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[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

[컴퓨터] HWiNFO, AMD 라데온도 VRAM 칩별 온도 지원… GPU 발열 진단 한층 정밀해진다

HWiNFO에 AMD 라데온(Radeon) 그래픽카드의 VRAM 칩별 온도 모니터링 기능이 추가된다. 앞서 엔비디아 RTX 시리즈에서 개별 메모리 온도 측정을 지원한 데 이어 AMD GPU까지 지원 범위를 확대하면서 그래픽카드 발열 진단 환경이 한층 정교해질 전망이다. 하드웨어 모니터링 유틸리티 HWiNFO의 차기 버전에는 AMD Navi 아키텍처 기반 GPU를 위한 'Per-Chip VRAM Temperature Monitoring' 기능이 추가될 예정이다. 업데이트 내용은 HWiNFO 변경 내역을 통해 확인됐다. 공식 문서에서는 구체적인 GPU 세대를 명시하지 않았지만, 업계에서는 Navi 아키텍처를 사용하는 라데온 RX 5000과 RX 6000, RX 7000, RX 9000 시리즈 대부분이 지원 대상이 될 것으로 보고 있다. 기존 HWiNFO는 VRAM 전체에서 가장 높은 온도(Hotspot)만 표시했다. 하지만 업데이트 되는 버전은 각 GDDR6 메모리 패키지에 탑재된 온도 센서를 개별적으로 읽어들여 칩별 온도를 독립적으로 표시한다. 이를 통해 메모리 모듈 간 온도 편차를 보다 정확하게 확인할 수 있다. 특히 최근 RDNA 4 기반 라데온 RX 9000 시리즈는 GDDR6 메모리 온도가 상대적으로 높은 제품으로 알려져 있다. 메모리 칩마다 히트싱크 접촉 압력과 서멀패드 두께, PCB 레이아웃이 조금씩 다르기 때문에 특정 메모리만 과열되는 사례도 적지 않다. 기존처럼 최고 온도만 표시하는 방식으로는 어떤 메모리 칩에서 문제가 발생하는지 확인하기 어려웠지만, 개별 센서 모니터링이 가능해지면 발열 원인을 보다 정확하게 진단할 수 있다. 해당 기능은 최근 엔비디아 GPU에서도 먼저 적용됐다. 앞서 커뮤니티 개발자들은 RTX 30과 RTX 40 시리즈의 GDDR6X, RTX 50 시리즈의 GDDR7 메모리에서 개별 온도 센서를 활성화하는 데 성공했다. 이후 HWiNFO와 MSI 애프터버너 등 주요 모니터링 프로그램도 해당 기능을 반영했다. 뒤이어 AMD까지 지원 범위가 확대된 것이 달라진 변화다. 칩별 온도 모니터링은 정보 모니터링 그 이상의 의미를 지닌다. 고성능 그래픽카드는 메모리 모듈마다 열 분포가 균일하지 않은 경우가 많으며, 특정 칩만 과열될 경우 메모리 오류나 성능 저하, 장기적인 신뢰성 저하로 이어질 수 있다. 개별 온도 정보를 활용하면 서멀패드 교체나 두께 조정, 워터블록 장착 이후의 냉각 효과도 보다 정밀하게 검증할 수 있다. 신규 버전의 HWiNFO 업데이트에는 엔비디아 GDDR6X·GDDR7 기반 GPU의 칩별 VRAM 온도 지원이 추가되며, 최근 출시된 라데온 RX 9050에 대한 하드웨어 데이터베이스 지원도 포함될 예정이다. 업계 전문가는 GPU 냉각 기술이 발전할수록 평균 온도보다 GPU Hotspot과 VRAM 칩별 온도처럼 세분화된 텔레메트리(Telemetry)가 실제 성능과 신뢰성을 판단하는 핵심 지표가 되고 있다고 평가했다. 업데이트 역시 하드웨어 마니아와 오버클러커뿐 아니라 GPU 유지보수와 튜닝 환경 전반에 활용도가 높을 전망이다. @nvidia @amd 출처 = https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=11745

대장 2026.08.05

[인공지능] 엔비디아, AI 안전·보안 위한 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스’ 출범

