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[인공지능] 엔비디아, 베라 루빈·그록 3 LPX로 전력당 토큰 처리량 향상

엔비디아가 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72와 그록 3 LPX(Groq 3 LPX)를 기반으로 AI 팩토리의 전력 효율을 높이고, 더 많은 토큰을 처리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. AI 팩토리에서는 전력이 핵심 제약 요소다. 모든 와트가 중요한 만큼, AI 인프라에서 동일한 메가와트의 전력으로 얼마나 더 많은 토큰을 처리할 수 있는지가 중요하다. 엔비디아는 베라 루빈 NVL72를 기반으로 시스템, 네트워킹, 소프트웨어, 전력 관리를 하나로 통합한 풀스택 AI 팩토리를 통해 이러한 과제에 대응한다. 엔비디아 DSX MaxLPS는 AI 팩토리의 전력 수요 변화에 따라 랙 간 전력을 동적으로 재분배한다. 이를 통해 다음과 같은 상당한 효과를 제공할 수 있다. - 동일한 시설 전력 용량 내에서 GPU 용량 최대 40% 확대 - 신규 전력선 증설 없이 토큰 처리량 최대 35% 향상 각 랙 내부에서는 지능형 전력 평활화(Intelligent Power Smoothing) 소프트웨어와 확장된 에너지 버퍼링 기능이 순간적인 전력 급증을 흡수해, 시스템이 지속적인 전력 수요에 보다 가깝게 운영될 수 있도록 한다. 이를 통해 기존에 여유 용량으로 남아 있던 전력을 실제 컴퓨팅 자원으로 활용할 수 있다. 에이전틱 AI에서는 에이전트가 여러 단계의 추론과 도구 호출을 연속으로 수행하기 때문에 지연 시간과 컨텍스트 길이에 따른 부담이 빠르게 커질 수 있다. 엔비디아 그록 3 LPX는 베라 루빈에 결정론적 초저지연 추론 기능을 추가하고 DSX MaxLPS를 보완한다. 이 통합 플랫폼은 긴 컨텍스트 환경에서 2조 개 이상의 파라미터를 갖춘 모델을 기준으로 GB200 NVL72 대비 메가와트당 토큰 처리량을 최대 35배까지 높일 수 있다. 성능 수치에서도 이러한 효과가 확인됐다. 10만 토큰 컨텍스트 규모의 큐웬(Qwen) 3.8 27B 워크로드에서 그록 3 LPX는 사용자당 초당 2,529개의 출력 토큰을 기록했다. 이러한 성능 여유를 통해 워크로드가 확장되더라도 에이전트는 동일한 응답 처리 범위 내에서 더 많은 추론 단계와 도구 호출을 수행할 수 있다.

브로홍 2026.09.18

[인공지능] 엔비디아, AI 인프라 서밋서 베라 루빈·DSX 기반 AI 팩토리 전력 효율 혁신 공개

엔비디아가 지난 15일(화) 산타클라라 컨벤션 센터(Santa Clara Convention Center)에서 열린 AI 인프라 서밋(AI Infra Summit)에서 엔비디아 베라 루빈(NVIDIA Vera Rubin), DSX MaxLPS를 비롯한 AI 팩토리 플랫폼의 최신 기술과 주요 파트너 협력 성과를 공개했다. 이날 엔비디아 하이퍼스케일 및 고성능 컴퓨팅 부문 부사장 이안 벅(Ian Buck)은 AI 팩토리 효율성을 주제로 발표했다. AI 인프라 서밋은 인프라 기술 업계의 ‘코첼라(Coachella)’로 불릴 만큼 대규모 행사로 성장했으며, 올해 참석자 수는 지난해 3,500명에서 8,000명 이상으로 늘었다. 이안 벅 부사장은 엔비디아 플랫폼 전반에서 진행되고 있는 새로운 협력 사례를 소개했다. - 아마존(Amazon)의 안나푸르나 랩스(Annapurna Labs)는 엔비디아와 함께 NVHBM 맞춤형 고대역폭 메모리 기술을 위해 협력하고 있다. - d-매트릭스(d-Matrix)는 NV링크 퓨전(NVLink Fusion)을 통합해 엔비디아 베라 CPU와 d-매트릭스 랩터(Raptor) XPU를 결합하고, 대규모 환경에서 초저지연 추론을 제공한다. 엔비디아와 파트너들은 새로운 성과도 공개했다. - 에메랄드 AI(Emerald AI)와 엔비디아는 실리콘밸리 파워(Silicon Valley Power)와 협력해 상용 AI 팩토리를 위한 유연 부하(flexible-load) 프로그램을 시연했다. - 람다(Lambda)는 엔비디아 DSX MaxLPS를 통해 와트당 성능을 23% 향상했다. - 핀터레스트(Pinterest)는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 플랫폼과 엔비디아 다이나모(Dynamo) 추론 소프트웨어를 활용해 시각적 탐색에 대화형 AI를 적용하고 있다. 이번 발표는 에이전틱 AI가 새로운 유형의 워크로드를 만들어내며 AI 인프라에 더 높은 성능과 효율성, 확장성을 요구하는 가운데 이뤄졌다. 엔비디아는 이러한 과제에 대응하기 위해 베라 루빈 시스템, 다이나모 추론 소프트웨어, 네모(NeMo) 라이브러리, 엔비디아 네트워킹을 아우르는 풀스택 AI 팩토리 플랫폼을 제공한다. 여기에는 스케일업 컴퓨팅을 위한 엔비디아 NV링크, 수천 개의 노드를 연결하는 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet)과 커넥트X 슈퍼NIC(ConnectX SuperNIC), 블루필드(BlueField) 기반 컨텍스트 메모리 스토리지, 인프라 보안을 위한 블루필드 DPU가 포함된다. AI 인프라의 핵심 성능 지표는 최고 성능에서 실제 검증된 메가와트당 에이전틱 토큰으로 빠르게 전환되고 있다. 이에 따라 AI 팩토리는 이제 실리콘부터 전력망까지 전 영역에 걸쳐 공동 설계돼야 한다. 엔비디아 DSX MaxLPS는 AI 팩토리 전반의 전력을 최적화해 메가와트당 최대 1.4배 더 많은 토큰을 처리할 수 있도록 한다. 또한, NV링크는 대규모 가속 컴퓨팅을 하나의 고성능 시스템으로 통합할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아의 AI 인프라는 더 많은 토큰을 생성하고 효율성을 높이며, 고객이 동일한 전력으로 더 높은 가치를 창출할 수 있도록 지원한다.

브로홍 2026.09.17

[인공지능] 엔비디아, 윈도우 RTX PC에서 ‘퍼플렉시티 포터블 컴퓨터’ 지원

엔비디아가 퍼플렉시티(Perplexity)의 로컬 AI 에이전트 플랫폼인 ‘포터블 컴퓨터(Portable Computer)’의 윈도우(Windows) RTX PC 지원 확대를 발표했다. 로컬 모델의 성능이 향상되면서, AI 에이전트는 민감한 정보를 기기 내에 보관하는 동시에 PC에서 더 많은 작업을 직접 처리할 수 있게 됐다. 포터블 컴퓨터는 여러 단계의 작업을 계획하고 수행하는 에이전트인 퍼플렉시티 컴퓨터(Perplexity Computer)의 로컬 버전이다. 엔비디아(NVIDIA) GPU로 가속되는 포터블 컴퓨터는 로컬 모델을 활용해 데이터를 분석하고, 여러 파일에 걸쳐 정보를 취합하며, 반복적인 작업을 처리한다. 민감한 정보는 기기 내에 보관되며, 로컬에서 완료한 작업에는 퍼플렉시티 컴퓨터 크레딧이 소모되지 않는다. 또한 사용자는 더욱 고도화된 연구와 추론이 필요한 경우 클라우드 모델로 작업을 확장할 수 있다. 이제 퍼플렉시티는 호환되는 엔비디아 지포스(GeForce) RTX PC와 엔비디아 RTX PRO 워크스테이션(RTX PRO Workstation)을 위한 윈도우용 퍼플렉시티 앱에 포터블 컴퓨터를 추가해, 더 많은 윈도우 PC 사용자에게 강력한 에이전틱 AI를 제공한다. 이번 출시는 기존 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark) 시스템과 리눅스(Linux)를 실행하는 RTX PC에 대한 지원을 기반으로 한다. 엔비디아 RTX로 구동되는 로컬 에이전트 퍼플렉시티는 하나의 앱에서 로컬 AI와 클라우드 AI를 결합한다. 이를 통해 사용자가 PC에서 민감한 파일을 활용하는 동시에, 내장 브라우저와 독자적인 SPACE 샌드박스 등 퍼플렉시티 컴퓨터의 기본 제공 도구를 활용할 수 있다. 더욱 고도화된 추론이 필요한 작업의 경우 포터블 컴퓨터는 클라우드 지원이 필요한 시점을 파악하고, 정보를 기기 외부로 전송하기 전에 사용자에게 동의를 요청한다. 앱은 큐원 3.8 27B(Qwen 3.8 27B)와 같은 로컬 모델을 활용해 설정을 간소화한다. 해당 모델은 퍼플렉시티 컴퓨터와 함께 작동하도록 사후 훈련됐으며, 엔비디아 RTX GPU에 최적화됐다. 사용자는 로컬 AI를 실행하는 데 일반적으로 필요한 모델을 직접 조사하거나 복잡한 소프트웨어 스택을 구성하지 않고도 에이전트를 작업에 투입할 수 있다. 마이크로소프트 아웃룩(Microsoft Outlook), 원드라이브(OneDrive), 워드(Word), 구글 드라이브(Google Drive), 지메일(Gmail), 슬랙(Slack), 깃허브(GitHub)용 커넥터를 통해 사용자의 일상적인 업무 흐름에 포함된 기존 파일과 앱 전반으로 이러한 에이전트 경험을 확장할 수 있다. 예를 들어 에이전트는 다음과 같은 작업을 지원할 수 있다. - 엔지니어링: 연결된 깃허브 프로젝트에서 열려 있는 풀 리퀘스트(pull request)를 검토하고, 상태별로 정리한 뒤 다음 단계를 파악할 수 있다. 컴퓨터는 오래된 문서를 찾아내고 검토를 위해 업데이트를 제안할 수도 있다. - 금융: 컴퓨터에 2년간의 증권사 거래 요약, 통합 1099 양식과 세금 신고서를 제공하면, 반복적으로 보유한 자산 가운데 불필요한 수수료와 세금 부담을 가장 많이 발생시키는 항목을 추적할 수 있다. 이 과정에서 모든 수치는 정확한 파일과 페이지를 인용하며, 문서 자체가 챗봇에 전송되지 않는다. - 스타트업: 컴퓨터에 활성화가 정체된 이유를 질문하면 에이전트가 퍼널 데이터를 로컬에서 분석한다. 설치와 최초 완료 작업 사이에서 신규 가입자가 이탈하는 지점을 파악한 뒤, 주요 인사이트를 조직의 슬랙(Slack) 채널에 게시한다. 지금 윈도우 PC에서 포터블 컴퓨터 사용하기 포터블 컴퓨터는 VRAM 24GB 이상을 탑재한 엔비디아 지포스 RTX와 RTX PRO GPU에서 이용할 수 있다. 엔비디아 DGX 스테이션(DGX Station) 지원도 곧 제공될 예정이다. 지금 퍼플렉시티 포터블 컴퓨터를 사용해 볼 수 있다. 엔비디아 로컬 AI 최신 업데이트 - Z.ai의 GLM 5.3 플래시(GLM 5.3 Flash)는 낮은 비용으로 뛰어난 성능과 비주얼 인텔리전스를 제공하며, DGX 스테이션과 듀얼 DGX 스파크 시스템에 최적화됐다. - 딥시크-v4.1 플래시(DeepSeek-v4.1 Flash)는 복잡한 AI 에이전트 워크로드에서 KV 캐시 메모리 요구량과 운영 비용을 크게 줄이며, 비용 대비 뛰어난 인텔리전스를 제공한다. - 큐원은 오픈 웨이트 멀티모달 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델 큐원3.8-플래시-넥스트(Qwen3.8-Flash-Next)를 출시했다. 함께 공개된 큐원4의 초기 프리뷰는 NVFP4를 활용해 단일 DGX 스파크에서 로컬로 실행할 수 있으며, 체급을 뛰어넘는 성능을 제공한다. - GLM 5.3은 7,440억 파라미터를 갖춘 Z.ai의 플래그십 모델로, DGX 스테이션과 DGX 스파크 시스템 4대로 구성된 클러스터에서 수 시간 동안 실행되는 에이전트 세션에 맞춰 튜닝됐다. X, 인스타그램(Instagram), 틱톡(TikTok), 페이스북(Facebook)에서 엔비디아 RTX 스파크를 팔로우하고 엔비디아 로컬 AI 뉴스레터를 구독해 최신 소식을 받아볼 수 있다. 또한 링크드인(LinkedIn)과 X에서 엔비디아 워크스테이션(Workstation)을 팔로우할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.09.17

