가우디 칩셋 전망: 엔비디아에 도전하는 인텔의 AI 전략

네이버, 인텔, KAIST가 가우디를 이용한 LLM 시스템을 개발했다라는 뉴스를 확인 하여.. 

가우디 칩셋이 어떤 것인지.. 과연 nVidia를 따라갈 수 있을지 살펴 보려 합니다.

 

"힘내라 인텔.. ㅠㅜ"

 

https://www.etnews.com/20250529000298

'엔비디아 의존 낮춘다'…네이버·인텔·KAIST “가우디 기반 AI 모델 개발

 

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인텔 가우디 칩셋의 미래: AI 시장에서 경쟁력과 전망

인텔의 가우디(Gaudi) 시리즈는 AI 훈련 및 추론(inference)을 위한 전용 가속기로, 엔비디아의 GPU 독점 시장에 도전장을 내밀고 있습니다. 특히 가우디 3는 성능, 비용 효율성, 오픈 생태계를 강조하며 기업용 AI 시장에서 주목받고 있습니다. 이 글에서는 가우디 칩셋의 현재 상태, 미래 전망, 그리고 당신의 파이썬 블로그 자동 업로드 프로젝트와의 연관성을 탐구합니다.

1. 가우디 칩셋 개요

인텔의 가우디 시리즈는 하바나 랩스(Habana Labs, 인텔이 2019년 20억 달러에 인수)를 통해 개발된 AI 전용 가속기입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 가우디 3 스펙:
  • 제조 공정: 5nm (가우디 2는 7nm), 전력 효율성 개선.
  • 성능: FP8 연산에서 1,835 TFLOPS, BF16 연산 4배 향상(가우디 2 대비).
  • 메모리: 128GB HBM2e (3.7TB/s 대역폭), 96MB SRAM (12.8TB/s).
  • 네트워킹: 24x 200GbE RoCE 포트로 표준 이더넷 기반 확장성.
  • 폼 팩터: PCIe, OAM, 메자닌 카드 지원.
• 목표 시장: 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 및 추론, 기업용 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 멀티모달 모델.
• 경쟁 포인트: 엔비디아 H100/H200 대비 비용 효율성과 오픈 생태계(독점 NVLink/InfiniBand 대신 이더넷 사용).

가우디 3는 2024년 3분기부터 Dell, HPE, Lenovo, Supermicro 등의 서버에 탑재되며, IBM Cloud와 Intel Tiber AI Cloud를 통해 클라우드 서비스로 제공됩니다.

2. 가우디 칩셋의 현재 성과

가우디 3는 엔비디아 H100과 비교해 다음과 같은 성과를 보입니다:

• 훈련 성능: Llama2(7B, 13B), GPT-3(175B) 모델에서 평균 50% 빠른 훈련 시간.
• 추론 성능: Llama(7B, 70B), Falcon(180B) 모델에서 H100 대비 50%, H200 대비 30% 높은 추론 처리량.
• 전력 효율: 추론 시 H100 대비 최대 2.3배 높은 전력 효율(특히 긴 토큰 출력에서).
• 가격 경쟁력: 8개 가우디 3 모듈로 구성된 플랫폼 가격은 $125,000으로, 엔비디아 HGX H100($187,000 추정)보다 약 2/3 수준.
• 한국 내 성과: 네이버, 카이스트와 협력해 엔비디아 GPU 대비 1.2배 빠른 추론 성능 달성(2025년 5월 X 게시물).

그러나 2024년 말 기준, 가우디는 5억 달러 매출 목표를 달성하지 못하며 시장 점유율 확대에 어려움을 겪고 있습니다. 엔비디아의 H100, H200, Blackwell GPU와 AMD의 MI300X가 훈련 중심 시장에서 여전히 강세를 보이기 때문입니다.

3. 가우디 칩셋의 미래 전망

가우디 칩셋의 미래는 다음과 같은 요인에 따라 달라질 것으로 보입니다:

1) 강점과 기회

• 비용 효율성: 가우디 3는 H100 대비 2.3배, 훈련에서 90% 높은 성능당 비용 효율성을 제공. 스타트업 및 비용 민감 기업에 매력적.
• 오픈 생태계: PyTorch, TensorFlow 지원, Hugging Face의 20만 개 이상 모델 호환, vLLM 통합으로 개발자 접근성 높음.
• 확장성: 표준 이더넷(RoCE)으로 수만 개 가속기 연결 가능, 독점 네트워크(NVLink) 대비 비용 절감.
• 한국 시장 공략: 네이버, 카이스트와 협력해 한국 AI 생태계에서 엔비디아 종속 벗어나기 시도, 추론 성능 개선 성과.
• 파트너 확대: 2025년 Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Asus, Gigabyte, QCT 등 OEM 파트너 확장으로 채널 유통 강화.
• AI 시장 성장: McKinsey는 2030년까지 AI 시장이 1조 달러 규모로 성장할 것으로 예측, 가우디 3는 비용 효율적 대안으로 틈새 시장 공략 가능.

2) 도전 과제

• 엔비디아의 선점: 엔비디아의 CUDA 생태계와 Blackwell GPU(2025년 출시)는 성능과 시장 지배력에서 앞섬.
• AMD 경쟁: AMD MI325X 및 MI350은 추론 및 훈련에서 경쟁력 강화, 가우디 3의 시장 점유율 확보에 장애물.
• 고객 신뢰 부족: 대규모 고객(예: 50,000개 칩 구매) 사례 부재, 시장 신뢰 구축 필요.
• 제한된 훈련 성능: 가우디 3는 추론에 강하지만, 대규모 LLM 훈련에서는 H100/H200/Blackwell에 뒤짐.
• 지연된 출시: 2024년 3분기 출시 지연으로 경쟁사 대비 늦은 시장 진입.

3) 2025년 이후 전망

• 단기(2025~2026): 가우디 3는 비용 효율성과 추론 성능을 바탕으로 중소기업, 스타트업, 클라우드 서비스(IBM Cloud, Intel Tiber AI Cloud)에서 점유율 확대 가능. 한국 내 네이버와의 협력은 긍정적 신호.
• 중기(2026~2028): 인텔은 2025년 말 Falcon Shores(가우디와 Xe GPU 통합, 1,500W) 출시를 준비 중. 이는 64비트 행렬 연산을 추가해 훈련 성능을 강화할 전망.
• 장기(2028~2030): Falcon Shores 2(2026년)와 18A 공정(2025년 상반기) 도입으로 제조 효율성 개선, 시장 경쟁력 강화 가능. 그러나 엔비디아/AMD의 연간 신제품 출시 주기에 맞서기 위해 지속적인 투자와 혁신 필요.

4. 결론: 가우디 칩셋의 미래와 프로젝트 적용

인텔 가우디 3는 비용 효율성, 오픈 생태계, 추론 성능을 바탕으로 AI 가속기 시장에서 틈새를 공략하고 있습니다. 2025년에는 채널 파트너(Dell, HPE 등) 확대와 한국 내 협력(네이버, 카이스트)을 통해 점유율이 증가할 가능성이 높습니다. 그러나 엔비디아의 Blackwell GPU와 AMD의 MI325X/MI350과의 경쟁, 대규모 고객 확보 문제는 여전히 도전 과제입니다.