엔비디아가 AI 안전과 사이버 보안을 강화하기 위한 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스(Open Secure AI Alliance)’의 출범을 발표했다. 엔비디아와 창립 회원사들은 책임 있는 AI 활용과 신뢰도 향상을 지원하는 개방형 모델, 에이전트 하네스와 보안 도구를 공동 개발하고 공유할 예정이다. 오픈소스 소프트웨어는 세계 경제를 지탱하는 핵심 기반이다. 기술을 전문가 커뮤니티가 자유롭게 활용하고 검토할 수 있도록 함으로써 클라우드 컴퓨팅, 금융 서비스, 제조, 통신, 정부와 인터넷 서비스 전반을 뒷받침하고 있다. 사이버 보안은 오픈소스 소프트웨어의 3대 수혜 분야 중 하나다. 리눅스 재단(Linux Foundation)의 아크리테스(Akrites) 이니셔티브와 오픈SSF(OpenSSF) 커뮤니티의 활동을 기반으로 기반으로 하는 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 개방형 기술을 활용해 취약점을 해결하고 공개하는 데 협력할 예정이다. 오픈소스가 소프트웨어를 위한 공동의 기반을 마련했듯, 미국과 파트너 국가들은 이제 AI 보안과 관련한 선택의 기로에 놓여 있다. 인프라를 보호하는 방어 체계를 소수의 불투명한 시스템 안에 둘 것인지, 아니면 모든 보안 담당자가 검토하고 조정하며 배포할 수 있는 개방형 모델과 하네스, 도구를 기반으로 구축할 것인지 선택해야 한다. 세계에는 폐쇄형 모델과 개방형 모델이 모두 필요하다. 특히 사이버 보안 분야에서 개방형 모델과 개방형 하네스는 필수적이다. 방어 역량에 대한 접근성을 확대하고, 보안 담당자를 위한 투명성을 높이며, 데이터를 보호하면서 사이버 방어를 수행할 수 있도록 지원하기 때문이다. 또한 맞춤화와 현지화가 가능한 제어 기능을 통해 최첨단 폐쇄형 모델을 보완한다. 오픈소스는 단일 장애점 없이 커뮤니티가 주도하고 각 조직이 직접 통제할 수 있는 대규모 분산형 방어 체계를 가능하게 한다. 개방형 모델도 다른 강력한 기술과 마찬가지로 악용될 수 있다. 여기에는 안전장치를 약화하거나 기능을 사이버 공격에 전용하려는 시도도 포함된다. 그러나 이러한 위험은 개방형 시스템에만 존재하는 것이 아니며, 첨단 AI가 배포되는 모든 환경에서 관리돼야 한다. 최근 발생한 허깅페이스(Hugging Face) 보안 사고는 사이버 보안 담당자에게 자체 방어를 위한 개방형 최첨단 에이전틱 시스템이 필요하다는 점을 분명히 보여줬다. 당시 공격자와 방어자를 구분하지 못한 폐쇄형 AI 도구가 필수적인 포렌식 분석을 차단하자, 허깅페이스는 자체 인프라에서 오픈 웨이트 GLM 5.2 모델을 실행해 1만7,000건 이상의 활동을 분석하고 침입을 차단했다. 이 사건은 실질적인 사실을 보여줬다. 보안 담당자가 첨단 AI를 직접 검토하고 조정하며 자체 인프라에서 실행할 수 없다면, 신속한 대응이 가장 중요한 바로 그 순간에 대응 역량이 제한될 수 있다. 기업과 국가는 핵심 산업이 멀티벤더 생태계 전반에서 보안 시스템을 구축하고 단일 장애점을 방지할 수 있도록 개방형 최첨단 방어 도구와 기술을 확보해야 한다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스의 사명은 전 세계 보안 담당자들이 신뢰하고 직접 통제할 수 있는 개방형 최첨단 도구를 활용할 수 있도록 하는 것이다. 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 엔터프라이즈 소프트웨어, 오픈소스 재단과 AI 연구 분야의 주요 기업과 기관들이 오픈 시큐어 AI 얼라이언스의 창립 파트너로 참여한다. 참여사에는 엔비디아를 비롯해 어도비(Adobe), 케이던스(Cadence), 캐피털 원(Capital One), 시스코(Cisco), 클라우데라(Cloudera), 클라우드플레어(Cloudflare), 코그니션(Cognition), 크라우드스트라이크(CrowdStrike), 데이터브릭스(Databricks), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 도어대시(DoorDash), 엘라스틱(Elastic), HPE, 허깅페이스, IBM, 랭체인(LangChain), 리눅스 재단, 마이크로소프트(Microsoft), 네이버(NAVER), 넷앱(NetApp), 누스 리서치(Nous Research), 오픈클로(OpenClaw), 팔란티어(Palantir), 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks), 레드햇(Red Hat), 리플렉션 AI(Reflection AI), 세일즈포스(Salesforce), SAP, SK텔레콤, 서비스나우(ServiceNow), 지멘스(Siemens), 스노우플레이크(Snowflake), 스페이스XAI(SpacexAI), 시놉시스(Synopsys), 싱킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab), 트렌드AI(TrendAI) 등이 포함된다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 AI 시대의 소프트웨어와 에이전트를 보호하기 위한 개방형 기술과 기법, 도구를 개발하고 공유하는 연합체다. 일각에서는 개방형 모델이 사이버 공격에 악용되거나 가드레일을 제거하도록 수정될 수 있기 때문에 본질적으로 안전성이 낮다고 주장한다. 이러한 위험은 실제로 존재하지만 폐쇄형 시스템에서도 사라지지 않는다. 단순히 모델 가중치를 비공개로 유지한다고 해서 공격자가 강력한 AI를 확보하거나 악용하려는 시도까지 막을 수 있는 것은 아니다. 올바른 대응은 보안 담당자가 강력한 개방형 시스템에 접근하지 못하도록 제한하는 것이 아니다. 개방성과 함께 강력한 안전장치, 악의적 사용을 금지하는 명확한 규칙, 엄격한 평가와 신속한 취약점 대응 체계를 마련해야 한다. 사이버 보안에서 더 안전한 방향은 더 많은 보안 담당자가 사회가 의존하는 시스템을 시험하고 검증하며 강화할 수 있도록 하는 것이다. 보안 담당자에게는 최첨단 폐쇄형 모델과 최첨단 개방형 모델이 모두 필요하며, 두 모델이 함께 작동해야 한다. 이를 통해 보안 담당자는 업무에 적합한 시스템을 선택하고, 보안상 필요한 모든 환경에서 투명성과 맞춤화, 소버린 통제권을 확보할 수 있다. 개방형 연구로 사이버 보안과 AI 안전 강화 AI 에이전트는 단순한 언어 모델이 아니다. 모델과 하네스, 가드레일로 구성된 복잡한 시스템이다. 실질적인 AI 안전과 보안은 모델 가중치가 공개됐는지 또는 비공개됐는지만으로 결정되지 않는다. 아이덴티티, 권한, 하네스, 가드레일, 로그와 평가 등 전체 에이전트 스택에 의해 좌우된다. 개방형 하네스와 도구를 활용하면 더 많은 보안 담당자가 이러한 제어 체계를 보다 쉽게 검토하고 테스트하며 개선할 수 있다. 엔비디아는 새로운 사이버 보안 도구와 기술 개발을 가속하기 위해 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 개방형 모델과 모델 가중치, 데이터, 새로운 에이전트 하네스 연구를 제공한다. 새로운 오픈소스 엔비디아 랩스 객체 지향 에이전트(NVIDIA Labs Object-Oriented Agent, NOOA) 프로젝트도 현재 깃허브(GitHub)를 통해 이용할 수 있다. 이를 통해 에이전트 하네스에서 고급 AI 안전 기능에 대한 접근성을 높일 수 있다. NOOA 연구 프레임워크는 하네스가 모델과 더욱 효과적으로 통합되도록 지원해 에이전트의 행동을 보다 쉽게 테스트하고 추적, 감사, 관리할 수 있도록 한다. 얼라이언스 참여사들은 아이덴티티와 격리부터 안전한 모델 형식, 멀티모델 스캐닝과 보안 코딩 워크플로우에 이르는 개방형 에이전트 방어 스택을 구축하고 있다. HPE는 SPIFFE/SPIRE에 기여하고 있다. SPIFFE/SPIRE는 AI 에이전트와 서비스의 신원을 암호학적으로 검증할 수 있는 제로 트러스트 아이덴티티 프레임워크 표준과 방식을 마련해, 승인된 워크로드만 통신하고 엔터프라이즈 자원에 접근하도록 지원한다. 허깅페이스는 AI 모델 가중치를 안전하게 저장하는 형식인 세이프텐서(Safetensors)를 파이토치 재단(PyTorch Foundation)에 제공했다. 세이프텐서는 투명성을 제공하며 원격 코드 실행이 발생하지 않는다는 보장을 제공한다. IBM과 레드햇의 라이트웰(Lightwell)은 디지털 서명된 패치를 통해 오픈소스 공급망 전반으로 보안을 확장한다. 마이크로소프트의 MDASH 멀티모델 에이전틱 스캐닝 하네스는 여러 전문 AI 에이전트를 조정해 실제로 악용 가능한 버그를 발견하고, 토론하며, 입증한다. 스페이스XAI는 신뢰성과 투명성을 높이고 새로운 기능 개발을 촉진하기 위해 터미널 기반 AI 코딩 에이전트인 그록 빌드(Grok Build)를 오픈소스로 공개했다. 또한 개발자와 연구 커뮤니티를 지원하기 위해 그록 모델 제품군의 가중치를 오픈소스로 공개할 계획이다. 정책 입안자와 규제 당국에 대한 제언 정책 입안자와 규제 당국이 AI 안전 문제를 다루는 과정에서는 개방형 모델과 하네스, 보안 도구를 AI와 사이버 보안 정책의 위험 요소가 아닌 방어 자산으로 인식하는 것이 중요하다. 최첨단 개방형 AI 시스템을 일괄적으로 제한하면 방어 역량이 약화되고, 소수의 폐쇄형 제공업체에 권한과 의존도, 취약성이 집중될 위험이 있다. 기업과 정부는 과거 세대가 오픈소스 소프트웨어에 투자했던 것처럼 데이터세트, 평가 프레임워크, 공격 시뮬레이터와 레드팀 도구 등 AI 방어를 위한 공동의 개방형 인프라에 투자해야 한다. 함께 만들어야 할 미래 AI 에이전트 시대는 회복탄력성과 공동의 보안을 강화하는 시대가 될 수 있다. 올바른 선택을 한다면 개방형 보안 AI 시스템은 보안 담당자에게 필요한 도구를 제공하고, 경쟁을 강화하며, 기술 리더십을 확대하고, 이 혁신적인 기술의 안전과 보안이 모두를 위해 개방된 환경에서 구축되도록 할 수 있다. 이러한 미래는 기밀성만으로 안전이 보장된다고 가정해서는 확보할 수 없다. 철저한 검증을 견딜 만큼 강력하고, 개선할 수 있을 만큼 유연하며, 모든 보안 커뮤니티의 역량을 결집할 수 있을 만큼 개방적인 시스템을 구축해야 한다. 이는 함께 만들어갈 가치가 있는 미래다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 정부와 산업계, 연구자들이 AI 시대를 함께 보호하는 노력에 동참할 것을 제안한다. @nvidia

브로홍 2026.07.31

[르포/기획] RTX 50 핫스팟 온도 부활… 숨겨졌던 VRAM 개별 온도까지 봉인 해제

엔비디아 지포스 RTX 50 시리즈에서 비활성화됐던 GPU 핫스팟(Hotspot) 온도 측정 기능이 리버스 엔지니어링을 통해 복원됐다. 여기에 GDDR6·GDDR6X·GDDR7 메모리 칩별 온도까지 확인할 수 있는 기능도 추가되면서 GPU 발열 진단 환경이 크게 개선될 전망이다. RTX 50 시리즈는 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 도입하며 성능과 AI 기능을 강화했지만, 이전 세대에서 제공되던 GPU 핫스팟 온도 정보는 공개되지 않았다. GPU에는 평균 온도(Average Temperature) 외에도 다이 내부에서 가장 높은 온도를 측정하는 핫스팟 센서가 존재한다. 핫스팟 온도는 쿨러 장착 압력이나 서멀 인터페이스(TIM) 상태, 다이와 히트싱크의 밀착 정도를 확인하는 핵심 지표로 활용돼 왔다. 하지만 RTX 50 시리즈에서는 HWiNFO와 GPU-Z, MSI 애프터버너, HWMonitor 등 주요 모니터링 프로그램이 해당 정보를 읽을 수 없었다. 이는 센서가 제거된 것이 아니라 엔비디아가 공개 텔레메트리 인터페이스에서 해당 데이터를 제공하지 않았기 때문이다. 일반 사용자에게는 평균 GPU 온도만으로도 큰 문제가 없지만, 오버클러커와 하드웨어 튜닝 사용자에게는 중요한 정보가 사라졌다는 지적이 나오는 이유다. 최근 개발자 'Paulo Games'는 리버스 엔지니어링과 드라이버 분석을 통해 핫스팟 센서 접근 방법을 찾아냈다. 이를 적용한 결과 RTX 50 시리즈에서도 실제 핫스팟 온도를 확인할 수 있었으며, 일부 제품은 평균 GPU 온도가 80℃ 수준임에도 핫스팟은 100~110℃를 넘는 정황을 확인했다. 당시의 온도는 GPU의 열 스로틀링(Thermal Throttling)을 유발할 수 있다. 실제로 테스트 과정에서는 서멀 인터페이스 재도포 후 핫스팟 온도가 약 107℃에서 100℃ 수준으로 낮아졌고, 성능과 동작 안정성도 함께 개선됐다. 직후 주요 모니터링 프로그램에 모니터링 기능이 복원되는 추세다. CPUID는 HWMonitor 1.65 버전에서 RTX 50 핫스팟 모니터링을 추가했으며, 초기 버전에서 보고된 일부 측정 오류는 1.65.1 업데이트를 통해 수정했다. HWiNFO 등 다른 프로그램들도 관련 기능을 순차적으로 지원하기 시작했다. 개발자 커뮤니티도 팔을 걷어올렸다. 엔비디아 GPU에 탑재된 GDDR 메모리 칩마다 개별 온도 센서가 존재한다는 내용을 파악한 것. 기존 모니터링 프로그램은 VRAM 전체에서 가장 높은 온도만 표시했지만, 메모리 칩의 온도를 개별적으로 확인할 수 있게 됐다. RTX 30과 RTX 40 시리즈의 GDDR6·GDDR6X는 물론, RTX 50 시리즈의 GDDR7도 지원 대상에 포함됐다. RTX 5090처럼 PCB 양면에 메모리 칩이 배치된 제품도 각각의 온도를 확인할 수 있게 됐다. 칩별 온도 측정은 실제 튜닝 과정에서 활용도가 높다. 그래픽카드는 메모리 칩마다 히트싱크 압력과 서멀패드 두께, PCB 구조가 조금씩 달라 동일한 온도를 유지하기 어렵다. 개별 온도를 확인하면 특정 메모리 칩만 과도하게 뜨거운 원인을 파악할 수 있으며, 서멀패드 교체나 수랭 워터블록 장착 효과도 보다 정확하게 검증할 수 있다. 다만 아직까지는 엔비디아 공식 지원이 아닌 소프트웨어 수정으로 임의 구현된 것이다. 향후 드라이버 변경에 따라 동작 방식이 달라질 가능성도 있는 만큼, 기능 활용 시에는 사용 중인 모니터링 프로그램과 드라이버의 지원 여부를 확인할 필요가 있다. 출처 : https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=11716 @nvidia