[인공지능] 엔비디아, 팔란티어와 협력해 핵심 공급망 위한 소버린 인텔리전스 구현

엔비디아가 팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies, 이하 팔란티어)와 협력해 엔비디아(NVIDIA) 자체 운영을 시작으로 핵심 공급망에 소버린 AI를 도입한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 팔란티어 온톨로지(Ontology)를 기반으로 엔비디아 네모트론™(Nemotron™) 오픈 모델을 팔란티어 파운드리(Palantir Foundry)와 인공지능 플랫폼(Artificial Intelligence Platform, AIP)에 통합한 AI 스택이 구축된다. 이를 통해 공급망 가시성을 전례 없는 수준으로 높이고, 제약 요소를 식별하며, 운영 전문성을 지속적으로 체계화하고, 머신 속도로 의사결정을 지원하는 것을 목표로 한다. 동시에 엔비디아 AI 인프라 공급망의 안정성과 효율성을 유지하면서 독점 데이터에 대한 통제권과 소유권을 유지한다. 이번 협력의 기반이 되는 AI 스택과 다양한 산업에서의 활용 사례는 팔란티어의 AIP콘(AIPCon) 11 콘퍼런스에서 자세히 소개됐다. 농업, 제조, 제약, 리테일, 기술 산업과 정부 기관 등 복잡한 산업 환경의 조직들은 이 AI 스택을 활용해 각자의 고유한 공급망 운영을 최적화할 수 있다. 엔비디아는 수백만 개의 부품과 수천 개의 공급업체, 전 세계 제조 파트너 네트워크로 구성된 세계에서 가장 복잡한 공급망 중 하나를 운영하고 있다. 랙 스케일 AI 시스템을 생산하려면 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹, 전력, 냉각, 기계 부품 등 각 구성 요소의 공급이 필요한 시점에 맞춰 조율돼야 한다. AI 인프라에 대한 수요가 빠르게 증가함에 따라 엔비디아는 생태계 파트너들과 긴밀히 협력해 각 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 랙에 필요한 130만 개의 부품 공급을 확보하고 AI 인프라 확장 속도를 높이고 있다. 팔란티어 공동 창업자 겸 CEO 알렉스 카프(Alex Karp)는 “엔비디아는 세계에서 가장 가치가 높고 정교하며 복잡한 공급망을 보유하고 있다고 해도 과언이 아니다. 네모트론 모델과 온톨로지를 기반으로 하는 우리의 소버린 스택은 최첨단 수준을 뛰어넘는 역량을 제공하는 동시에, 다른 방식으로는 얻을 수 없는 ‘알파 보호(alpha protection) 특성까지 제공한다”며, “우리는 이번 파트너십과 소버린 AI 혁명에서 이 협력이 맡고 있는 핵심적인 역할을 매우 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “공급망은 실물경제의 운영체제이며, AI 팩토리는 지금까지 구축된 가장 복잡한 시스템 중 하나다. 웨이퍼와 부품부터 제조, 시스템, 고객 배송에 이르기까지 수백 개의 기업과 수조 달러 규모의 글로벌 경제 활동이 결합돼 AI 인프라를 구현한다. 엔비디아와 팔란티어는 엔비디아 네모트론 모델과 팔란티어 온톨로지를 결합해 이 방대한 운영 그래프를 소버린 인텔리전스로 전환하고 있으며, 웨이퍼에서 토큰까지의 전 과정을 추론하고 계획하며 오케스트레이션하고 있다”고 말했다. 조직별 의사결정에 맞게 맞춤화된 오픈 모델 팔란티어 고객은 팔란티어 파운드리와 AIP를 활용해 자체 데이터로 엔비디아 네모트론을 사후 학습하고, 각 조직에 맞는 공급망 AI 스택을 구축할 수 있다. 팔란티어 AIP 내에서 엔비디아 cuOpt™ 소프트웨어는 최적화와 시나리오 계획 기능을 제공해 팀이 공급 제약을 모델링하고, 여러 대안의 장단점을 평가하며, 자원 할당 결정이 운영에 미치는 영향을 파악할 수 있도록 한다. 사후 학습된 엔비디아 네모트론 오픈 모델은 대응 방안을 추천하고 대안 간 장단점을 설명하며 새롭게 발생하는 위험을 식별하는 한편, 최종 의사결정에 대한 통제권은 공급망 전문가가 유지한다. 새로운 AI 스택은 엔비디아 공급망 팀에 통합 관제 환경을 제공해 소유 시간(Time of Ownership)을 단축할 수 있도록 지원한다. 우선 부품이 공급망을 얼마나 빠르게 이동하는지에 영향을 미치는 자재 할당 의사결정부터 적용된다. 이 시스템은 잠재적인 제약 요인을 조기에 파악하고, 대안을 보다 신속하게 평가하며, 생산 전 과정에 미치는 영향을 바탕으로 자재를 할당할 수 있도록 지원한다. 오픈 모델은 이러한 접근 방식의 핵심이다. 각 조직은 가치사슬과 공급업체 네트워크, 운영 제약, 의사결정 기준이 모두 다르기 때문에 범용 모델만으로는 이러한 고유한 맥락을 충분히 반영하기 어렵다. 기업은 엔비디아 네모™ 데이터 라이브러리(NeMo™ Data Libraries)를 활용해 준비하고 보강한 자체 운영 데이터로 네모트론 오픈 모델을 맞춤화함으로써, 모델과 데이터, 배포 환경에 대한 통제권을 유지하면서 실제 비즈니스 운영 방식을 반영하는 AI를 구축할 수 있다. 각각의 추천과 계획 수립 과정의 조치, 생산 결과는 시스템을 더욱 고도화한다. 엔비디아 네모 오토모델(AutoModel)과 네모 RL 라이브러리가 통합된 팔란티어 오토파일럿(Autopilot)은 피드백을 실제 운영에 반영해 모델이 지속적으로 개선될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 운영 지식을 보존하고, 실제 결과를 바탕으로 의사결정을 평가하며, 워크플로우를 지원하는 특화된 AI 모델을 지속적으로 개선하는 거버넌스가 적용된 학습 루프를 구축한다. 소버린·엔터프라이즈급 구축을 위한 설계 양사는 엔비디아 적용 사례에서 얻은 경험을 확장해 기업이 더욱 회복탄력적이고 신속하게 대응하며 지능적인 공급망을 구축할 수 있도록 지원할 계획이다. 제조, 에너지, 헬스케어, 자동차, 항공우주 등 다양한 산업에서 이 접근 방식은 기업이 독점 데이터에 대한 통제권과 소유권을 유지하면서 분산된 운영 데이터를 활용해 더욱 신속하고 안정적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 엔비디아 공급망의 민감성과 중요성을 고려해 이번 구축은 엔비디아 레퍼런스 아키텍처와 양사가 공동 개발한 팔란티어 소버린 AI 운영체제 레퍼런스 아키텍처(Palantir Sovereign AI Operating System Reference Architecture, SAIOS)를 기반으로 운영된다. SAIOS는 델 테크놀로지스(Dell Technologies)와 시스코(Cisco)의 지원을 받는다. 각 공급망은 서로 다른 특성과 요구사항을 갖고 있다. 이 AI 스택은 시스코와 델 등 주요 시스템 제조업체를 통해 온프레미스에 구축하거나, 랙스페이스(Rackspace), 네비우스(Nebius)를 통해 코로케이션 또는 클라우드 환경에 구축할 수 있다. 이를 통해 조직은 데이터, 시스템, 운영 요구사항에 가장 적합한 환경에서 AI를 실행할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.09.13

