은 다양한 모델로 구성되어 있으며 각 모델은 특정 용도와 요구 사항을 충족시키기 위해 설계되었습니다. 여러 DGX 제품군을 비교해 보겠습니다
 
DGX A100
GPU 아키텍처는 Ampere 아키텍처를 기반으로 하며, AI 작업에 최적화되어 있습니다.
메모리의 경우  40GB의 GPU 메모리와 6TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다.
성능은  AI 훈련 및 추론 작업에 뛰어난 성능을 제공합니다.
 
DGX H100
GPU 아키텍처는 Hopper 아키텍처를 사용하며, 고성능 컴퓨팅 및 AI 작업에 특화되어 있습니다.
메모리는 800GB의 GPU 메모리를 탑재하고 있습니다.
성능은 다양한 워크로드에 적합한 성능을 제공합니다.
 
DGX GH200
GPU 아키텍처는 Hopper 아키텍처를 사용하며, 고성능 AI 작업에 최적화되어 있습니다.
메모리는 1TB의 GPU 메모리를 탑재하고 있습니다.
성능은  대규모 데이터셋 및 복잡한 시뮬레이션 작업에 적합한 성능을 제공합니다.
 
각 모델은 특정 용도와 요구 사항에 따라 선택하게 됩니다.

 

 

 

NVIDIA DGX B200의 발표는 AI 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

 
DGX B200은 NVIDIA의 차세대 AI 슈퍼컴퓨터로, 이전 세대인 DGX H100 대비 최대 30배의 성능 향상을 제공하며, 비용과 에너지 소비는 최대 25분의 1 수준이라고 합니다
 
DGX B200은 1조 매개변수 규모의 대형언어모델 (LLM)에 대한 AI 훈련과 추론을 지원하며, 이는 AI 모델 훈련, 미세 조정, 추론을 위한 통합 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼으로서 엔터프라이즈의 AI 파이프라인의 모든 단계에서 복잡한 AI 데이터세트를 처리하기 위한 막대한 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 기업들에게 큰 도움이 될 것입니다.
 
또한, DGX B200은 NVIDIA의 AI 전문성이 뒷받침되는 대규모 턴키 인프라를 구축할 수 있게 해주는 NVIDIA DGX SuperPOD의 기반입니다.
이는 AI 혁신을 가속화하려는 기업에게 이상적인 솔루션을 제공하며, 이를 통해 AI 산업의 발전과 혁신에 크게 기여할 것으로 보입니다.
따라서, NVIDIA DGX B200의 발표는 AI 산업의 발전을 가속화하고, AI 기술의 활용 범위를 넓히는 데 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술을 활용하는 다양한 분야에서의 연구와 개발, 그리고 실제 응용 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다. 
 

GTC March 2024 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

 
 

주요 발표 내용 요약

 
 

엔비디아가 GTC 컨퍼런스에서 신기술과 B200 GPU를 발표,
반도체가 아닌 소프트웨어 플랫폼 기업임을 강조.
 
예상대로, B200 GPU는 AI 성능 최상 위로 예상되며, 트랜스포머 엔진을 탑재하여 AI 실행 최적화.
이를 통해 GPT-3와 같은 트랜스포머 기반 AI 실행을 하드웨어에서 빠르게 수행 가능.
또한, B200 GPU는 약 280억 개의 트랜지스터를 보유하고 있으며, 이전의 H100과 함께 소개되었다.

GB200은 GPU 두 개와 엔비디아의 CPU를 하나의 보드로 묶어 데이터 센터에 도입된다.
언어 모델 학습에서 블랙웰 구조는 예전 호퍼 구조에 비해 GPU 개수를 많이 줄이고 전력 소비를 적게 하여 성능을 향상시켰다.

언어 모델 트레이닝에 필요한 GPU 개수가 감소하고 전력 소비도 매우 적다는 점이 강조되고 있다.
블랙웰 구조는 2,000개의 GPU를 사용하여 4mw의 전력을 필요로 하며, 이를 통해 효율적인 트레이닝이 가능하다고 설명되었다.