대장 2026.07.27

[컴퓨터] 엔비디아 코스모스 3 엣지 공개…엣지 GPU에서 로컬 피지컬 AI 위한 프론티어 월드 모델 제공

브로홍 2026.07.22

[VGA] [벤치] 게임 Forza Horizon 6로 본 RX 9070 XT·RX 9070 vs RTX 5070 Ti·RTX 5070 성능 비교

"그래픽카드 성능 비교의 기준이 달라졌다. Forza Horizon 6 테스트는 평균 프레임 중심의 판단이 최신 게임 환경에서는 충분하지 않다는 점을 보여준다. 해상도와 레이트레이싱, 업스케일링 조건이 더해질수록 1% Low가 실제 체감 성능을 가르는 변수로 떠오른다. RX 9070 XT는 전 해상도에서 가장 앞섰고, RX 9070은 RTX 5070 Ti와 직접 비교할 만한 성능을 보였다. RTX 5070은 FHD·QHD에서는 충분했지만 UHD에서는 한계를 드러냈다." 1. 벤치의 기준, 평균 프레임 시대의 종말을 고하다 PC 게임은 그래픽카드 성능 차이가 가장 극명하게 드러나는 환경이다. 해상도와 그래픽 옵션을 설정할 때 발생하는 변화가 곧 체감 성능임은 만고불변의 진리다. 캐릭터를 이동할 때 화면 전환이 얼마나 부드러운지, 대규모 전투신에서 프레임이 하락하지는 않는지, 3D 효과를 높일수록 얼마나 느려지는지가 실제 체감을 가르는 요소다. PC 시장에서 게이밍이라는 단어가 여전히 힘을 발휘하는 이유도 된다. 사실 게임은 재미를 위한 콘텐츠이면서 동시에 하드웨어 교체 수요를 가장 강하게 자극하는 분야다. 키보드와 마우스, 모니터, 저장장치, 쿨링 솔루션까지 모두 게이밍이라는 무대에서 비교당하지만, 무릇 게임 성능을 이야기할 때 가장 먼저 꼽는 부품은 결국 그래픽카드라는 부분에 이견은 없을 터. 따지고 보면 보여지는 측면에서의 화면에 그래픽카드의 성능이 뒷받침 못하면 나머지 조건이 아무리 좋든 소용없다. 즉, 엔비디아 지포스와 AMD 라데온이라는 브랜드 간의 경쟁이 끝나지 않은 이유다. 엔비디아는 기능과 생태계를 앞세워 시장을 넓혀왔고, 라데온은 체감 성능과 가격, 개방성을 무기로 맞서왔다. 흥미로운 부분은 두 진영의 경쟁이 느슨해질 때 사용자의 선택지 또한 좁아진다는 현상이다. 반대로 경쟁이 치열해질수록 같은 가격대에서 더 높은 성능을 제공하는 제품이 투입되며, 제조사는 이때 우위를 선점하기 위해 최적화에 더욱 박차를 가한다. 즉, 경쟁이 좀 더 활활 불타오를수록 사용자에겐 이득이 된다. 그런데 문제가 생겼다. 최근의 그래픽카드가 내세우는 부분이 이전보다 훨씬 복잡해졌다. 예전에는 평균 프레임 중심으로 제품이 추구하는 포지션을 대략 가늠할 수 있었다. 지금은 해상도와 그래픽 옵션, 레이트레이싱 적용 여부, 업스케일링 기술, 프레임 생성 기능까지 옵션이 다양하다. 같은 게임이라도 테스트 조건에 따라 제품별 격차가 달라진다는 의미. FHD에서 성능이 충분한 카드가 QHD에서도 같을 거라고 장담하기 어렵고, QHD에서 괜찮았던 카드가 UHD에서는 옵션 조정이 불가피한 경우가 현실이다. 더욱이 최신 게임에서는 평균 프레임이 곧 성능의 바로미터가 되진 않는다. 해상도를 조절하고 레이트레이싱을 활성화하면 그래픽카드에 가해지는 부담은 전혀 다른 양상으로 바뀐다. 평균 프레임은 전체 성능의 대략적인 윤곽을 보여주지만, 실제 체감 성능은 순간 프레임 하락 구간에서 갈린다. 그래서 1% Low 결과값까지 확인해야 한다. 설명하자면 평균 프레임이 비슷한 제품이라면 하위 프레임이 더 나은 쪽이 장시간 플레이에서 더 매끄럽게 느껴질 가능성이 크다. 구분 라데온 RX 9070 XT 라데온 RX 9070 지포스 RTX 5070 Ti 지포스 RTX 5070 아키텍처 RDNA 4 RDNA 4 Blackwell Blackwell 연산 유닛 Compute Unit 64개 Compute Unit 56개 CUDA 코어 8,960개 CUDA 코어 6,144개 레이 트레이싱 유닛 Ray Accelerator 64개 Ray Accelerator 56개 4세대 RT 코어 / 133 TFLOPS 4세대 RT 코어 / 94 TFLOPS AI 유닛 AI Accelerator 128개 AI Accelerator 112개 5세대 Tensor 코어 / 1,406 AI TOPS 5세대 Tensor 코어 / 988 AI TOPS 게임 클럭 2,400MHz 2,070MHz 2,300MHz Base 2,330MHz Base 부스트 클럭 최대 2,970MHz 최대 2,520MHz 최대 2,450MHz 최대 2,510MHz 메모리 16GB GDDR6 16GB GDDR6 16GB GDDR7 12GB GDDR7 메모리 인터페이스 256-bit 256-bit 256-bit 192-bit 메모리 속도 / 대역폭 20Gbps / 최대 640GB/s 20Gbps / 최대 640GB/s 896GB/s 672GB/s 캐시 Infinity Cache 64MB Infinity Cache 64MB - - 보드 전력 304W 220W 300W TGP 250W TGP 권장 파워 750W 650W 750W 650W 보조 전원 2×8핀 2×8핀 2×8핀 2×8핀 디스플레이 출력 규격 DisplayPort 2.1a / HDMI 2.1b DisplayPort 2.1a / HDMI 2.1b DisplayPort 2.1b / HDMI 2.1b DisplayPort 2.1b / HDMI 2.1b 인코딩 AV1 인코드 지원 AV1 인코드 지원 9세대 NVENC 2개 9세대 NVENC 1개 2. 굳이 Forza Horizon 6을 가지고 테스트한 이유? 해명하자면 굳이 Forza Horizon 6을 가지고 테스트한 이유인즉슨, 달라진 그래픽카드 환경에서 비교하기 좋은 조건이 만들어진다. 테스트는 Extreme RT, FSR 또는 DLSS Quality, Resolution 0.5, Frame Generation off 조건으로 진행됐다. 레이트레이싱 부담을 가한 상태에서 업스케일링 품질 모드를 적용했고, 프레임 생성 기능만 제외했다. 프레임 생성으로 결과를 보정하지 않고, 그래픽카드의 기본 성능과 해상도별 변화를 확인하려는 세팅이다. 비교 대상은 라데온 RX 9070 XT, RX 9070, 지포스 RTX 5070 Ti, RTX 5070이다. PC를 오래 사용해본 이라면 이름만 봐도 대략적인 순위를 예상한다. 하지만 결과를 선뜻 단정할 것은 주의한다. 중상위권 그래픽카드는 게임 엔진, 옵션, 해상도에 따라 얼마든지 변화 가능성이 높다는 부분에 주목해야 한다. 테스트를 진행하는 핵심도 여기에 있다. Forza Horizon 6를 통해 익히 예상했던 구도가 유지되는지, 아니면 실제 게임 결과가 기존 인식에 균열을 냈는지 확인하는 일이다. ◆ 실증 테스트 환경(시스템 구성) ① CPU - AMD RYZEN 7 9800X3D (그래니트 릿지) ② M/B - ASRock X870 Steel Legend WiFi 대원 ③ RAM - 마이크론 Crucial DDR5-5600 CL46 32GB 대원 (16GB x 2ea) ④ SSD - 마이크론 Crucial P510 Gen5 NVMe 2TB SSD 대원 ⑤ VGA - option ⑥ 쿨러 - 이엠텍 레드빗 ICE 240 RGB 수냉 쿨러 ⑦ 파워 - 맥스엘리트 STARS CYGNUS 1200W ⑧ OS - Windows 11 Pro 23H2 ** TECH 커뮤니티 '빌런 = https://villain.city/ ' 테스트LAB 팀과 공동 작업하였습니다. FHD 결과를 보면 열거한 제품 모두 게임 플레이 자체에 부족함은 없다. RX 9070 XT는 평균 128FPS, 1% Low 84FPS를 기록했다. RX 9070은 평균 120FPS, 1% Low 75FPS였다. RTX 5070 Ti는 평균 117FPS, 1% Low 79FPS, RTX 5070은 평균 101FPS, 1% Low 74FPS로 뒤를 이었다. FHD에서는 RTX 5070도 평균 100FPS를 넘긴다. 일반적인 게이밍 환경에서 성능 부족을 걱정할 단계는 아니다. 다만 이들 제품을 같은 조건에서 나란히 세우면 차이는 극명하게 갈린다. RX 9070 XT가 가장 높은 평균 프레임을 기록했고, RX 9070도 RTX 5070 Ti보다 평균 프레임에서 앞섰다. RTX 5070 Ti는 1% Low에서 RX 9070보다 높은 결과를 냈지만, 평균 프레임 기준으로는 라데온 두 제품이 돋보였다. 단, FHD 결과만으로 그래픽카드의 참된 진가를 결정하기란 어렵다. GPU에 가해지는 부담이 상대적으로 낮은 만큼 기본 성능만으로도 충분하기 때문. 따라서 본격적인 테스트 무대는 QHD라고 봐야 한다. 게다가 RX 9070 XT와 RX 9070, RTX 5070 Ti, RTX 5070급 그래픽카드 구매를 고민하는 사용자가 FHD 해상도에서 게임할 것을 염두에 둘 가능성은? 