[컴퓨터] 엔비디아 ‘PUBG: 배틀그라운드’·‘워독스’ 등 최신 게임에 DLSS 적용 확대

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아가 최신 게임 6종에 엔비디아(NVIDIA) DLSS 기술을 적용해 게이밍 경험을 한층 강화한다고 밝혔다. 지난주 여러 최신작과 엔비디아 DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링(3D-Guided Neural Rendering) 출시에 이어, 이번 주에도 다양한 DLSS 게임과 업데이트가 공개되며 지포스 RTX 게이머에게 한층 향상된 경험을 제공한다. 이번 주에는 ‘허니콤: 더 월드 비욘드(Honeycomb: The World Beyond)’가 출시되며, 많은 기대를 모은 ‘워독스(WARDOGS)’도 출시된다. 인기 스팀(Steam) 게임 ‘PUBG: 배틀그라운드(PUBG: BATTLEGROUNDS)’도 DLSS 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 지원을 시작한다. 다음 주에는 ‘액티브 매터(Active Matter)’와 ‘애니모(Aniimo)’가 출시된다. 두 게임 모두 신규 지포스 게임 레디 드라이버(GeForce Game Ready Driver) 지원과 최적화를 제공한다. 또한 ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 리마스터드(The Witcher 3: Wild Hunt - Remastered)’는 9월 29일(현지 시간) 출시되며, 향상된 그래픽과 함께 패스 트레이싱, DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction), 다이내믹 멀티 프레임 생성(Dynamic Multi Frame Generation)을 추가한다. 또한 내년 출시 예정인 ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 송즈 오브 더 패스트(The Witcher 3: Wild Hunt - Songs of the Past)’의 첫 영상을 담은 신규 트레일러도 최초 공개된다. ‘허니콤: 더 월드 비욘드’, DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션·레이 트레이싱 지원 프로즌 웨이(Frozen Way)와 스네일 게임즈 USA(Snail Games USA)의 ‘허니콤: 더 월드 비욘드’는 생명력이 넘치는 행성 소타7(Sota7)을 배경으로 한 생존 샌드박스 게임이다. 플레이어는 생명공학자 헤네시(Hennessy)가 돼 미지의 세계로 향하며, 광활한 세계에서 다양한 도전에 맞서야 한다. 아름답고 평화로운 소타7에는 수많은 위험이 도사리고 있다. 이곳에서 플레이어는 외계 동식물을 발견하고 비밀을 해독하며, 생존을 위해 다양한 도구와 전문 지식을 활용해야 한다. 어떤 역경에도 굴하지 않고, 마주치는 위험을 능가하거나 따돌릴 준비를 해야 한다. ‘허니콤: 더 월드 비욘드’에서 지포스 RTX 게이머는 엔비디아 기술을 통해 그래픽을 향상시키고 성능을 가속해 최상의 경험을 즐길 수 있다. DLSS 4.5 슈퍼 레졸루션과 다이내믹 멀티 프레임 생성은 이미지 품질을 향상시키고 프레임 속도를 극대화한다. 게임 내 레이 트레이싱 효과를 활성화하면 더욱 뛰어난 엔비디아 RTX 다이렉트 일루미네이션(RTX Direct Illumination, RTXDI)을 적용해 광원의 충실도와 디테일을 향상시킬 수 있다. 최근 출시된 DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션을 활성화하면 조명과 기타 레이 트레이싱 효과를 개선해 최상급 ‘허니콤: 더 월드 비욘드’ 플레이가 가능하다. 현재 스팀에서 DLSS와 RTX 기술이 적용된 ‘허니콤: 더 월드 비욘드’ 데모를 다운로드할 수 있으며, 데모 버전 플레이 진행 상황은 정식 게임에서 이어갈 수 있다. ‘워독스’, DLSS 4.5·다이내믹 멀티 프레임 생성 지원 벌크헤드(BULKHEAD)와 팀 17(Team 17)의 ‘워독스’는 대규모 오픈 맵에서 전술 총격전과 연합 전투, 건설과 파괴 메커니즘을 결합한 전면전 FPS 게임이다. 게임에서는 100명의 플레이어가 세 팀으로 나뉘어 통제 구역(Control Zone)의 지배권을 두고 경쟁한다. 통제 구역 내에 가장 많은 플레이어를 보유한 팀이 점수를 획득하며, 먼저 100점에 도달하는 팀이 승리한다. 구역 위치와 개별 플레이어의 전술에 따라 모든 전투가 서로 다르게 전개된다. 플레이어는 다양한 커스텀 무기와 장비, 도구, 차량을 구입할 수 있으며, 팀플레이 활동을 수행할 때마다 현금 보상을 받을 수 있다. 분대원을 부활시키거나 아군을 통제 구역으로 수송하고, 목표를 점령하는 활동 등이 팀플레이에 해당한다. 현금 잔액은 전투 간에도 유지되므로 적절한 시점에 더 나은 장비나 차량에 큰 비용을 투자하면 전장의 흐름을 바꾸고 큰 보상을 얻을 수 있다. ‘워독스’는 위시리스트 150만 건 이상을 기록했으며, 8월 비공개 베타에는 50만 명 이상의 게이머가 참여했다. 최근 벌크헤드는 ‘워독스’가 9월 10일(현지 시간)부터 얼리 액세스에 돌입한다고 발표했다. 지포스 RTX 게이머는 ‘워독스’ 출시 첫날부터 DLSS 4.5 슈퍼 레졸루션과 다이내믹 멀티 프레임 생성을 이용할 수 있다. 이를 통해 이미지 품질을 향상시키고 성능을 가속해 최상의 경험을 즐길 수 있다. 또한 엔비디아 리플렉스(Reflex)는 PC 레이턴시를 최적화해 플레이어의 동작이 더욱 빠르게 반영되도록 하며, 대규모 전장에서 우위를 확보할 수 있도록 돕는다. ‘PUBG: 배틀그라운드’, DLSS 슈퍼 레졸루션 업그레이드 지원 ‘PUBG: 배틀그라운드’는 배틀 로얄(Battle Royale) 열풍을 이끈 승자독식 방식의 무료 슈팅 게임이다. 플레이어는 다양한 맵에 뛰어들어 독특한 무기와 보급품을 확보하고, 점점 좁아지는 전장에서 끝까지 살아남아야 한다. 꾸준한 인기를 이어가고 있는 ‘PUBG: 배틀그라운드’는 9월 10일부터 DLSS 슈퍼 레졸루션 지원을 추가한다. 플레이어는 엔비디아 앱(NVIDIA App)의 DLSS 오버라이드(override)를 통해 최신 DLSS 4.5 모델로 업그레이드할 수 있으며, 모든 전투와 모드에서 성능을 가속하고 이미지 품질을 향상시킬 수 있다. ‘NBA 2K27’, DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링 지원 엔비디아는 지속적으로 PC 게이밍의 지평을 넓혀 왔다. 실시간 레이 트레이싱을 도입하고 DLSS 슈퍼 레졸루션, 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션을 통해 AI 기반 그래픽 기술을 개척하는 등, 엔비디아 RTX 기술은 게임의 렌더링 방식과 플레이 경험을 혁신해 왔다. 엔비디아는 최근 DLSS 5를 출시했다. 이는 3D 가이드 뉴럴 렌더링 기법을 통해 AI를 활용한 실시간 그래픽을 할리우드급 극사실성에 한층 더 가깝게 구현한다. 이제 DLSS 5는 비주얼 콘셉츠(Visual Concepts)가 개발하고 2K가 배급하는 ‘NBA 2K27’에서 이용할 수 있다. 모든 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU와 노트북에서 지원되며, 지포스 나우를 통해서도 이용할 수 있다. ‘NBA 2K27’은 게임 아티스트가 DLSS 5를 활용해 창작 의도에 부합하는 시각적 충실도를 구현한 첫 번째 사례다. 비주얼 콘셉츠 수석 프로듀서 피터 캐빅(Peter Kavic)은 “DLSS 5의 장점은 높은 수준의 제어 기능이다. 기존 아트 디렉션에 맞춰 전반적인 분위기와 스타일을 설정한 뒤, 픽셀 단위의 향상 제어 마스크를 활용해 가장 중요한 부분을 정밀하게 조정하고 캐릭터의 디테일을 세밀하게 다듬을 수 있다. 실제 인물의 외형을 최대한 세심하게 구현해야 하는 만큼 이러한 기능이 중요하다”고 말했다. NBA 올스타에 두 차례 선정된 올림픽 금메달리스트 타이리스 할리버튼(Tyrese Haliburton)은 최근 엔비디아 지포스 에반젤리스트(GeForce Evangelist) 제이콥 프리먼(Jacob Freeman)과 함께 ‘NBA 2K27’에서 DLSS 5를 직접 체험했다. 최근 공개된 영상에서 실제와 흡사하게 구현된 게임 속 자신의 모습에 대한 그의 소감을 확인할 수 있다. DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링에 대한 자세한 내용은 DLSS 5 출시 발표에서 확인할 수 있다. ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 리마스터드’ 9월 29일 출시, 패스 트레이싱·DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션·다이내믹 멀티 프레임 생성 지원 CD 프로젝트 레드(CD PROJEKT RED)의 ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트’는 역대 가장 많이 판매되고 높은 평가를 받은 롤플레잉 게임 가운데 하나다. 이번 업그레이드를 통해 그래픽, 성능, 게임플레이 등 다양한 영역에서 대규모 개선이 이뤄진다. 엔비디아와 CD 프로젝트 레드의 파트너십은 게임이 처음 출시된 2015년부터 시작됐으며, 이후 2022년 넥스트젠 업데이트(Next-Gen Update)를 통해 더욱 많은 기능이 추가됐다. 그리고 오는 9월 29일(현지 시간) 엔비디아는 ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 리마스터드’에 최첨단 기술을 적용할 예정이다. 이번 무료 업그레이드에는 새롭게 재구성된 스킬 시스템과 개선된 애니메이션, 향상된 전투, 크로스 플랫폼 모드 지원(Cross Platform Mod Support), 몰입감 있는 명상, 확장된 사진 모드 등이 포함된다. 엔비디아 기술 측면에서는 패스 트레이싱 업그레이드가 가능하며, 라인 스웹트 스피어(line swept sphere, LSS) 기반 패스 트레이싱 헤어 렌더링이 엔비디아 헤어웍스(HairWorks) 기술을 향상시킨다. 또한 DLSS 4.5 레이 리컨스트럭션이 도입돼 새로운 패스 트레이싱 효과를 최상의 품질로 구현한다. 이와 함께 DLSS 슈퍼 레졸루션은 4.5 버전으로 업그레이드돼 디테일과 이미지 품질을 향상시킨다. 프레임 생성은 더 빠른 속도와 낮은 레이턴시로 작동한다. 또한 다이내믹 멀티 프레임 생성은 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 최대 6배의 프레임 생성을 지원한다. 이러한 기술은 기존 ‘더 위쳐 3’에서 지원되는 DLSS 슈퍼 레졸루션과 프레임 생성, 엔비디아 리플렉스, 레이 트레이싱 조명과 앰비언트 오클루전(ambient occlusion), 그림자와 반사 효과, 기타 설정의 디테일을 높이는 프리셋에 더해 제공된다. ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 리마스터드’에 도입되는 모든 기능은 2027년 출시 예정인 새로운 확장팩 ‘더 위쳐 3: 와일드 헌트 - 송즈 오브 더 패스트’에도 적용된다. 최초로 공개된 트레일러를 통해 확장팩의 모습을 확인할 수 있다. ‘액티브 매터’ 9월 15일 출시, DLSS·레이 트레이싱 지원 가이진 엔터테인먼트(Gaijin Entertainment)의 ‘액티브 매터’는 양자 재앙으로 붕괴된 멀티버스를 배경으로 하는 하드코어 밀리터리 온라인 PvPvE, PvE, PvP 슈팅 게임이다. 각 플레이어는 사망할 때마다 같은 시점으로 되돌아오는 시간 루프에 갇힌 요원을 조종하며, 시공간을 왜곡하고 찢어낼 수 있는 물질인 ‘액티브 매터’가 풍부한 양자 불안정 지역에 진입한다. 다른 타임라인에서 온 적과 중력을 변화시키는 물리 법칙을 벗어난 이상 현상, 초현실적인 존재들이 플레이어를 가로막는다. 플레이어는 액티브 매터를 채취하고 전리품을 수집한 뒤, 지역 전체가 사라지기 전에 안전한 곳으로 탈출해야 한다. ‘액티브 매터’는 지난해 게임 공식 웹사이트를 통해 얼리 버전(Early Version)을 출시한 데 이어 9월 15일(현지 시간) 스팀에서 정식 출시된다. 정식 출시 버전에는 새로운 콘텐츠가 추가되며, DLSS 4.5 슈퍼 레졸루션과 레이 리컨스트럭션, 다이내믹 멀티 프레임 생성이 지원된다. 이를 통해 성능과 이미지 품질을 향상시키는 한편, 레이 트레이싱 반사 효과와 레이 트레이싱 그림자 설정을 활성화할 수 있다. 최신 하드웨어가 없는 게이머도 지포스 나우를 통해 ‘액티브 매터’를 스트리밍하며 게임을 즐길 수 있다. ‘애니모’ 9월 16일 출시, DLSS 지원 파우프린트 스튜디오(Pawprint Studios)의 ‘애니모(Aniimo)’는 차세대 크리처 포획 오픈 월드 RPG다. 아름다운 자연으로 가득한 광대한 대륙 ‘에이델(Idyll)’을 탐험하며 애니모를 포획하고, 트와인(Twine)을 활용하며, 에이델에 사는 애니모가 잠재력을 최대한 발휘하도록 탐험할 수 있다. 도전, 질주, 발견하는 과정 자체가 몰입감 넘치는 탐험으로 이어진다. 활강, 잠수, 굴착 등 다양한 이동 방식을 활용해 혼자 또는 친구와 함께 세계 곳곳을 자유롭게 탐험할 수 있다. ‘애니모’는 9월 16일(현지 시간) 공식 출시된다. 출시 첫날부터 DLSS 4.5 슈퍼 레졸루션과 다이내믹 멀티 프레임 생성을 지원하며, 지포스 RTX 게이머에게 향상된 이미지 품질과 가속된 성능을 제공한다. 또한 ‘애니모’는 2027년 초 엔비디아 에이스(ACE)를 지원할 예정이며, 플레이어는 게임 속 크리처와 상호작용할 수 있게 된다. 플레이어는 기존 메뉴를 탐색하는 대신 자연어로 자신의 애니모와 상호작용할 수 있다. 대화를 나누고 새로운 스킬을 가르치며, 음성 입력으로 자원 수집을 지시할 수도 있다. 각 애니모는 플레이어의 반응에 따라 역동적인 감정을 표현하며, 함께 생활하고 활동하는 크리처와 더욱 자연스럽고 의미 있는 관계를 형성할 수 있다. 엔비디아 에이스 기능은 플레이어의 GPU에서 로컬로 실행되는 파인튜닝된 네모트론 소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)을 기반으로 한다. 이를 통해 각 애니모의 인텔리전스를 구현하고, 플레이어의 의도를 해석해 게임 내 행동 API를 실행함으로써 현실감 있는 행동과 반응을 제공할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.09.11