최근 다른 AI 반도체 스타트업의 등장으로 엔비디아 주가에 대한 우려가 있었으나, 새로운  추론 성능은 30배 향상되었다.
이로써 엔비디아는 H100보다 이전 제품보다 30배 더 우수한 성능을 자랑하며 초격차를 보여주고 있다.

무어의 법칙을 뛰어넘어 8년만에 1000배에 가까운 성능 향상을 이룬 엔비디아는 컨퍼런스에서 기후 예측, 디지털 트윈, 바이오 혁명, 로봇공학 등을 포함한 혁신과 어 발표함.
엔비디아는 소프트웨어 플랫폼 기업으로 자신을 소개하며, 블랙 엘과 함께 새로운 산업 혁명을 앞장서겠다는 의지를 밝힘.
인공지능이 세상을 변화시키는 컨퍼런스에서는 하드웨어보다 소프트웨어에 초점을 맞추며, 소프트웨어 구독 서비스도 발표했다.

 

NVIDIA DGX B200의 발표가 반도체 산업에 미치는 영향은?

특히 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등의 기업에도 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다.
 
DGX B200은 고성능 AI 반도체를 구동하기 위해 필요한 고대역폭 메모리(HBM) 제품이 필요로 합니다
 
1. 이에 따라, HBM 시장을 주도하고 있는 SK하이닉스와 삼성전자에게 새로운 기회가 열렸습니다
SK하이닉스는 대만의 TSMC와 함께 6세대 HBM인 HBM4의 개발협력을 포함한 '원팀 전략’을 수립했습니다
 
2. 이들은 AI 반도체 시장을 장악하고 있는 NVIDIA와 함께 각자의 시장에서 영향력을 키우고 있습니다.
삼성전자는 최근 서버용 운영체제 (OS) 기업 레드햇과 함께 D램 호환성 검증에 성공했으며, 연내 CXL D램을 양산할 계획입니다3. 이는 AI 가속기에서 CPU와 GPU, 메모리 반도체를 효율적으로 활용하기 위한 차세대 인터페이스인 CXL 선점 싸움에서 삼성전자의 경쟁력을 보여줍니다.
 
따라서, NVIDIA DGX B200의 발표는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등의 반도체 기업에게도 새로운 기회를 제공하며, 이들 기업의 AI 반도체 및 HBM 생산 능력을 더욱 강화하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
 

 

 

SK하이닉스의 기술 혁신: HBM3E 양산 선언

SK하이닉스가 전세계에서 가장 먼저 5세대 고대역폭메모리(HBM3E) 양산에 성공했다는 뉴스에 대해 이번 성과가 어떤 의미를 가지는지, 그리고 업계에 미치는 영향은 어느 정도인지 함께 살펴보면서 투자포인트를 생각해보면 좋을것 같아요.
 

SK하이닉스 HBM3E

 

투자포인트 :  SK 하이닉스 최근 동향 (24.3월)

1. SK하이닉스는 HBM3E를 세계 최초로 양산하여 이달 말부터 엔비디아에 공급을 시작한다고 발표했음.
2. HBM3E는 여러 개의 D램을 수직으로 연결하여 데이터 처리 속도를 높인 인공지능(AI) 반도체의 핵심 제품임.
3. HBM3E는 초당 최대 1.18TB를 처리할 수 있는 성능을 갖추고 있으며, 발열 제어도 개선되어 열 방출 성능이 기존 제품 대비 10% 향상되었음
4. SK하이닉스의 HBM3E는 엔비디아의 차세대 GPU에 탑재될 가능성이 높으며, 이로 인해 SK하이닉스는 AI 메모리반도체 시장에서의 경쟁 우위를 유지하려 함.
5. 마이크론은 HBM3E 양산을 선언했으나 아직 엔비디아의 성능 검증 절차를 완료하지 못한 상태로 알려져 있음
6. 삼성전자는 12단으로 쌓은 HBM3을 개발하여 경쟁 중이며, SK하이닉스는 이에 대응하여 16단 HBM3E 기술을 공개하고 2026년에 16단 HBM4 양산 계획을 발표함
7. SK하이닉스는 지난해 HBM 시장에서 49%의 점유율로 세계 1위를 기록했으며, 삼성전자(46%)와 마이크론(5%)도 시장에서 존재감을 나타내고 있음.
8. HBM 매출의 D램 매출에서 차지하는 비중은 점차 높아져 올해 20.1%에 이를 것으로 예상됨.