거의 없다. QHD 이상이 유력하고 특히 고주사율 모니터를 쓰거나 옵션을 높게 유지하려는 사용자라면 더욱 그렇다. QHD 해상도에서 제품별 체급 차이가 확 벌어진다. RX 9070 XT는 평균 102FPS, 1% Low 85FPS를 기록했다. RX 9070은 평균 92FPS, 1% Low 78FPS였다. RTX 5070 Ti는 평균 93FPS, 1% Low 74FPS, RTX 5070은 평균 79FPS, 1% Low 64FPS로 나타났다. 그 와중에 RX 9070 XT는 QHD에서도 평균 100FPS를 넘겼다. 더 눈에 띄는 대목은 1% Low다. FHD에서 84FPS였던 1% Low가 QHD에서도 85FPS로 확인됐다. 테스트 편차를 감안하더라도, 하위 프레임이 너무도 안정적으로 유지됐다. 평균 프레임뿐 아니라 순간 프레임 하락 구간까지 고려하면 RX 9070 XT는 QHD 고주사율 게이밍에 가장 적합한 그래픽카드라는 설명이 붙을 수 있다. RX 9070과 RTX 5070 Ti의 구도 또한 QHD 해상도부터 흥미로워진다. 평균 프레임은 RTX 5070 Ti가 93FPS, RX 9070이 92FPS로 비슷하다. 하지만 1% Low는 RX 9070이 78FPS, RTX 5070 Ti가 74FPS로 확인됐다. 평균 프레임에서는 RTX 5070 Ti가 근소하게 앞서지만, 하위 프레임에서는 RX 9070이 더 높은 결과를 낸다. 이 정도면 RX 9070을 RTX 5070의 경쟁 제품 정도로 설명하는 것이 억지에 가깝다. 적어도 Forza Horizon 6를 기준으로 QHD 조건에서는 RTX 5070 Ti와 직접 비교해도 충분한 체급이라고 볼 수 있다. RTX 5070은 QHD에서 평균 79FPS, 1% Low 64FPS를 기록했다. 플레이 자체에는 무리가 없다. 하지만 RX 9070과 비교하면 평균 프레임과 1% Low 모두 차이가 발생했다. QHD 해상도만을 기준으로 판단한다면 RTX 5070도 충분히 쓸 만하지만 같은 옵션에서 더 높은 주사율과 안정적인 하위 프레임을 기대한다면 상위 제품과의 차이를 인정해야 한다. UHD 해상도부터는 그래픽카드의 체급이 더 직접적으로 도드라진다. RX 9070 XT는 평균 62FPS, 1% Low 54FPS를 기록했다. RX 9070은 평균 56FPS, 1% Low 49FPS였다. RTX 5070 Ti는 평균 58FPS, 1% Low 49FPS, RTX 5070은 평균 48FPS, 1% Low 40FPS로 집계됐다. 특히 UHD(4K) 해상도에서는 모든 그래픽카드에 가해지는 부담의 무게가 확 증가한다. QHD에서 100FPS 안팎을 오가던 제품도 UHD에서는 60FPS 전후로 내려온다. 그럼에도 RX 9070 XT는 네 제품 가운데 유일하게 평균 60FPS 선을 넘겼다. Extreme RT 조건이라는 점을 감안하면 의미가 남다르다. 만약 UHD 해상도를 고집하고 옵션까지 크게 낮추려 하지 않는 사용자라면 RX 9070 XT를 가장 먼저 검토해도 된다. 그 외의 제품군에서는 UHD 기준 RX 9070과 RTX 5070 Ti가 비슷한 경쟁 구도를 형성했다. 평균 프레임은 RTX 5070 Ti가 58FPS로 RX 9070보다 2FPS 높았다. 하지만 1% Low는 두 제품 모두 49FPS로 같았다. QHD에서는 RX 9070이 1% Low에서 앞섰고, UHD에서는 같은 하위 프레임을 기록했다. RTX 5070 Ti가 평균 프레임에서 근소하게 앞서긴 했지만, 그렇다고 해서 압도적인 격차가 있다고 보기는 어렵다. RTX 5070은 UHD에서 가장 낮은 성능으로 확인됐다. 평균 48FPS에 불과했다. 1% Low에서는 40FPS다. 그렇다면 옵션 조절 없이 4K 환경에서 구동하는 건 무모하다. FHD와 QHD에서는 충분히 쓸 만하지만 UHD에서도 같은 조건으로 구동하면 실망할 수 있다. 즉, RTX 5070 그래픽카드를 쓰고 싶다면 고해상도 욕심은 내려놓고, FHD 또는 QHD 해상도를 중점으로 사용할 것을 권장한다. 결과를 전체적으로 보면, 역시나 라데온 RX 9070 XT 그래픽카드의 성능이 훌륭했다. FHD, QHD, UHD 모두에서 가장 높은 평균 프레임을 기록했고, 1% Low에서도 안정적인 결과도 인상 깊었다. 특히 QHD와 UHD에서의 결과를 보면 QHD에서는 고주사율 게이밍에 충분한 여유를 보였고, UHD에서는 네 제품 가운데 유일하게 평균 60FPS 선을 넘겼다. 그리고 라데온 RX 9070은 유독 흥미로운 제품이라는 해석이 가능해졌다. 엔비디아 RTX 5070 Ti보다 아래로만 보기 어려운 결과가 매 테스트에서 확인됐다. FHD에서는 평균 프레임에서 RTX 5070 Ti보다 높았고, QHD에서는 평균 프레임이 거의 같으면서 1% Low가 더 높았다. UHD에서도 평균 프레임은 RTX 5070 Ti보다 조금 낮았지만, 1% Low는 같았다. 결과만 보면 RX 9070은 RTX 5070 Ti의 바로 아래 포지션에 위치하는 것이 아니라, 실제 게임 조건에서 같은 선상에 놓고 비교해야 할 제품이다. RTX 5070 Ti는 상위권 성능을 유지했지만, RX 9070 XT를 넘지는 못했다. RX 9070과 비교해도 모든 구간에서 확실한 우위를 보여주지는 못했다. RTX 5070은 네 제품 가운데 가장 낮은 성능을 기록했지만, FHD와 QHD에서는 여전히 충분한 플레이 가능성을 제공한다. 다만 UHD까지 염두에 둔다면 상위 제품과의 차이가 분명해진다. 3. 편집자 주 = 볼품 없는 저해상도에서만 게임할래? 지포스와 라데온의 경쟁은 잊을 만하면 반복한다. 한쪽은 익숙한 생태계와 기능으로 구매를 독려하고, 다른 한쪽은 실제 게임 성능으로 우월함을 주장하는 모습. 다들 익숙한 모습이다. 사용자는 그 사이에서 늘 같은 고민을 반복한다. 어떤 브랜드가 더 유리한가. 어떤 그래픽카드가 더 쓸 만한가. 혹 다음 세대를 기다리는 편이 나을까. 그렇게 재고, 비교하고, 기다리다 보면 정작 구매가 하염없이 밀린다. 많은 사용자의 고민은 같은 패턴을 반복하고 그러다가 가장 비쌀 때 구매한다. 앗~ 앞으로 더 오른대. 늦었지만 지금 구매하는 것이 가장 저렴하다는데.. 라는 심리에 지갑을 연다. Forza Horizon 6 결과는 그 점에서 지금 구매할 것이라면 기존 인식에 명확한 균열을 내는 근거가 된다. 라데온 RX 9070 XT는 비교군 안에서 가장 높은 성능을 기록했다. FHD와 QHD에서는 평균 프레임과 1% Low 모두 상위권을 유지했고, UHD에서도 평균 60FPS 선을 넘기며 네 제품 가운데 가장 여유 있는 결과를 냈다. 최신 게임에서는 해상도가 올라간 뒤에도 평균 프레임과 1% Low가 함께 따라오는지가 중요하다. RX 9070 XT는 그 기준에서 RTX 5070 Ti보다 한 단계 위에 놓일 만했다. 더 흥미로운 쪽은 RX 9070이다. 이름만 보면 RTX 5070 Ti보다 한 단계 아래에 있어야 할 것 같지만, 실제 결과는 그렇지 않았다. FHD와 QHD에서 RTX 5070 Ti와 직접 비교할 만한 성능을 보였고, UHD에서도 큰 차이 없이 같은 구간에 머물렀다. 이 정도면 하위 모델의 대안으로 치부할 수는 없다. 라데온이 상위 체급의 그래픽카드는 구매하고 싶으나 그러지 못해 대체하는 차순위 제품이 아니라, 같은 성능에서 오히려 더 저렴한 비용으로 구매할 수 있는 제품이 명확해진 셈이다. RTX 5070 Ti와 RTX 5070의 비교 구도도 그래서 더 인상적이다. RTX 5070 Ti는 여전히 상위권에 있지만 그렇다고 해서 RX 9070 XT보다 앞선 것은 아니다. RX 9070과 비교해도 확실한 우위라고 말하기 어렵다. RTX 5070은 FHD와 QHD에서는 충분했지만 UHD까지 구도에서 비교하면 바닥을 드러냈다. 여기서 주목할 부분은 지포스가 약해졌네? 라는 식의 분석이 아닌, 라데온 라인업을 대안 정도로만 보기 어려워졌다는 점이다. 그래픽카드 시장에서 경쟁이 비로소 의미를 갖는 순간이다. 브랜드 이미지나 사양표에서 예상한 결과가 실제 무대에서는 어긋날 때, 사용자는 선택지를 다시 보게 된다. 늘 고르던 쪽을 그대로 고를 수도 있고, 한 번쯤 다른 쪽을 검토할 수도 있다. 적어도 Forza Horizon 6 결과만 보면 RX 9070 XT와 RX 9070은 오히려 사려던 것을 포기하고 구매를 해야 할 메인으로 등극했다. 시작은 승패를 내려는 목적이 아니었음에도 어쩌다보니 결과는 그렇게 나왔다. 지포스냐 라데온이냐의 비교 구도가 아닌 더 좋은 결과를 보는 현명한 소비. Forza Horizon 6에서는 답이 분명했다. RX 9070 XT는 비교군 안에서 가장 높은 성능을 냈고, RX 9070은 RTX 5070 Ti와 같은 선에서 비교할 만했다. 지금까지 RTX 5070은 현실적인 선택지로 통했지만, 그것도 어디까지나 낮은 해상도에서나 통했다. PC 게이밍 시장은 이런 결과가 나올 때 다시 흥미로워진다. 당연하다고 여겼던 편견에 균열이 발생하는 지점. 덕분에 사용자는 더욱 다양한 선택지를 손에 넣을 수 있다. 제조사 입장에서도 느슨해진 긴장을 다시금 바짝 조여야 할 시점이 되었음을 인정해야 한다. 브랜드 인지도라는 배짱으로만 살아남는 시기에 마침표가 찍혔다. @amd @nvidia