[사건/사고] RTX 5090 또 커넥터 녹아 … 문제의 온도 175℃

엔비다아 지포스 RTX 5090의 12V-2x6 전원 커넥터가 테스트 중 손상됐다. 일반 사용 환경이 아니라 하드웨어 언박스드(Hardware Unboxed)의 장시간 부하 테스트 중 발생한 것으로, 문제가 발생했을 당시의 케이블 온도는 최고 175℃로 확인됐다. 문제가 발생한 그래픽카드는 ASUS ROG Astral RTX 5090이다. 테스터는 Be Quiet! Dark Power 13 파워서플라이 와 조합해 구동시켰다. 하드웨어 언박스드의 스티브 버크(Steve Burke)는 테스트 도중 전원 케이블을 만졌다가 화상을 입을 정도의 열을 느꼈고, 이후 열화상 카메라를 통해 문제 당시 케이블 온도는 약 175℃ 였던 것을 확인했다. 이후 추가로 진행한 분석에서는 전류 불균형 현상도 확인됐다. Thermal Grizzly WireView Pro 측정에서는 12V-2x6 커넥터를 구성하는 여러 전선 가운데 한 가닥에만 약 22A의 전류가 집중됐고, 나머지 전선에는 거의 전류가 흐르지 않았다. 파워서플라이 쪽 단자에서 전류가 흐르지 않던 전선이 녹은 것도 커넥터를 분리한 뒤에 확인됐다. 단, 테스터는 사고의 원인을 특정 파워서플라이 제조사 문제로 보기는 어렵다고 선을 그었다. 근거로 테스트에 사용된 케이블은 파워서플라이에 정상적으로 끝까지 체결된 상태였으며, 비슷한 사례가 다양한 파워서플라이와 그래픽카드 조합에서 반복적으로 발생하고 있음을 언급했다. 게다가 지금까지 보고된 커넥터 문제 사례의 공통점은 하나같이 12V-2x6 전원 커넥터라는 점을 지적했다. 엔비디아 RTX 5090은 출시 직후 부터 전원 커넥터가 녹는 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 초기에는 케이블 체결 불량을 원인으로 지목했지만, 이후에는 완전히 체결된 상태에서도 동일한 문제가 발생했다. 전압을 낮추는 언더볼팅이나 전력 제한(Power Limit)을 적용한 시스템에서도 커넥터가 손상됐다는 보고가 이어지고 있다. 문제는 여전히 근본적인 해결책이 없다는 것. 일각에서는 전원 케이블을 PCB에 직접 납땜하는 방식으로 접촉 저항을 줄일 수 있다고 설명하지만, 일반 사용자가 적용하기 어려운 방법이다. 관련 업계도 해당 문제에 대해 12V-2x6 전원 규격 설계의 문제임을 지적했다. 엔비디아는 여전히 RTX 5090 전원 커넥터가 녹는 문제에 대해 공식 입장을 내놓지 않고 있다. @nvidia

대장 2026.09.07

[인공지능] 엔비디아, IFA 2026서 로컬 AI 가속하는 신기술·생태계 공개

브로홍 2026.09.06

[컴퓨터] 엔비디아, 게임스컴 2026서 DLSS 4.5·RTX 등 게이밍 기술 대거 공개

브로홍 2026.08.30

[컴퓨터] 엔비디아 DGX 스파크에 최적화된 퍼플렉시티 ‘포터블 컴퓨터’ 에이전트 출시

엔비디아가 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)에서 퍼플렉시티(Perplexity)의 새로운 로컬 에이전트 앱인 ‘포터블 컴퓨터(Portable Computer)’를 실행할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 강력한 개인용 AI 에이전트를 구현할 수 있으며, 토큰 한도를 소모하지 않고 로컬에서 비공개 워크플로우를 실행할 수 있다. 포터블 컴퓨터는 생산성 업무에 적합한 간편하고 완성도 높은 에이전트로, 구글 드라이브(Google Drive), 지메일(Gmail), 슬랙(Slack), 깃허브(GitHub) 등 주요 앱과 연동된다. 로컬 모델과 클라우드 모델 간 전환도 가능해 복잡한 작업에는 클라우드 모델을, 일상적인 작업에는 로컬 모델을 사용할 수 있다. 로컬 AI 기능은 DGX 스파크에 최적화됐으며, 빠른 거대 언어 모델(large language model, LLM) 추론과 24시간 상시 가동을 지원해 장시간 실행되는 자율형 에이전트에 적합하다. 퍼플렉시티는 로컬 환경에서 원클릭 로컬 추론 설정과 로컬 엔비디아 하드웨어에 최적화된 사용 환경을 제공한다. 이를 위해 특별히 사후 훈련된 큐원 3.8 27B(Qwen 3.8 27B) 모델을 활용한다. 또한 퍼플렉시티는 초고속 응답을 위해 파인튜닝된 네모트론 3.5 라이트닝(Nemotron 3.5 Lightning) 변형 모델을 개발하고 있으며, 이는 곧 공개될 예정이다. 아울러 윈도우(Windows)와 DGX 스테이션(DGX Station) 지원도 준비되고 있다. 포터블 컴퓨터 활용 방법은 퍼플렉시티 블로그에서 자세히 확인할 수 있다. 또한 퍼플렉시티 앱(Perplexity App)에서 퍼플렉시티 컴퓨터(Perplexity Computer)를 직접 다운로드할 수 있다. 포터블 컴퓨터 관련 정보 - 8월 25일(현지 시간) 퍼플렉시티는 사용자가 이미 보유한 하드웨어에서 퍼플렉시티 컴퓨터를 사용할 수 있도록 하는 ‘포터블 컴퓨터’를 출시한다. - 컴퓨터는 모델, 파일, 도구, 웹을 넘나들며 전체 작업을 수행한다. 이제 포터블 컴퓨터를 통해 이러한 작업을 로컬 환경에서 수행할 수 있다. - 모델과 사용자 파일, 작업 자체를 사용자의 기기에서 그대로 활용할 수 있다. 어떤 정보가 기기 밖으로 전송되는지, 언제 클라우드가 개입하는지, 언제 클라우드 사용 비용이 발생하는지를 사용자가 직접 제어할 수 있다. - 모든 작업은 사용자의 기기에서 시작된다. 로컬 모델이 처리할 수 없는 단계에 도달하면, 컴퓨터는 해당 단계를 클라우드의 프론티어 모델로 전송하기 전에 사용자에게 확인을 요청한다. - 사용자가 직접 프라이버시 모드를 선택하거나, 라우팅 규칙을 작성하거나, 모델을 전환할 필요가 없다. 컴퓨터가 작업 과정에서 이를 판단하며, 클라우드에서 처리한 결과는 동일한 로컬 작업으로 다시 전달된다. - 사용자가 직접 스택을 구축할 필요도 없다. 로컬 모델, 에이전트 하네스(harness), 추론 엔진, 도구, 앱 연결, 샌드박스가 하나의 시스템으로 통합돼 제공된다. 대부분의 로컬 AI 스택에서는 이러한 구성 요소를 직접 조합하고 운영해야 한다. - 로컬 파일을 직접 다루고, 셸 명령을 실행하며, PDF를 읽고, 음성 받아쓰기를 지원하며, 웹에서 정보를 검색할 수 있다. - 컴퓨터와 구글 드라이브, 지메일, 슬랙, 깃허브를 연결하면 사용자가 기존 업무에 활용하던 도구 정보를 사용할 수 있다. - 코드 실행과 도구 사용은 사용자의 기기에서 격리된 샌드박스를 통해 이뤄진다. - 출시 시점에는 큐원 3.8 27B와 큐원 3.6 35B를 사용할 수 있다. 엔비디아 네모트론 3.5 라이트닝은 곧 지원될 예정이다. 퍼플렉시티는 두 큐원 모델을 컴퓨터에 특화해 사후 훈련하고 있으며, 기본 모델보다 높은 정확도와 안정성을 제공할 수 있도록 개발하고 있다. - 원하는 경우 사용자가 직접 보유한 모델과 추론 서버를 사용할 수도 있다. - 포터블 컴퓨터는 프로(Pro), 맥스(Max), 엔터프라이즈 프로(Enterprise Pro), 엔터프라이즈 맥스(Enterprise Max) 가입자를 대상으로 리눅스(Linux)에서 출시된다. 로컬에서 완료된 작업에는 크레딧이 부과되지 않는다. 작업의 일부가 클라우드에서 처리될 때는 클라우드에서 수행된 작업에 대해서만 크레딧이 부과된다. - 출시 시점에는 엔비디아 DGX 스파크에서 포터블 컴퓨터를 사용할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.08.29