SK하이닉스의 기술 혁신: HBM3E 양산 선언
개발에서 양산까지, 단 7개월

지난해 8월 HBM3E 개발에 성공한 SK하이닉스는 불과 7개월 만에 양산을 시작한다고 발표했습니다.
이는 SK하이닉스가 기술 개발 속도와 제품 상용화 능력에서 세계적인 수준임을 증명하는 순간입니다.
 

AI 반도체의 핵심, HBM3E

HBM3E는 수직으로 연결된 D램을 통해 데이터 처리 속도를 극대화한 제품입니다.
특히 인공지능(AI) 분야에서 그 중요성이 더욱 부각되고 있죠.
SK하이닉스는 이번 양산으로 AI 메모리반도체 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하겠다는 포부를 밝혔습니다.
 

성능과 혁신: HBM3E의 주요 특징들
어마어마한 데이터 처리 속도

SK하이닉스의 HBM3E는 초당 최대 1.18TB의 데이터를 처리할 수 있는 놀라운 속도를 자랑합니다.
이는 풀HD급 영화 230편을 1초 만에 처리할 수 있는 수준이라고 하니, 그 성능이 얼마나 대단한지 짐작이 가시나요?
 

열 방출 성능의 혁신, MR-MUF 공정

열 방출은 고성능 반도체에서 매우 중요한 요소입니다.
SK하이닉스는 MR-MUF 공정을 도입하여 열 방출 성능을 기존 제품 대비 10% 향상시켰다고 합니다.
이는 반도체 칩 사이의 회로를 보호하고 열 방출을 효과적으로 하는 방법으로, 안정적인 HBM 생산을 가능하게 합니다.
 

시장과 경쟁: SK하이닉스의 전략
엔비디아와의 협력 강화

SK하이닉스의 HBM3E는 엔비디아의 차세대 GPU에 탑재될 가능성이 높습니다. 이는 엔비디아와의 파트너십을 더욱 강화하고, 기술적 우위를 확보하는 전략으로 볼 수 있습니다.
 

삼성전자와의 적층 경쟁

SK하이닉스는 삼성전자가 12단 HBM3E를 개발한데 이어, 국제고체회로학회(ISSCC) 콘퍼런스에서 16단 HBM3E를 선보이며 기술 경쟁에서 앞서가고 있습니다.
이러한 적층 메모리 기술의 발전은 고성능 컴퓨팅, 빅데이터 처리, 그리고 인공지능 애플리케이션의 성능 향상에 직접적인 영향을 미칩니다.
SK하이닉스는 삼성전자와의 경쟁을 통해 기술 혁신을 가속화하고, 시장에서의 리더십을 확고히 하고자 합니다.
 

차세대 메모리 기술의 선도

SK하이닉스의 HBM3E 양산은 단지 하나의 성공적인 제품 출시를 넘어서, 차세대 메모리 기술의 방향성을 제시하는 것입니다. 이를 통해 미래의 컴퓨팅 환경에 필요한 메모리 솔루션을 선도하고, 끊임없는 혁신을 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 계획이겠죠.
 

SK하이닉스의 미래 전략

이처럼 SK하이닉스의 HBM3E 양산 성공은 단순히 기술적인 성과를 넘어서, 인공지능, 빅데이터, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 글로벌 리더십 확보를 위한 중요한 발판이 됩니다.
회사는 이번 성공을 기반으로 AI 반도체 시장에서의 입지를 굳히고, 미래 기술에 대한 지속적인 연구 개발을 통해 세계 시장에서의 영향력을 더욱 확대해 나갈 것입니다.
SK하이닉스의 앞으로의 행보는 반도체 업계뿐만 아니라, 전 세계 기술 발전의 중요한 지표가 될 것으로 기대됩니다.