대장 2026.06.18

[인공지능] 엔비디아, 로컬 AI 위한 구글 딥마인드 디퓨전젬마 가속화

엔비디아가 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 디퓨전젬마(DiffusionGemma)를 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX GPU, 엔비디아 RTX PRO 플랫폼, 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark) 시스템 전반에서 더욱 빠르게 실행할 수 있도록 최적화했다고 밝혔다. 이를 통해 로컬 PC부터 클라우드 환경까지 폭넓은 활용이 가능해졌다. 디퓨전젬마는 텍스트를 한 번에 한 단어씩 생성하는 대신 여러 단어를 병렬로 생성해 텍스트 블록 전체를 출력한다. 이를 통해 개발자와 연구자, AI 애호가들이 일상적으로 사용하는 단일 사용자 워크로드에서 혁신적인 저지연 AI 경험을 제공한다. 디퓨전젬마의 주요 특징은 다음과 같다. - 병렬 생성: 디퓨전젬마는 토큰을 한 번에 하나씩 예측하는 대신, 단계마다 최대 256개의 토큰을 디노이징한다. - 젬마(Gemma) 4 기반으로 구축: 디퓨전젬마는 젬마 4를 기반으로 구축됐다. 이는 260억 개의 파라미터를 갖춘 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델이다. 단계마다 38억 개의 파라미터를 활성화하며, 구글의 젬마 4 아키텍처에 디퓨전 헤드를 결합했다. - 최대 4배 향상된 성능: 단일 사용자 생성 환경에서 일반적으로 발생하는 지연 현상을 줄여 로컬 하드웨어에서도 빠른 텍스트 생성을 지원한다. - 오픈 로컬 실행: 디퓨전젬마는 아파치(Apache) 2.0 라이선스 기반의 오픈 웨이트 모델로 제공되며, RTX와 DGX 스파크에서 완전히 실행된다. 클라우드나 토큰당 비용이 필요 없으며, 허깅페이스 트랜스포머(Hugging Face Transformers), vLLM, 언슬로스(Unsloth)에서 기본 지원된다. 새로운 텍스트 생성 방식 오늘날 널리 사용되는 대부분의 거대 언어 모델(large language model, LLM)은 자기회귀(autoregressive) 방식으로 작동한다. 이는 새로운 단어가 이전 단어에 의존하는 형태로, 텍스트를 토큰 단위로 하나씩 순차적으로 생성하는 방식이다. 이러한 순차적 생성 과정 때문에 대화형 AI는 마치 글자를 입력하는 것처럼 응답한다. 디퓨전젬마는 이와 다른 방식을 채택했다. 디퓨전젬마는 젬마 4 26B 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 구축돼, 디퓨전 모델이 이미지를 생성하는 방식과 같이 텍스트를 생성한다. 즉, 노이즈에서 시작해 텍스트 블록 전체를 한 번에 정제한다. 단일 토큰을 생성한 뒤 다음 토큰을 계산하기 위해 대기하는 대신, 각 단계에서 최대 256개의 토큰을 병렬로 디노이징한다. 그 결과, 디퓨전젬마는 텍스트를 순차적으로 생성하는 대신 블록 단위로 처리하는 모델이 됐다. 이러한 병렬 처리 방식은 레이턴시에 민감한 단일 사용자 작업에서 개발자의 사고와 반복 속도에 발맞춘 빠른 응답을 제공한다. 대화형 채팅, 에이전틱 루프, 계획과 실행을 수행하는 온디바이스 어시스턴트와 같은 작업이 여기에 해당된다. 엔비디아 GPU에서 더욱 강력해진 디퓨전젬마 토큰을 한 번에 하나씩 생성하는 방식은 본질적으로 메모리의 영향을 크게 받는다. 기존 LLM은 대부분의 시간을 연산 수행이 아닌 메모리 대역폭 대기에 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원을 충분히 활용하지 못한다. 디퓨전 방식은 이러한 구조를 뒤바꾼다. 256개 토큰으로 구성된 전체 블록을 트랜스포머를 통해 병렬로 처리하는 워크로드는 컴퓨팅 성능에 의해 좌우된다. 여기서 엔비디아 GPU가 두각을 드러낸다. 엔비디아 텐서 코어(Tensor Core)는 대규모 병렬 연산을 가속하며, 쿠다(CUDA) 소프트웨어 스택은 별도의 튜닝 없이도 초기부터 모델의 효율적 실행을 지원한다. 이와 같이 디퓨전젬마는 GPU의 강점을 최대한 활용하도록 설계됐다. 이러한 장점은 실제 성능에서도 확인된다. 디퓨전젬마는 단일 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU에서 초당 1,000개 토큰, 엔비디아 DGX 스파크에서 초당 150개 토큰, 엔비디아 DGX 스테이션(DGX Station)에서 최대 초당 2,000개 토큰의 성능을 제공한다. 이는 동일한 단일 사용자 환경에서 실행되는 동급 자기회귀 모델 대비 약 4배 빠른 수준이다. 이러한 성능상의 이점은 엔비디아의 제품군 전반에서 제공된다. - 엔비디아 DGX 스파크 데스크사이드 개인용 AI 슈퍼컴퓨터에서 로컬 실행: 128GB 통합 메모리를 탑재한 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip) 기반으로 구동되며, 프로토타이핑, 파인튜닝, 완전한 로컬 에이전트 워크플로우를 위한 엔비디아 AI 소프트웨어 스택이 사전 설치돼 있다. - 엔비디아 RTX PRO 6000 워크스테이션에서 실행: 개발자와 연구자, AI 전문가는 전문 워크플로우의 일부로 로컬 저지연 생성과 에이전틱 루프가 실행할 수 있는 충분한 성능 여유를 제공한다. - DGX 스테이션에서 실행: 748GB의 통합(coherent) 메모리를 기반으로, 저지연 텍스트 생성과 에이전틱 루프를 위해 초당 최대 2,000토큰의 업계 최고 수준의 로컬 고속 추론 성능을 제공한다. - 지포스 RTX GPU에서 실행: 향후 라마.cpp(llama.cpp) 지원이 추가될 예정이다. 로컬 환경에서 시작하기 허깅페이스 트랜스포머를 활용하면 모델을 가장 빠르게 테스트하고 프로토타이핑할 수 있다. 이는 지포스 RTX 5090 또는 DGX 스파크에서 별도 설정 없이 디퓨전젬마 실행을 기본 지원한다. 더 높은 처리량의 추론이 필요한 경우에는 vLLM을 활용하면 된다. 특정 작업이나 도메인에 맞게 모델을 적용하려는 경우, 언슬로스와 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크를 통해 파인튜닝을 수행할 수 있다. 또한 로컬 환경을 신속하게 실행할 수 있도록 사전 구성된 DGX 스파크 플레이북도 제공된다. DGX 스파크, RTX PRO, DGX 스테이션용 vLLM 플레이북은 현재 열람 가능하다. 허깅페이스에서 디퓨전젬마를 직접 사용해 보거나, build.nvidia.com에서 엔비디아가 호스팅하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 무료로 테스트할 수 있다. 아키텍처와 로컬 배포에 대해 더 자세히 알아보려면 엔비디아 기술 블로그와 구글 딥마인드 발표를 참고하면 된다. RTX AI 개러지 최신 업데이트 사항 - 엔비디아 연구진이 SANA-WM을 공개했다. 이는 단일 이미지와 카메라 경로만으로 정밀한 6-DoF 제어가 가능한 720p 해상도의 1분 길이 비디오를 생성하는 오픈소스 월드 모델이다. 26억 개 파라미터 규모의 증류 버전은 NVFP4 포맷을 활용해 단일 지포스 RTX 5090 GPU에서 34초 만에 60초 분량의 비디오를 생성할 수 있다. 이는 단일 GPU에서 실행되면서도 유사한 오픈 모델 대비 최대 36배 높은 처리량을 제공한다. 여기에서 관련 논문을 확인할 수 있다. - 윈도우(Windows) 에이전트 구축 환경이 한층 강화됐다. 엔비디아와 마이크로소프트(Microsoft)는 기본 윈도우 환경에서 활용 가능한 턴키 에이전트 샌드박싱 기능을 공개했다. 이는 마이크로소프트 실행 컨테이너(eXecution Containers)와 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 런타임을 제공하는 동시에, 에이전틱 추론 속도를 최대 2배 향상시키고 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)의 기본 윈도우 지원을 추가했다. - DGX 스파크는 개봉 후 몇 분 만에 에이전트를 실행할 수 있는 환경을 제공한다. 간소화된 엔비디아 네모클로(NemoClaw) 설치 과정을 통해 개발자는 로컬 에이전트를 빠르게 활용할 수 있으며, 큐원(Qwen) 3.6-35B는 vLLM에서 최대 2.6배 빠르게 실행된다. 또한 엔비디아 싱크(Sync)의 새로운 클러스터 어시스턴트는 최대 4대의 DGX 스파크를 하나의 512GB 풀로 연결해 약 4,000억 개 파라미터 규모의 모델을 실행할 수 있다.