[컴퓨터] 엔비디아, 젯슨 오린 나노 2 로보틱스 컴퓨터 공개

브로홍 2026.08.28

[인공지능] 엔비디아 스펙트럼-X 멀티플레인, 더 단순하고 복원력 높은 네트워크로 대규모 AI 팩토리 확장 지원

엔비디아가 핫칩스(Hot Chips) 2026에서 스펙트럼-X 멀티플레인(Spectrum-X Multiplane)을 공개했다고 밝혔다. 이는 하드웨어 가속 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 아키텍처의 최신 기술로, 추가 네트워크 계층을 구축할 때 발생하는 지연 시간, 지터(jitter), 비용 문제를 방지하며, 이더넷을 전례 없는 규모로 확장할 수 있도록 지원한다. AI 팩토리가 대규모로 확장됨에 따라 네트워크는 성능을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 스위치, 슈퍼NIC(SuperNIC), 소프트웨어를 결합한 엔드투엔드 AI 최적화 이더넷 플랫폼으로 설계돼 AI 팩토리와 클라우드를 위한 이더넷 기반 AI 인프라의 성능과 효율을 향상시킨다. 이 플랫폼은 범용 이더넷 대비 1.6배 높은 AI 네트워킹 성능을 제공하도록 설계됐으며, 멀티테넌트(multi-tenant) 환경에서도 일관되고 예측 가능한 성능을 제공한다. 멀티플레인, 새로운 네트워크 계층의 부담 없이 대규모 확장 지원 기존에는 AI 팩토리를 현재 최대 규모 클러스터 이상으로 확장하기 위해 세 번째 네트워크 계층을 추가해야 했다. 이는 지연 시간을 증가시키고 예측하기 어려운 성능 저하를 초래하며, 케이블, 광학 부품, 전력 비용을 증가시킨다. 스펙트럼-X 멀티플레인은 보다 단순한 방식을 적용한다. 각 서버의 네트워크 연결을 여러 개의 독립적인 경로, 즉 플레인(plane)으로 분할하고, 각 플레인은 자체적인 경량 2계층 네트워크로 운영된다. 이를 통해 세 번째 계층에 따른 추가 비용과 복잡성 없이 최대 512,000개의 GPU까지 확장 가능한 단순하고 평면적인 네트워크를 구축한다. 이 모든 과정은 자동으로 이뤄진다. 엔비디아 커넥트X 슈퍼NIC(ConnectX SuperNIC) 내부의 전용 하드웨어 엔진이 플레인 간 트래픽을 관리하고 장애 발생 시 장애 지점을 즉시 우회하도록 트래픽 경로를 재설정해 애플리케이션과 소프트웨어는 빠르고 안정적인 단일 연결만 인식하게 된다. 8개 플레인 토폴로지에서는 하나의 플레인에 장애가 발생하더라도 네트워크가 전체 대역폭의 약 90%를 유지하며, 소프트웨어 기반 멀티플레인 부하 분산보다 11배 빠른 하드웨어 복구 속도를 제공한다. 이를 통해 AI 팩토리 생산량을 1.6배 높일 수 있다. 극한의 공동 설계 기반 구현 이러한 안정성은 스위치 실리콘, 슈퍼NIC, 소프트웨어 전반에 걸친 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72의 극한의 공동 설계(extreme codesign)를 통해 구현된다. 102.4Tb/s 스펙트럼-6 이더넷 ASIC(Spectrum-6 Ethernet ASIC) 기반의 스펙트럼-X SN6000 시리즈 스위치와 GPU당 최대 1,600Gb/s를 지원하는 커넥트X-9 슈퍼NIC(ConnectX-9 SuperNIC)은 베라 루빈 NVL72 AI 팩토리를 위해 특별히 설계됐다. 스펙트럼-XGS 이더넷(Spectrum-XGS Ethernet)은 이러한 공동 설계를 데이터센터 전반으로 확장해 여러 시설이 하나의 AI 슈퍼팩토리처럼 작동하도록 지원하며, 멀티사이트 NCCL 집합 연산(collectives)을 1.9배 가속화한다. @nvidia

브로홍 2026.08.26

[인공지능] 엔비디아, 블루필드-4·DOCA 기반 에이전틱 AI 팩토리용 스케일인 인프라 공개

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) AI 네트워킹의 다섯 번째 축이자 에이전틱 AI 팩토리를 위한 새로운 유형의 가속 네트워크 인프라인 엔비디아 스케일인(Scale-In)을 공개했다. 스케일인은 AI 팩토리의 보안, 관리, 운영을 담당하는 인프라 서비스에도 특화된 가속 기술을 적용해, AI 컴퓨팅과 함께 인프라 전반을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 스케일인은 엔비디아 블루필드-4(BlueField-4) 프로세서와 엔비디아 DOCA 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 하며, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet)을 통해 연결된다. 이를 통해 기존의 노스-사우스(north-south) 액세스 네트워크를 통합된 가속 인프라 도메인으로 전환한다. 클라우드 컴퓨팅은 소프트웨어 정의 네트워킹과 결합성, 탄력성을 데이터센터에 도입해 사용자, 애플리케이션, 데이터, 서비스가 동적으로 확장될 수 있도록 했다. 에이전틱 AI는 차세대 플랫폼 전환을 의미한다. AI 팩토리는 대규모 가속 컴퓨팅을 기반으로 점점 더 많은 사용자, 애플리케이션, 자율형 에이전트를 하나로 결합하며, 이들은 데이터, 스토리지, 서비스와 지속적으로 상호작용한다. 이에 따라 AI를 실제로 구동하는 인프라에 요구되는 조건도 크게 변화한다. 이제 네트워킹, 스토리지, 사이버 보안, 운영 역시 AI 컴퓨팅과 함께 가속돼야 하며, 소프트웨어 정의 유연성과 특수 목적 하드웨어 가속, 풀스택 공동 설계를 결합해야 한다. 엔비디아 스케일인은 멀티테넌트 네트워킹, 고성능 스토리지 액세스, 실리콘 내장 보안, 탄력적 프로비저닝, 실시간 옵저버빌리티를 제공하는 동시에 인프라 처리를 호스트 컴퓨팅 리소스와 독립적으로 유지한다. 스케일인은 이러한 서비스를 AI 팩토리의 일부로 가속하고 공동 설계함으로써 보안, 데이터 액세스, 운영이 AI 컴퓨팅과 함께 확장될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 대규모 에이전틱 AI를 구축하고 운영하는 데 필요한 안전하고 효율적이며 관리 가능한 공유 인프라를 구현한다. @nvidia

브로홍 2026.08.26

[컴퓨터] 클릭나라, GALAX GeForce RTX 50 시리즈 구매시 'CONTROL Resonant' 게임 번들 증정

대장 2026.08.26

[인공지능] 엔비디아, 그록 3 LPX 본격 양산 돌입

엔비디아가 인터랙티브 AI 추론 가속기인 엔비디아 그록 3 LPX(NVIDIA Groq 3 LPX)의 본격적인 양산에 들어갔다고 발표했다. 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 확장하는 그록 3 LPX는 반응성이 뛰어난 에이전틱 시스템의 초고속 토큰 생성을 지원해 AI 추론 성능을 크게 향상시킨다. 에이전틱 시스템은 수백, 수천 단계에 걸친 추론 과정에서 방대한 양의 토큰을 생성할 수 있다. 따라서 에이전트의 실시간 추론·행동과 복잡한 작업을 완료하기 위해서는 토큰 생성 속도를 높이는 것이 매우 중요하다. 베라 루빈 NVL72 시스템은 모든 AI 팩토리를 위한 가장 다재다능한 학습 및 추론 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 토큰 생성 속도를 획기적으로 높여 베라 루빈 NVL72의 추론 성능을 확장하며, 대량의 컨텍스트를 처리하는 워크로드에 최상의 사용자 경험을 제공한다. 이를 통해 에이전트가 극한의 속도로 작동할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 AI 추론의 한계를 확장하고 있다. 그록 3 LPX는 오픈소스 에이전틱 모델 젬마 4 31B(Gemma 4 31B)를 대상으로 에이전틱 시스템에 필수적인 10만 토큰 컨텍스트를 적용한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 벤치마크에서 초당 3,400개의 출력 토큰이라는 기록적인 성능을 달성했다. 이는 해당 모델에서 지금까지 기록된 가장 빠른 성능이다. 그록 3 LPX는 코딩과 같은 에이전틱 작업을 몇 시간이 아닌 단 몇 분 만에 수행할 수 있도록 지원하며, 가장 유사한 대체 플랫폼 대비 에이전트와 지연 시간에 민감한 워크로드에서 4배 빠른 응답 속도를 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “추론은 AI 성장의 원동력이다. 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)과 NVL72는 전례 없는 성능과 효율성 향상을 통해 거대 언어 모델(large language model, LLM) 추론에 혁신을 가져왔다. 베라 루빈은 에이전틱 AI 시대를 위해 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 구성으로 이러한 비전을 확장하며, 초고속 토큰 생성을 위한 LPX로 성능의 한계를 한층 더 끌어올린다. 이는 지능이 생산되는 방식을 혁신하며, 전 세계적으로 AI 컴퓨팅 수요가 증가하는 가운데 AI 처리량, 효율성, 응답성 측면에서 또 한 번의 획기적인 도약을 가능하게 한다”고 말했다. 그록 3 LPX, 인터랙티브 AI 추론 가속기 에이전틱 AI는 두 가지 뚜렷한 컴퓨팅 과제를 제시한다. 하나는 방대한 양의 컨텍스트를 효율적으로 처리하는 것이고, 다른 하나는 매우 낮은 지연 시간으로 토큰을 생성하는 것이다. 엔비디아 그록 3 LPX는 베라 루빈의 상호작용성 향상을 위해 특별히 설계됐다. 이는 개별 사용자를 위한 토큰이 생성되는 속도를 의미하며, 에이전트가 각 작업 단계를 얼마나 빠르게 완료할 수 있는지를 결정한다. 생성 속도가 빨라지면 에이전트는 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 유지하면서 파일 검토, 코드 작성·테스트, 도구 호출, 결과 검증, 반복 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그록 3 LPX로 가속화되는 AI 클라우드 AI 클라우드는 AI 경제의 원동력으로 자리 잡고 있으며, 기업과 개발자들이 대규모 학습, 추론(reasoning), 인퍼런스(inference)을 위한 첨단 인프라를 활용할 수 있도록 지원한다. 지연 시간에 민감한 대규모 추론 워크로드를 처리하는 서비스 제공업체에 엔비디아 그록 3 LPX는 검증된 랙 스케일 시스템에서 차별화된 컴퓨팅을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 선도적인 AI 클라우드 기업 네비우스(Nebius)는 자사의 생산용 추론 플랫폼인 네비우스 토큰 팩토리(Nebius Token Factory)에 엔비디아 그록 3 LPX를 도입할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 뛰어난 응답성을 갖춘 에이전틱 AI 애플리케이션을 위해 초고속 토큰 생성 기능을 활용할 수 있다. 네비우스 최고기술책임자(CTO) 다닐라 슈탄(Danila Shtan)은 “생성은 AI 시스템의 실제 응답 속도를 결정하는 추론 단계이며, 엔비디아 그록 3 LPX는 바로 이 과정을 가속화하기 위해 설계됐다. 우리는 네비우스 토큰 팩토리를 통해 이를 실제 운영 환경에 도입하는 최초의 AI 클라우드 기업으로서, 개발자들이 새로운 스택으로 마이그레이션할 필요 없이 기존 API를 그대로 사용하면서 에이전트 루프의 모든 단계가 즉각적으로 이뤄지는 경험을 제공한다”고 말했다. 네비우스에 이어, AI 추론에 특화된 클라우드 기업 그록(Groq)도 해당 플랫폼을 가장 먼저 도입하는 기업 중 하나가 될 계획이다. AI 팩토리를 위한 극한의 공동 설계 엔비디아 베라 루빈은 7개의 칩과 5개의 특수 설계된 랙 전반에 걸친 극한의 공동 설계(extreme codesign)를 통해 가장 포괄적인 AI 팩토리 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 베라 루빈 NVL72와 그록 3 LPX는 프론티어 모델 개발사와 오픈 모델 서비스 제공업체를 비롯한 AI 팩토리의 다양한 워크로드 요구사항을 충족한다. 이러한 랙 플랫폼에는 엔비디아 블루필드-4 DPU(BlueField-4 DPU)가 탑재되며, 엔비디아 베라 CPU(Vera CPU) 랙, 엔비디아 베라 블루필드-4 STX(Vera BlueField-4 STX) 스토리지, 엔비디아 스펙트럼TM-6 SPX 이더넷(SpectrumTM-6 SPX Ethernet)과 결합해 멀티 에이전트 시스템을 최적화함으로써 와트당 최고 처리량과 최저 지연 시간의 인퍼런스를 제공한다. @nvidia

브로홍 2026.08.25

[VGA] 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB [써보니]

지난 1990년, 강수지는 ‘보랏빛 향기’를 불렀다. “그대 모습은 보랏빛처럼 살며시 다가왔지.”라는 가사가 인상적인 노래였다. 당시를 떠올려 보자. 거리는 지금보다 훨씬 다양한 색으로 찬란했다. 간판도, 옷도, 자동차도 저마다 다른 색을 거리낌 없이 드러냈다. 그 시절의 보랏빛은 우아하면서도 신비로웠고, 노래 속에서는 누군가를 향한 설렘을 대신했다. 그러나 2026년의 풍경은 다르다. 세상을 지배하는 색은 화이트 아니면 블랙이다. 복잡한 세상을 사는 현대인의 취향이 단순해진 것인지, 실패하지 않는 색만 남은 것인지는 알 수 없다. 자동차도, 가전도, 가구도 화이트와 블랙 사이에서 선택을 요구한다. PC 시장도 마찬가지다. 한동안 검은색 일색이던 부품 시장에서 화이트는 이제 별도의 제품군을 형성할 만큼 인기 있는 색상이 됐다. 심지어 대한민국에서 가장 많이 팔리는 자동차 색상도 화이트라고 한다. 차체가 넓고 깨끗해 보이는 데다 관리도 비교적 수월하다는 이유다. 그러나 PC에서 화이트가 사랑받는 이유는 조금 다르다. 하얀색은 무엇이든 더할 수 있는 바탕이 된다. RGB에 따라 분위기가 달라지고, 부품을 어떻게 조합하느냐에 따라 사용자의 취향도 드러난다. 깨끗한 도화지 위에 나만의 시스템을 그려 넣기에 이보다 나은 색도 드물다. 소개하는 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB는 개성없는 현대인의 도화지의 한가운데 놓일 그래픽카드다. 화이트 깔맞춤을 선호하는 사용자라면 제품명만으로도 일단 호감 제품이다. 여기에 그래픽카드 시장에서 오랫동안 신뢰를 쌓아온 이엠텍이라는 이름이 붙었고, GPU는 엔비디아의 지포스 RTX 5080을 장착했다. 게이밍 그래픽카드는 AMD 라데온과 엔비디아 지포스라는 두 갈래로 나뉜다. 그중에서도 지포스는 고성능 게이밍과 레이 트레이싱, DLSS를 중시하는 시장에서 사실상 기준점으로 통한다. 성능만으로도 존재감이 충분한 RTX 5080에 화이트라는 옷을 입히고, MIRACLE이라는 이름에 걸맞은 화려함까지 더했다. 검은색 기판과 투박한 방열판으로 성능만 말하던 과거 세대의 그래픽카드에서 진일보한 제품이다. 이제 그래픽카드는 빠르기만 해서는 부족하다. 시스템 안에서 어떻게 보이는가까지 성능의 일부가 됐다. ◆ 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB 아키텍처/공정 : Blackwell / TSMC 4nm GPU : 베이스 2295MHz · 부스트 2617MHz / CUDA 10,752개 성능 : AI 1,801TOPS(FP4) · FP32 56.28TFLOPS 메모리 : GDDR7 16GB / 256-bit / 30,000MHz / 대역폭 960GB/s 인터페이스 : PCIe 5.0 x16 출력 : DisplayPort 2.1 ×3 · HDMI 2.1 ×1 / 최대 모니터 4대 기능 : DLSS · 레이트레이싱 · G-Sync · DirectX 12 Ultimate / DrMOS · 백플레이트 · 팬 LED 냉각 : 100mm 팬 ×3 / 6mm 히트파이프 ×8 / 제로팬 전원 : 16핀(12V-2x6) ×1 / 사용전력 360W / 권장 파워 850W 이상 크기 : 348 × 137 × 62mm (L × H × T) 구성품 : VGA 지지대 · 3×8핀→16핀 변환 커넥터 보증 : A/S 3년 유통 : 이엠텍 1. 크고 화려하고, 필요할 때는 조용한 RTX 5080 요즘 그래픽카드는 대체로 크다. RTX 5080쯤 되면 더 말할 것도 없다. 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB도 길이 348mm, 두께 62mm에 달한다. 무려 세 개나 되는데 그것도 100mm 구경의 팬이 전면을 장식하고, 뒷면은 알루미늄 백플레이트가 견고하게 방어한다. 그런데 크기에 비해 인상은 둥글둥글하다. 슈라우드와 백플레이트를 화이트와 실버 계열로 마감한 덕분이다. 게다가 전면 통풍구에 각을 없앤 디자인 때문이다. 화이트 그래픽카드라고 해도 슈라우드만 흰색으로 바꾸고 기판과 측면, 백플레이트는 검은색 그대로 두는 제품이 적지 않다. MIRACLE WHITE는 밖에서 보이는 주요 부분의 색을 완전히 통일했다. 그래픽카드가 수평으로 장착되는 일반적인 케이스에서는 측면과 백플레이트가 시야에 잡히는데, 해당 부분까지 화이트 시스템의 색조를 해치지 않게 했다. 전원을 넣으면 전면 세 개 쿨링팬과 측면 MIRACLE 로고에 ARGB 조명이 발광한다. 팬 날개 전체에 빛이 스며드는 방식이라 조명 효과가 제법 화려하다. 화이트 슈라우드에도 조명 색이 반사돼 실제 발광 면적보다 넓어 보인다. 파란색이나 보라색처럼 밝은 색을 사용하면 화려함이 두드러지고, 한 가지 색으로 고정하면 메모리와 쿨링팬, 수랭쿨러 조명에 맞춰 시스템 색상을 통일하기 쉽다. 참고로 RGB는 Windows 11의 ‘동적 조명(Dynamic Lighting)’ 기능을 이용한다. 구성품에 포함된 USB Type-C D-Lighting 케이블로 그래픽카드와 메인보드를 연결하면 윈도우 설정에서 색상과 밝기, 효과를 바꿀 수 있다. 별도의 RGB 프로그램을 여러 개 설치하지 않아도 되고, 동적 조명을 지원하는 다른 장치와 효과를 맞추는 것도 가능하다. 해당 기능을 사용하려면 Windows 11 23H2 이상이 필요하다. 전용 Y형 케이블의 USB Type-C 단자는 그래픽카드에, USB 2.0 단자는 메인보드의 내부 헤더에 연결한다. 5V ARGB 헤더를 이용한 연결도 지원한다. 케이블 하나가 추가되는 만큼 조립할 때 선을 뒤쪽으로 넘겨야 하지만, 조명이 화려한 제품일수록 제어 방법이 간단하다는 점은 반갑다. 앞서 언급했지만 쿨링은 100mm 팬 세 개가 담당한다. RTX 5080의 소비전력이 360W에 달하는 만큼 팬 크기와 방열판도 그에 맞춰 키웠다. 넓은 팬 세 개로 필요한 풍량을 확보하고 GPU와 메모리, 전원부에서 발생한 열을 히트싱크 전체로 분산하는 방식이다. 물론 PC가 항상 그래픽카드 성능을 항시 사용하는 것은 아니다. 인터넷이나 문서 작업처럼 GPU 사용량이 적을 때는 팬이 멈춘다. 온도가 일정 수준을 넘으면 다시 회전하는 0-dB 제로 팬 기능이다. 게임을 실행하지 않는 동안에는 세 개의 대형 팬이 불필요하게 돌아가지 않으니 소음과 먼지 유입을 함께 줄일 수 있다. 팬 뒤에는 알루미늄 핀으로 구성한 대형 히트싱크가 자리한다. GPU와 메모리를 함께 냉각하는 통합 쿨링 플레이트에 6mm 히트파이프 8개를 연결했다. GPU에서 발생한 열을 여러 갈래로 나눠 방열판 전체에 전달하고, 세 개의 팬이 흡수한 열을 밖으로 밀어내는 방식이다. 후면은 풀 커버리지 알루미늄 백플레이트를 장착. 기판을 완벽하게 덮었다. 간혹 백플레이트의 효용성에 대해 대수롭지 않기는 이도 있는데, 매우 중요하다. 길이 348mm에 달하는 그래픽카드가 휘어지는 것을 막고, 기판 후면의 열을 분산하는 역할도 해낸다. 백플레이트 끝부분에는 큼직한 통풍구가 있다. 마지막 팬을 통과한 공기가 백플레이트 바깥으로 빠져나갈 수 있게 한 설계다. 크기는 348×137×62mm다. 일반적인 미들타워라면 장착할 수 있지만, 전면에 두꺼운 라디에이터를 달았거나 내부 공간이 짧은 케이스라면 확인이 필요하다. 그래픽카드 아래에 확장카드를 함께 사용하는 시스템도 62mm 두께를 고려해야 한다. 제품 무게로 PCIe 슬롯에 부담이 가지 않도록 전용 그래픽카드 지지대도 기본 제공하기에 장착 후 사용할 것을 권장한다. 보조전원은 12V-2×6 16핀 단자로 공급받는다. 또한, 전원부에는 효율이 우수한 DrMOS를 적용 안정성도 챙겼다. 참고로 권장 파워서플라이는 850W 이상이다. ATX 3.0이나 ATX 3.1 파워라면 전용 케이블을 직접 연결하면 되고, 기존 파워서플라이를 위한 8핀 3개→16핀 변환 케이블도 들어 있기에 설치에 불편은 없다. 어느 방식을 사용하든 주의할 부분이라면 다음과 같다. 전력공급이 중요하다는 것을 감안해 전원 커넥터를 견고하게 체결하고, 케이블이 꺾이지 않도록 정리도 필요하다. 출력 단자는 DisplayPort 2.1b 3개와 HDMI 2.1b 1개다. 모니터는 최대 4대까지 동시에 연결할 수 있다. DSC를 이용하면 4K 480Hz와 8K 120Hz 출력도 지원한다. 