브로홍 2026.06.13

[컴퓨터] 엔비디아 ‘컨트롤 레조넌트’ 등 최신 게임에 DLSS 적용 확대

브로홍 2026.06.10

[인공지능] 엔비디아의 루빈이 구글의 가상 머신에 탑재되며, 다중 사이트 클러스터를 약 100만 개의 GPU 규모로 확장하다

구글과 엔비디아는 최근 출시된 A5X 인스턴스의 성능을 강화하기 위해 최대 100만 대의 엔비디아 GPU를 사용자에게 제공하기로 협력했습니다. 이번 발표는 추론 비용을 절감하고 토큰 처리량을 향상시키기 위한 양사의 최신 협력의 일환입니다. A5X 시스템은 AI 워크로드를 위한 단일 및 다중 클러스터 컴퓨팅 인프라 구축을 가능하게 하는 엔비디아의 네트워크 가속기를 기반으로 합니다. A5X 인스턴스는 에이전트형 인공지능 워크로드를 실행하도록 특별히 설계된 구글의 최신 제품입니다. 이는 구글의 AI 하이퍼컴퓨터 포트폴리오의 일부로, 이 포트폴리오는 구글의 제미니(Gemini) 플랫폼과 소비자 및 기업용 AI 서비스에도 활용되고 있습니다. 최근 발표에서 구글은 맞춤형 Arm 기반 CPU, 8세대 텐서 프로세서, 네이티브 PyTorch TPU 지원 및 A5X 인스턴스를 탑재한 새로운 가상 머신을 포함하여 하이퍼컴퓨터에 대한 대대적인 업그레이드를 발표했습니다. 이러한 새로운 기능들은 문제나 과제를 단계적으로 해결하는 데 중점을 두는 AI 에이전트 그룹에 의존하는 에이전트형 AI 워크로드를 특별히 겨냥하여 설계되었습니다. A5X 인스턴스는 NVIDIA의 최신 Vera Rubin AI GPU에서 작동하도록 설계된 구글 최초의 인스턴스입니다. 세부 사항에 따르면, A5X는 이더넷 기반 클라우드 인프라에서 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 NVIDIA의 ConnectX-9 NIC를 사용할 예정입니다. 이 NIC는 구글의 버고(Virgo) 플랫폼과 결합되어 사용자가 단일 클러스터에서 최대 80,000개의 루빈 GPU에, 멀티사이트 클러스터에서는 960,000개의 GPU에 접근할 수 있게 해줍니다. 구글의 버고 플랫폼은 단일 데이터 센터 내에서 여러 AI 칩을 연결할 수 있게 해줍니다. NVIDIA의 루빈(Rubin) GPU와 연동되는 것은 물론, 구글의 텐서 처리 장치(TPU)도 지원한다. 버고는 단일 데이터 센터 내에서 최대 134,000개의 TPU를, 여러 사이트에 걸쳐 100만 개 이상의 칩을 연결할 수 있다. NVIDIA에 따르면, A5X 인스턴스는 이전 세대에 비해 토큰당 추론 비용을 10분의 1로 낮추고 메가와트당 처리량을 10배 높일 수 있다. NVIDIA는 또한 Cadence 및 Siemens와 같은 기업의 제품들이 자사의 인프라를 통해 구동되며 Google Cloud에서 이용 가능하다고 언급하며, 물리적 및 산업용 AI에 대해서도 간략히 다루었습니다. 또한 Google의 Gemini 플랫폼은 사이버 보안과 같은 다양한 산업 분야에 에이전트 기반 모델과 워크플로를 배포할 수 있다고 덧붙였습니다. 🔗 원문 링크: https://wccftech.com/nvidias-rubin-lands-inside-googles-virtual-machine-stretching-multi-site-clusters-to-nearly-1-million-gpus/

따노스 2026.04.28

[인공지능] Groq의 추론 칩, 비용은 NVIDIA Blackwell 대비 5분의 1 수준—속도는 2배

AI 컴퓨팅 용량이 지속적으로 증가하는 가운데, 컴퓨팅 인프라 제공업체 Nebius의 한 전문가는 AlphaSense와의 인터뷰에서 업계 현황을 설명했습니다. 성능 측면에서는 여전히 NVIDIA의 최첨단 AI GPU가 업계를 선도하고 있지만, 비용 기준이 변화하면서 대안 솔루션의 인기가 점점 높아지고 있다는 분석입니다. 또한 AI 컴퓨팅 수요는 여전히 매우 높아, 서비스 제공업체들은 100%에 가까운 가동률을 유지하며 비용을 낮추고 투자 수익을 극대화할 수 있는 상황입니다. 해당 전문가는 현재 AI 인프라 가격이 사용되는 GPU 종류와 사전 예약 여부에 따라 달라진다고 설명했습니다. 온디맨드 기준으로 NVIDIA H100은 시간당 2.95달러, H200은 3.50달러, 최신 Blackwell B200은 시간당 4.90달러에서 6.50달러 사이입니다. 한편, 사전 예약 시 가격은 낮아집니다. 최소 10,000개의 GPU를 1~2년 계약으로 예약할 경우, H100은 1.50달러, H200은 2.20달러, B200은 최소 3.50달러 수준입니다. 2025년 말, NVIDIA는 칩 스타트업 Groq과 비독점 라이선스 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이는 당시 NVIDIA의 최대 규모 계약으로, Groq의 AI 추론 기술이 포함되었습니다. Nebius 전문가는 현재 기업 워크로드 수요의 90~95%가 추론에서 발생한다고 설명합니다. 이는 기업들이 자체 소프트웨어를 개발하기보다 사전 학습된 모델이나 API를 활용하는 경향이 강해졌기 때문입니다. AI 인프라 시장에서는 학습에서 추론으로의 전환뿐만 아니라, 비용 구조의 변화도 동시에 진행되고 있습니다. 이와 함께 NVIDIA GPU의 대안 칩에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 백만 토큰당 비용 비교: NVIDIA Blackwell vs. Groq 새로운 비용 구조에서는 사용량을 토큰 단위, 또는 백만 토큰 기준으로 과금하는 방식이 확산되고 있습니다. 이에 따르면 Groq의 칩은 백만 토큰당 0.05~0.10달러 수준으로 매우 경제적인 반면, NVIDIA의 B100, B200, B300은 약 0.25달러로 약 5배 높은 비용입니다. 또한 Groq 칩은 비용뿐 아니라 속도에서도 경쟁력을 보이며, 초당 최대 800토큰을 처리할 수 있어 NVIDIA 칩의 약 450토큰 대비 거의 두 배에 달합니다. 출처 : https://wccftech.com/nvidias-ai-chips-see-alternatives-emerge-amidst-pricing-model-shift-to-cost-per-million-tokens/

따노스 2026.04.24

[모바일] 엔비디아, 올해 RTX 50 SUPER 전면 취소

RTX 60 ‘루빈’도 지연. 메모리 부족이 PC 시장 흔든다 엔비디아 소비자용 GPU 로드맵이 사실상 멈춰 섰다는 보도가 나왔다. 심각한 메모리 수급난이 장기화되면서 RTX 50 SUPER 시리즈는 올해 출시되지 않을 가능성이 높아졌고, 차세대 RTX 60 ‘루빈’ 시리즈 역시 당초 계획보다 늦어질 전망이다. IT 매체 디 인포메이션에 따르면, 엔비디아는 2026년 한 해 동안 신규 소비자용 GPU를 출시할 계획이 없는 것으로 전해졌다. 이는 수년간 이어져 온 연간 GPU 출시 주기를 사실상 중단하는 결정으로, PC 업계 전반에 적지 않은 파장을 예고한다. 엔비디아의 소비자 GPU 전략, 메모리 부족으로 전면 재검토 CES 2026에서 엔비디아가 차세대 소비자 GPU에 대해 단 한 마디도 언급하지 않았던 배경도 이제 분명해지고 있다. 핵심 원인은 DRAM과 GDDR 메모리의 심각한 공급 부족이다. AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅용 메모리가 대부분의 생산 물량을 흡수하면서, 그래픽 카드에 투입될 메모리를 확보하는 것 자체가 어려워졌다는 분석이다. 업계에서는 RTX 50 SUPER 시리즈가 원래 CES 2026에서 공개될 예정이었다는 점을 상기하고 있다. 이후 Q3 2026으로 연기됐다는 이야기가 돌았지만, 현재로서는 아예 출시 자체가 무산됐을 가능성이 크다는 쪽으로 무게가 실리고 있다. 문제는 여기서 끝이 아니다. 차세대 GPU로 기대를 모았던 RTX 60 ‘루빈’ 시리즈 역시 메모리 공급 제약의 영향을 피해가지 못했다. 원래 2027년 말 출시를 목표로 했던 루빈 라인업은 이마저도 지키기 어려워졌다는 평가다. 현 세대 GPU 생산이 줄어들고, 차세대 GPU 일정까지 밀리게 되면, AIB 파트너와 유통망 전반에 연쇄적인 충격이 불가피하다. 신제품이 없고, 기존 제품 생산량까지 줄어드는 상황에서는 가격 안정화 역시 기대하기 어렵다. 엔비디아 입장에서 AI 인프라 구축은 현재 가장 높은 수익성과 전략적 중요성을 지닌 영역이다. 이 때문에 게이밍 GPU보다 데이터센터와 AI 가속기용 제품에 자원을 집중하는 흐름이 더욱 뚜렷해지고 있다. 결과적으로 소비자 GPU 시장은 사실상 ‘휴지기’에 들어간 모양새다. 올해 엔비디아의 소비자 대상 신제품으로 거론되는 것은 ARM 기반 N1X, N1 계열 칩 정도다. 다만 이 역시 전통적인 게이밍 GPU가 아니라 AI PC 시장을 겨냥한 제품군이다. RTX 50 시리즈의 생산량도 이미 줄어들고 있어, 당분간 그래픽 카드 가격은 높은 수준을 유지할 가능성이 크다. 메모리 부족이 해소되지 않는 한, 게이머 입장에서는 선택지가 줄어들고 부담은 커질 수밖에 없는 상황이다. https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=10493

대장 2026.02.06

[컴퓨터] RTX 50 공급, 1분기엔 사실상 3종만 공급

RTX 5060·5060 Ti 8GB·RTX 5070이 출하량 75% 차지 전망 엔비디아가 2026년 1분기 RTX 50 시리즈 공급을 소수 모델에 집중할 것이라는 전망이 나왔다. VRAM 가격 상승과 수급 불안이 계속되는 가운데, 실질적인 물량은 8GB 중심 라인업에 쏠리고 고용량 모델은 제한적으로 풀릴 가능성이 크다는 내용이다. 보드 채널(Board Channels) 보고서에 따르면, 2026년 1분기 엔비디아 GPU 출하량의 약 75%는 단 세 가지 제품이 차지할 것으로 예상된다. 해당 모델은 RTX 5060 8GB, RTX 5060 Ti 8GB, RTX 5070 12GB다. 엔비디아가 8GB 모델을 우선 공급한다는 관측은 이전부터 이어져 왔지만, 이번에는 보고서가 구체적으로 “분기 물량 대부분이 세 제품”이라는 식으로 정리했다는 점이 핵심이다. RTX 5060과 RTX 5060 Ti는 8GB 모델이 16GB 모델보다 수급 제약이 덜하다는 점에서 공급 우선순위를 받는 것으로 해석된다. 여기에 RTX 5070은 12GB 구성으로, RTX 5070 Ti가 지역에 따라 물량이 빠르게 줄어드는 상황에서 실질적으로 중간 라인업의 빈자리를 메워야 하는 제품으로 거론된다. RTX 5060 Ti 16GB는 가격이 급등해 체감 접근성이 떨어졌고, 엔비디아 입장에서는 RTX 5060 Ti 8GB와 RTX 5080 사이의 구간을 RTX 5070으로 채울 수밖에 없다는 분석이 붙는다. 또한 RTX 5070은 AMD의 RX 9060 XT 16GB나 RX 9070 XT 같은 중급 라인업과 가격대에서 간접적으로 맞물린다. 엄밀히 말하면 직접 경쟁 모델로 보기 어렵더라도, 엔비디아가 시장 공백을 만들지 않으려면 RTX 5070 공급을 어느 정도 유지해야 한다는 논리다. 반대로 나머지 25% 물량에는 RTX 5060 Ti 16GB, RTX 5070 Ti 16GB, RTX 5080 16GB, RTX 5090이 포함될 것으로 예상된다. 즉 SKU는 많지만 실제로는 고용량·상위 모델 공급이 제한돼, 소비자가 원하는 조합을 모두 만족시키기 어렵다는 이야기다. 한편 AMD 역시 공급 우선순위 전략이 거론된다. 보고서에서는 AMD가 RX 9060 XT 16GB와 RX 9070 XT를 우선적으로 밀고 있다는 관측을 언급하며, RX 9060 XT 16GB는 아직 비교적 물량과 가격이 괜찮은 편이지만 RX 9070 XT는 최근 들어 가격이 크게 오른 상황이라고 정리했다. https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=10431