한 대의 4K 고주사율 모니터를 사용하는 게이밍 환경은 물론이고, 여러 화면을 펼쳐 놓는 영상 편집이나 콘텐츠 제작 환경에도 대응한다. 2. 엔비디아 지포스 RTX 5080, 체급부터 다르다 지포스 RTX 5080은 데스크톱용 Blackwell 아키텍처 기반 GPU를 장착했다. CUDA 코어는 10,752개이며 베이스 클럭 2295MHz, 부스트 클럭 2617MHz로 동작한다. 4세대 RT 코어와 5세대 Tensor 코어를 갖췄고 AI 연산 성능은 최대 1801 TOPS다. 메모리는 GDDR7 16GB다. 256비트 메모리 인터페이스에 30Gbps 속도를 조합해 대역폭은 960GB/s에 달한다. 이전 세대와 메모리 용량은 같지만 규격이 GDDR7으로 바뀌면서 GPU와 메모리 사이에서 오가는 데이터의 양은 크게 늘었다. 고해상도 텍스처와 레이 트레이싱 효과를 함께 사용하는 4K 게임에서 대역폭의 차이가 성능으로 연계된다. RTX 50 시리즈에서 가장 주목할 기술은 DLSS 4다. 멀티 프레임 생성은 GPU가 렌더링한 두 프레임 사이에 AI로 생성한 프레임을 추가한다. 레이 트레이싱처럼 그래픽 부하가 큰 효과를 적용하면서 높은 프레임을 확보할 수 있도록 돕는다. 여기에 지연 시간을 줄이는 NVIDIA Reflex 2를 함께 사용해 프레임 생성에 따라 늘어날 수 있는 조작 지연을 보완한다. RTX 5080이 겨냥하는 환경이라면 4K 해상도에서 높은 그래픽 옵션을 유지하거나, QHD에서 240Hz 이상의 고주사율을 활용하려는 사용자다. 게임뿐 아니라 16GB GDDR7 메모리와 듀얼 인코더를 활용하는 영상 편집, 3D 렌더링, AI 기반 콘텐츠 제작에도 어울린다. 단, RTX 5090과 성능 경쟁을 벌이는 체급이 아님은 인정해야 한다. 한 단계 아래에서 소비전력과 시스템 구성 비용을 낮추면서 4K 게이밍에 필요한 성능을 확보한 모델이 바로 RTX 5080이다. 이엠텍 MIRACLE WHITE는 여기에 100mm 트리플 팬과 8개의 히트파이프, 풀 커버리지 알루미늄 백플레이트로 상품성을 높였다. 만약 화이트 시스템을 꾸미면서 RTX 5080급 성능까지 기대한다면 구매 후보 1순위로 올려도 좋다. 3. 현실 포지션 RTX 5080, 게이밍의 합리적 선택지! 사양 RTX 5070 RTX 5080 RTX 5090 아키텍처 Blackwell Blackwell Blackwell CUDA 코어 수 6,144개 10,752개 21,760개 베이스 클럭 2.16GHz 2.30GHz 2.01GHz 부스트 클럭 2.51GHz 2.62GHz 2.41GHz 메모리 용량 12GB GDDR7 16GB GDDR7 32GB GDDR7 메모리 인터페이스 192비트 256비트 512비트 메모리 대역폭 672GB/s 960GB/s 1,792GB/s 전력 소모(TDP) 250W 360W 575W 그렇다면 사용자가 RTX 5080을 선택해야 하는 이유는 무엇일까. 구매 단계에서는 자연스럽게 RTX 5070과 RTX 5080, RTX 5090을 함께 놓고 고민하게 된다. 같은 Blackwell 아키텍처를 사용하지만 사양과 소비전력, 실제 겨냥하는 용도는 제법 다르다. RTX 5070은 CUDA 코어 6,144개와 GDDR7 12GB 메모리를 갖춘다. QHD 게이밍에서는 충분한 성능을 기대할 수 있지만, 4K 해상도에서 높은 그래픽 옵션과 레이 트레이싱을 함께 사용하면 12GB 메모리와 672GB/s의 대역폭이 아쉬울 수 있다. RTX 5080으로 올라가면 CUDA 코어는 10,752개로 75% 늘어나고 메모리는 16GB, 대역폭은 960GB/s로 증가한다. 전력 소모가 250W에서 360W로 높아지는 대신 4K 게이밍에 필요한 성능 여유를 확보한다. 그렇다고 RTX 5090으로? 애초에 성격부터 다르다. CUDA 코어 21,760개와 GDDR7 32GB 메모리, 512비트 인터페이스를 갖췄고 메모리 대역폭도 1,792GB/s에 달한다. 게임 성능만 놓고 보면 가장 앞서지만 전력 소모가 575W에 이르고 그래픽카드 가격뿐만 아니라 파워서플라이도 뒷받침되어야 한다. 그러한 이유로 대용량 32GB 메모리가 요긴한 AI 개발이나 대규모 렌더링 작업이라면 RTX 5090을 추천. 하지만 게임을 중심이라면 과한 투자가 될 수 있다. 그 점에서 RTX 5080은 현실적인 답이 된다. RTX 5070보다 코어 수와 메모리 대역폭에서 확실한 차이를 두면서도 RTX 5090처럼 575W의 소비전력과 32GB 메모리까지 요구하지 않는다. QHD 게이밍에 머물지 않고 4K로 넘어가고 싶지만, RTX 5090을 위해 시스템 전체를 다시 세팅할 생각까지는 없는 사용자를 겨냥한 제품이다. ◆ 테스트 환경 ① CPU - INTEL Core Ultra 7 265K ② M/B - ASRock B860 스틸레전드 WiFi ③ RAM - 에센코어 클레브 DDR5-6000 CL30 BOLT V WHITE 32GB 패키지 서린 ④ SSD - Crucial P510 Gen5 NVMe 2TB SSD ⑤ VGA - option ⑥ 쿨러 - option ⑦ PSU - 맥스엘리트 STARS CYGNUS 1200W 게이밍 환경이 주가 된다면 RTX 5080은 10,752개의 CUDA 코어와 4세대 RT 코어를 기반으로 높은 그래픽 옵션과 레이 트레이싱을 함께 사용하는 환경에서 최적의 성능을 발휘한다. QHD에서는 고주사율 모니터를 적극적으로 활용할 수 있고, 4K에서는 DLSS 4와 멀티 프레임 생성을 이용해 화질을 크게 낮추지 않고도 프레임을 높일 수 있다. NVIDIA Reflex 2를 지원하는 게임에서는 프레임 생성 과정에서 발생할 수 있는 입력 지연도 줄여준다. 메모리는 256비트 인터페이스 기반의 GDDR7 16GB다. 동작 속도는 30Gbps, 대역폭은 960GB/s로 RTX 4080의 716.8GB/s보다 약 34% 높다. 고해상도 텍스처와 레이 트레이싱 데이터를 계속 불러와야 하는 최신 게임에서는 메모리 대역폭이 프레임 유지에 영향을 준다. 16GB 용량도 4K 게이밍과 고해상도 영상 편집, 3D 렌더링을 함께 사용하는 데 현실적인 수준이다. 그렇다고 활용 범위가 게임에 한정되지 않는다. 5세대 Tensor 코어는 AI 연산을 가속하고, CUDA를 활용하는 영상 편집과 렌더링 프로그램에서는 작업 시간을 줄여준다. 9세대 NVENC와 AV1 인코딩도 게임 방송과 고해상도 영상 제작에 유용하다. RTX 5070보다 여유 있는 4K 성능이 필요하고, RTX 5090의 가격과 전력 소모까지 감당할 이유는 없다면 RTX 5080이 합리적인 선택지다. ** 편집자 주 = 게다가 LLM에서도 RTX 5080이 현실적이다. 로컬에서 LLM을 구동하려면 GPU 성능만큼 VRAM 용량이 중요하다. 예를 들어 Qwen이 배포한 Qwen2.5 14B GGUF 모델은 Q4_K_M 양자화 버전이 8.99GB, Q6_K는 12.1GB다. 12GB 그래픽카드는 Q6_K 모델 가중치부터 VRAM에 온전히 담기 어렵지만, 16GB에서는 모델을 올린 뒤 실행에 필요한 공간을 어느 정도 남길 수 있다. 여기에 대화가 길어질수록 늘어나는 KV 캐시도 VRAM을 차지한다. 허깅페이스 역시 긴 문맥을 처리할 때 KV 캐시가 상당한 메모리를 사용하며 병목이 될 수 있다고 설명한다. 같은 양자화 모델을 돌려도 16GB에서는 더 긴 컨텍스트를 사용하거나 CPU로 넘기는 데이터의 양을 줄일 수 있다. 12GB와 16GB의 차이는 숫자로는 4GB지만, 로컬 LLM에서는 실행 가능한 모델과 설정을 가르는 차이가 되기도 한다. RTX 5080의 16GB 용량이 본격적인 대규모 AI 학습까지 대응 가능한 용량은 아니다. 그래도 로컬 LLM 추론과 이미지 생성, 영상 편집, 3D 렌더링을 한 대의 PC에서 처리하려는 사용자에게는 12GB보다 활용 범위가 넓다. CUDA 생태계와 5세대 Tensor 코어까지 감안하면 게임을 하지 않는 시간에도 그래픽카드를 써먹을 곳이 많다. 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB는 여기에 화이트 디자인과 ARGB 조명, 100mm 쿨링팬 3개, 6mm 히트파이프 8개를 더했다. 평소에는 제로 팬으로 조용하고, 부하가 걸리면 360W급 GPU의 열을 처리할 준비도 갖췄다. 화이트 시스템을 꾸미기 위해 성능이나 냉각을 고려할 필요가 없다. 만약 4K 게임을 높은 옵션으로 즐기고, 남는 시간에는 영상과 3D 작업, 로컬 AI까지 돌릴 계획이라면 16GB 메모리는 오래 두고 써먹을 수 있다. AI 작업까지 포함해 단 한장의 그래픽카드가 필요하다면 RTX 5080으로 가는 편이 낫다. @emtek

대장 2026.08.24

[B컷] 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB [B컷]

◆ 이엠텍 지포스 RTX 5080 MIRACLE WHITE D7 16GB 아키텍처/공정 : Blackwell / TSMC 4nm GPU : 베이스 2295MHz · 부스트 2617MHz / CUDA 10,752개 성능 : AI 1,801TOPS(FP4) · FP32 56.28TFLOPS 메모리 : GDDR7 16GB / 256-bit / 30,000MHz / 대역폭 960GB/s 인터페이스 : PCIe 5.0 x16 출력 : DisplayPort 2.1 ×3 · HDMI 2.1 ×1 / 최대 모니터 4대 기능 : DLSS · 레이트레이싱 · G-Sync · DirectX 12 Ultimate / DrMOS · 백플레이트 · 팬 LED 냉각 : 100mm 팬 ×3 / 6mm 히트파이프 ×8 / 제로팬 전원 : 16핀(12V-2x6) ×1 / 사용전력 360W / 권장 파워 850W 이상 크기 : 348 × 137 × 62mm (L × H × T) 구성 : VGA 지지대 · 3×8핀→16핀 변환 커넥터 @emtek

대장 2026.08.24

[컴퓨터] 엔비디아 RTX 5090, AI 추론 성능 M5 Max 앞서 … 메모리가 변수

엔비디아 노트북용 지포스 RTX 5090이 다양한 대규모 언어모델(LLM) 테스트에서 애플 M5 Max를 앞서는 성능을 기록했다. 다만 AI 모델이 커지거나 컨텍스트(Context Length)가 길어질수록 M5 Max의 대용량 통합 메모리(Unified Memory)가 강점을 보이며 결과가 뒤집혔다. 유튜버 알렉스 지스킨드(Alex Ziskind)는 최신 레이저 블레이드 18(Razer Blade 18)과 16인치 맥북 프로(M5 Max)를 이용해 다양한 LLM 추론 성능을 비교했다. 테스트는 프롬프트 처리(Prompt Processing)와 토큰 생성(Token Generation)을 중심으로 진행됐다. 먼저 Qwen3 4B를 4비트 양자화 환경에서 컨텍스트 길이 26만2144로 실행한 결과, M5 Max가 크게 앞섰다. RTX 5090 노트북 GPU는 24GB VRAM 대부분이 사용되면서 초당 25.28토큰을 생성하는 데 그쳤다. 반면 128GB 통합 메모리를 탑재한 M5 Max는 초당 181.40토큰을 기록했다. 차이는 메모리로 인해 발생했다. 컨텍스트 길이가 길어질수록 KV 캐시와 모델 데이터가 VRAM을 빠르게 채우게 된다. 24GB VRAM을 사용하는 RTX 5090은 메모리 한계에 먼저 도달한 반면, M5 Max는 대용량 통합 메모리를 활용해 더 많은 데이터를 유지할 수 있다. 반대로 컨텍스트 길이를 약 6만8000 수준으로 줄이자 결과는 크게 달라졌다. VRAM 여유가 확보되면서 RTX 5090의 토큰 생성 속도는 초당 160.36토큰까지 크게 향상된 것 다만 윈도우 환경에서 LM Studio, 애플 실리콘에서는 MLX를 사용해 직접적인 성능 비교는 어렵다. 또한, 중소형 모델에서는 RTX 5090이 우세했다. Gemma 4 12B와 Qwen3.5 27B, Qwen3.6 35B A3B 등을 llama.cpp에서 실행한 결과 프롬프트 처리와 토큰 생성 모두 RTX 5090이 M5 Max보다 높은 성능을 발휘했다. GPU 연산 성능을 적극 활용할 수 있는 환경에서는 RTX 5090이 확실한 우위를 보인 것이다. 그러나 모델 규모를 키우면서 상황은 역전됐다. Qwen3.5 122B처럼 초대형 모델에서는 RTX 5090의 24GB VRAM만으로는 실행 자체가 어려웠다. 반면 M5 Max는 최대 128GB 통합 메모리를 활용해 약 94GB의 메모리를 사용하면서 프롬프트 처리 초당 139토큰, 토큰 생성 초당 47.4토큰을 기록했다. 즉, AI 추론에서 연산 성능만큼 메모리 용량이 중요해지고 있음을 시사한다. GPU 성능이 아무리 높더라도 VRAM이 부족하면 대형 모델이나 긴 컨텍스트 환경에서는 성능이 급격히 저하될 수 있다. 반대로 통합 메모리 구조는 메모리 용량에서는 강점을 갖지만, GPU 연산 성능이 충분히 활용되는 환경에서는 RTX 5090 같은 고성능 GPU가 더 높은 처리량을 제공할 수 있다. 현장에서는 AI PC 경쟁 구도의 핵심이 메모리로 올겨갈 것이라 내다봤다. 대형 LLM과 에이전트 AI가 보편화될수록 메모리 용량이 곧 성능을 좌우하는 핵심 요소가 될 전망이다. @nvidia @apple

대장 2026.08.22

[컴퓨터] 엔비디아 ‘루미너리’ 등 최신 게임에 DLSS 적용 확대

브로홍 2026.08.19

[인공지능] 엔비디아 RTX GPU, 로컬 AI에서 프론티어급 큐원3.8-27B 코딩 에이전트 구현

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) RTX GPU에서 큐원3.8-27B(Qwen3.8-27B)를 지원하며, 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 한다. 큐원3.8-27B는 큐원3.8-맥스(Qwen3.8-Max)의 로컬 동반 모델로, 270억 파라미터 규모의 오픈 모델이다. 단일 GPU에서 실행할 수 있으며, 로컬 파일과 도구, 프로젝트 컨텍스트를 활용하는 반응성 높은 코딩 워크플로우를 지원한다. 개발자는 민감한 코드와 독점 데이터, 프로젝트 컨텍스트를 자체 시스템에 유지하면서 개발 과정 전반에서 강력한 AI 지원을 활용할 수 있다. 이 모델은 현재 엔비디아 RTX PRO GPU와 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 5090을 비롯한 엔비디아 RTX GPU에서 지원된다. 다중 토큰 예측(multi-token prediction, MTP)으로 최적화된 큐원3.8-27B는 MTP를 적용할 경우 단일 지포스 RTX 5090에서 초당 131토큰의 성능을 제공한다. 이에 따라 에이전틱 코딩, 도구 사용, 장시간 개발 작업 등에서도 빠른 로컬 추론을 구현할 수 있다. 개발자는 라마.cpp(llama.cpp), 올라마(Ollama), 언슬로스(Unsloth), LM 스튜디오 바이오닉(LM Studio Bionic)을 통해 즉시 활용할 수 있으며, 이들 모두 엔비디아 RTX GPU에서 큐원3.8-27B를 지원한다. 엔비디아 RTX의 성능과 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계, 기존 오픈소스 도구를 결합해 새로운 모델을 폭넓게 지원하고, 빠른 반응성을 갖춘 로컬 에이전틱 코딩 워크플로우를 위한 기반을 제공한다. 한편 큐원3.8-27B는 DGX 스파크(DGX Spark)와 DGX 스테이션(DGX Station)에서도 지원된다. 모든 엔비디아 로컬 AI 디바이스의 NVFP4 지원을 비롯한 추가 최적화 기능도 곧 공개될 예정이다. 이를 통해 큐원3.8-27B는 엔비디아의 상시 구동 개인용 AI 시스템에서 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 구현할 수 있다. PC와 개인용 AI 시스템을 넘어, 엔비디아 젯슨(Jetson)에서도 큐원3.8-27B를 지원해 활용 범위를 엣지 환경으로 확장한다. 강력한 추론 역량과 에이전틱 역량을 갖춘 큐원3.8-27B는 MTP를 활용한 추측 디코딩(speculative decoding)을 통해 엣지 환경에서도 빠르고 반응성 높은 로컬 추론을 지원한다. @nvidia

브로홍 2026.08.18

[인공지능] 엔비디아, LG와 피지컬 AI 협력 확대… 아이작 GR00T 기반 차세대 휴머노이드 개발

엔비디아(www.nvidia.co.kr)와 LG가 개방형 추론 휴머노이드 파운데이션 모델인 엔비디아 아이작 GR00T(NVIDIA Isaac GR00T)를 기반으로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다고 발표했다. 해당 로봇은 내년 1분기에 공개될 예정이다. 엔비디아와 LG는 8월 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과 구광모 LG 대표가 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다. 이를 통해 양사는 로보틱스, AI 팩토리, 모빌리티 분야에서 전략적 협력 구상을 넘어 본격적인 실행 단계에 돌입한다. 이번 협약에 따라 LG는 LG전자(LG Electronics) 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에서 LG 클로이드(LG CLOiD) 휠 베이스 로봇을 실증하고, 엔비디아 DSX와 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin)을 활용한 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축할 계획이다. 또한 엔비디아 드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion)을 기반으로 차세대 AI 정의 차량(AI-Defined Vehicle, AIDV) 플랫폼도 개발할 예정이다. 구광모 LG 대표는 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI 분야에서 함께할 목표가 분명해졌다. 업계를 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “피지컬 AI가 제공하는 가장 중요한 기회는 모든 기계가 현실 세계를 이해하고 추론하며, 사람과 함께 안전하게 행동할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 데 있다. 이는 가정과 공장 현장, 도로에 이르기까지 우리의 일상을 새롭게 바꿔놓을 것”이라고 말했다. 이어 “LG와 엔비디아는 수년간 이어온 협력을 바탕으로 LG의 제품 엔지니어링 및 제조 분야 리더십과 엔비디아의 기술을 결합해 로봇, AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기고 있다”고 말했다. 1. 로보틱스 엔비디아, LG 테네시 공장 세탁기 생산라인서 휠 베이스 로봇 실증 지원 LG와 엔비디아는 휴머노이드와 휠 베이스 로봇, 그리고 이를 학습·고도화하는 데 필요한 데이터 시스템에 이르기까지 피지컬 AI의 개발부터 실제 현장 배포까지 전 과정에서 협력을 확대하고 있다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. 해당 로봇에는 온보드 컴퓨팅과 고도화된 추론·제어를 위한 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)가 탑재되며, 엔비디아의 개방형 휴머노이드 파운데이션 모델인 아이작 GR00T와 업계 최초의 로보틱스용 풀스택 통합 안전 시스템인 엔비디아 헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)를 기반으로 개발되고 있다. LG는 LG전자, LG이노텍(LG Innotek), LG에너지솔루션(LG Energy Solution)의 액추에이터, 센서, 배터리 등 ‘원 LG(One LG)’ 역량을 결합할 계획이다. 또한 LG는 연내 휠 베이스 로봇인 LG 클로이드를 LG전자의 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실제 생산 환경에서 실증할 예정이다. LG는 실증 결과를 바탕으로 로봇의 성능과 활용성을 개선하는 동시에 글로벌 생산시설, 가정, 상업 공간으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에는 LG의 로봇 데이터 플랫폼인 LG CNS의 피지컬웍스(PhysicalWorks) 기반의 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력도 포함된다. 피지컬웍스는 로보틱스를 위한 지속적인 데이터 수집, 합성 데이터 생성, 학습, 검증을 지원하는 현장형 피지컬 AI 데이터 팩토리 구축을 목표로 개발될 예정이다. 이번 협력을 통해 확보되는 로봇 데이터와 제조 현장 실증 경험은 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model, RFM)의 경쟁력 강화에도 활용된다. LG는 자체 AI 모델 역량을 지속적으로 고도화하는 동시에 엔비디아 아이작 GR00T를 적극 활용해 로보틱스 분야의 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 양사는 협력 실행력을 높이기 위해 기술 및 비즈니스 전문가로 구성된 공동 TF(Task Force)를 운영한다. TF는 연구개발, 현장 실증, 상용화 전반에 걸쳐 긴밀하게 협력할 예정이다. 2. AI 팩토리 엔비디아 DSX™ 플랫폼, LG AI 팩토리 레퍼런스 사이트 구축에 활용 LG는 엔비디아 DSX AI 팩토리 아키텍처를 기반으로 열 관리, 전력, 설계, 운영 등 AI 인프라 전반을 아우르는 ‘원 LG’ 역량을 결합하고 있다. LG는 2027년 상반기 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축한다. 이후 해당 성과를 바탕으로 2028년 상반기까지 충청남도 천안에 80MW 규모의 LG AI 팩토리를 구축할 계획이다. 이 AI 팩토리는 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델 고도화에 활용될 예정이다. 이를 통해 LG는 설계, 구축, 운영까지 전 과정을 아우르는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 ‘원 LG’ 엔드 투 엔드 AI 팩토리 솔루션을 검증할 계획이다. 향후 이를 기반으로 글로벌 빅테크 고객에게 턴키 방식의 ‘원 LG’ 패키지 솔루션을 제공함으로써 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대할 것으로 기대된다. 3. 미래 모빌리티 엔비디아 드라이브 플랫폼, LG 차세대 AI 정의 차량 개발 지원 LG는 엔비디아 드라이브 하이페리온을 기반으로 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI)와 자동차 소프트웨어 역량을 통합한 차세대 AI 정의 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 엔비디아는 AI 기반 자율주행 기술과 차량 컴퓨팅 플랫폼을 바탕으로 LG의 IVI 중심의 차량 부품 역량이 자율주행 분야로 확장될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 LG는 자율주행 기능과 차량 내 AI 서비스를 통합한 차세대 자동차 솔루션을 글로벌 완성차 업체(OEM)에 제공하고, 미래 모빌리티 시장에서 새로운 성장 기회를 창출할 계획이다. @nvidia

브로홍 2026.08.17

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