대장 2026.01.30

[컴퓨터] 엔비디아 젠슨 황 이후가 없다. 불거지는 승계 불안

엔비디아의 단일 실패 지점은 ‘젠슨 황’ 독점 구도 엔비디아(NVDA)가 AI 시대의 핵심 기업으로 커지면서, 투자자 사이에서 젠슨 황 CEO 이후를 본격적으로 걱정하기 시작했다는 분석이 나왔다. 블룸버그 보도에 따르면 엔비디아는 당장 명확한 승계 계획이 보이지 않으며, 회사가 젠슨 황 개인의 리더십에 과도하게 의존하는 구조라는 지적이 잠재적 리스크라는 것. 빅테크 기업은 보통 CEO 승계를 자연스럽게 떠받칠 계층 구조를 갖고 있다. 예를 들어 애플은 팀 쿡 이후 후보군이 비교적 명확하다. 반면 엔비디아는 젠슨 황이 사실상 모든 것을 직접 조율하는 ‘플랫 구조’에 가깝다. 보도에서는 엔비디아 내에서는 60명 이상이 젠슨 황에게 직접 보고하고 있으며, 엔지니어 출신 CEO 특유의 미시적 관리 방식이 회사 운영에 깊이 스며들어 있다고 설명한다. 문제의 방식은 엔비디아의 성장을 이끈 힘으로 평가된다. 그러나 회사 규모가 커지고, 시장 가치가 극단적으로 커진 지금은 반대로 “젠슨 황이 빠졌을 때 무엇이 남느냐”라는 질문으로 이어진다. 내부에 뛰어난 인재가 많아도, 젠슨 황처럼 비전과 기술 이해, 대외 메시지까지 동시에 잡는 리더를 대체하기는 쉽지 않다는 불안이다. 후계 후보로는 이안 벅, 브라이언 카탄자로 같은 이름이 거론되지만, ‘차기 CEO’로 확정된 인물은 없다. 젠슨 황에게 후계 계획을 묻는 질문이 반복되는 이유도 여기에 있다. 젠슨 황은 과거 팟캐스트에서 후계자 질문을 받았고, 자신과 같은 CEO는 다시 나오기 어렵다는 취지로 답한 바 있다. 동시에, 자신의 직속 보고 라인이 매우 두껍고, 그 안에 다른 회사라면 CEO가 될 수 있는 인물이 많다고 강조했다. 젠슨 황은 엔비디아 내부 운영 구조와 후계 가능성에 대해 “자신 같은 CEO는 다시 나오기 어렵다. 동시에 직속 보고 라인에 매우 강한 리더가 많다.”고 설명했다. "Well, there will never be one like me [CEO], and the reason for that is that I was raised by the company. On the other hand, the way the NVIDIA management team is set up, I’ve got almost 60 direct reports, right? And I have sixty—these are 60 people who could be world-class CEOs for many other companies. And I reason in front of them constantly, I mean literally all the time. And every single decision I make, I’ve made in front of them." - NVIDIA's Jensen Huang 당장 젠슨 황이 물러날 이유는 없다. 젠승 황 스스로도 단기간 내 승계를 정리할 계획이 없다는 태도를 보여왔다. 다만 엔비디아가 이제 ‘AI 인프라의 중심 기업’으로 인식되는 만큼, 젠슨 황 이후를 둘러싼 질문은 더 자주, 더 크게 제기될 수밖에 없다. 현 시점 엔비디아는 기술과 시장 지배력 측면에서는 전례 없는 위치에 올라섰지만, 그만큼 “CEO 승계가 곧 리스크”로 보이는 순간이 늘어나고 있다. 회사가 젠슨 황 개인의 역량에 과도하게 의존하는 구조인지, 혹은 내부에서 자연스러운 승계 체계를 구축해왔는지에 대한 검증은 앞으로 더 거세질 전망이다. https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=10398

대장 2026.01.28

[컴퓨터] NVIDIA와 AMD, 제조사들에게 GPU 메모리 가격 인상 통보

소문에 따르면 NVIDIA와 AMD 모두 파트너사들에게 GPU 메모리 번들 가격 인상에 대해 통보했다고 합니다. NVIDIA와 AMD가 AIC 업체들에게 GPU 메모리 가격 인상을 통보했다는 소문이 돌고 있으며, NVIDIA의 가격 인상폭은 AMD보다 낮은 것으로 알려졌습니다. GPU 가격 상승이 임박했다는 전망이 나오고 있으며, 저희는 최신 세대 GPU 가격 추이뿐 아니라 주요 GPU 제조사들의 새로운 가격 책정 및 공급 전략 에 대해서도 지속적으로 보도해 왔습니다. 특히 NVIDIA GPU에 대한 보도가 많았는데, 일부 RTX 50 시리즈 GPU의 일시적 생산 중단 루머가 있었지만 NVIDIA 측에서 직접 부인하며 사실이 아님을 밝혔습니다. 하지만 향후 GPU 가격 상승을 시사하는 보도들이 나오는 것은 분명해 보입니다. NVIDIA는 게이머들이 여전히 합리적인 가격으로 GPU를 구매할 수 있도록 메모리 비용을 자체적으로 부담하겠다고 약속했고 , AMD도 마찬가지였습니다 . 하지만 두 GPU 제조업체 모두 메모리 칩 가격 인상을 보드 파트너들에게 통보한 것으로 보입니다. 두 회사 모두 GPU와 메모리 칩을 보드 파트너들에게 공급하기 때문에, AIB(애드인 보드) 업체들은 GPU 가격을 인상할 수밖에 없을 것입니다. 다만, NVIDIA가 새로 발표한 GPU 메모리 가격은 AMD가 보드 파트너들에게 제시한 가격보다 여전히 낮은 것으로 알려져 있습니다. 따라서 비용 상승분이 AIB(애드인 보드) 업체에 전가된다면 AMD GPU 가격이 NVIDIA 제품 대비 눈에 띄게 오를 것으로 예상됩니다. 물론 AIB 업체들은 각 에디션별로 가격을 자체적으로 책정할 수 있으며, 이미 NVIDIA의 최고급 RTX 50 시리즈 GPU는 AMD 제품보다 거의 두 배 가까이 비싼 가격에 판매되고 있습니다. AMD RX 9000 GPU 역시 최근 가격 변동이 컸으며, AMD가 16GB 카드에 더욱 집중할 것으로 예상되는 만큼 가격 인상 폭이 더 클 수도 있습니다. NVIDIA와 AMD 모두 GPU의 권장 소비자 가격(MSRP)을 변경하지 않을 것으로 알려졌으며, 이는 권장 소비자 가격이 그대로 유지된다는 의미입니다. 현재까지 NVIDIA와 파트너사들은 특정 GPU 라인에 대한 특별 할인을 제공하지 않고 있습니다. 반면 AMD는 RX 9070과 같은 보급형 모델보다는 고급형 RX 9070 XT GPU의 출하량을 늘린 것으로 전해지고 있습니다. https://wccftech.com/nvidia-prices-lower-than-amd-both-gpu-makers-notify-partners-updated-price-bumps/

태나아빠 2026.01.21

[컴퓨터] 엔비디아 CEO 젠슨 황 “AI를 비난하지 말라”

젠슨 황, ‘AI 종말론’ 퍼뜨리는 이들은 “깊이 이해관계에 얽힌 사람” 엔비디아 CEO Jensen Huang이 AI를 둘러싼 비관론에 대해 강도 높은 비판을 내놨다. 그는 AI가 실업과 사회 붕괴를 초래할 것이라는 이른바 ‘도머(doomer) 내러티브’를 퍼뜨리는 사람들이, 사회 전체의 이익과는 거리가 먼 이해관계자라고 지적했다. 젠슨 황은 최근 팟캐스트 No Priors 인터뷰에서, AI 발전에 대해 부정적인 담론이 산업과 사회 전반에 해를 끼치고 있다고 말했다. 그는 AI에 대한 공포를 조장하는 주체가 일반 대중이 아니라, 정부에 영향력을 행사하려는 일부 CEO들이라는 점을 강조했다. “And so it sounds like it's really important to have this conversation. Extremely hurtful, frankly. And I think we've done a lot of damage with very well-respected people who have painted a doomer narrative, end of the world narrative, science fiction narrative. And I appreciate that many of us grew up and enjoyed science fiction, but it's not helpful. It's not helpful to people. It's not helpful to the industry. It's not helpful to society. It's not helpful to the governments. There are a lot of many people in the government who obviously aren't as familiar with as as comfortable with the technology.” - NVIDIA CEO Jensen Huang 젠슨 황은 실명을 직접 거론하지는 않았지만, 업계에서는 그의 발언이 Dario Amodei, 즉 Anthropic CEO를 겨냥한 것이라는 해석이 지배적이다. 아모데이는 과거 AI가 “화이트칼라 일자리의 절반을 대체할 수 있다”며 강력한 규제 필요성을 주장해 왔고, AI 규제 논의에서 엔비디아와 여러 차례 공개적으로 다른 입장을 보여왔다. 젠슨 황은 AI 규제가 기술 발전을 저해한다고 주장했다. 이는 반도체 수출 규제부터 AI 연구·개발에 대한 제약까지 모두 포함한다는 입장이다. 그는 불과 몇 년 전까지만 해도 AI 발전 속도를 늦춰야 한다는 주장이 많았지만, 실제로는 기술이 빠르게 발전하면서 오히려 핵심 문제가 해결됐다고 강조했다. “Remember, just two years ago, people were talking about slowing the industry down. But as we advance quickly, what did we solve? We solved grounding. We solved reasoning. We solved research. All of that technology was applied for good, improving the functionality of the A.I. The end has not come. It's become more useful. It's become more functional. It's become able to do what we ask it to do, you know? And so the first the first part of the safety of a product is that it performed as advertised.” - NVIDIA CEO Jensen Huang 그는 AI 안전에 대한 비유로 자동차를 들었다. 자동차의 안전을 논할 때, 누군가가 차를 흉기로 쓸 가능성을 먼저 따지는 것이 아니라, 차가 설계된 대로 잘 작동하는지가 안전의 출발점이라는 설명이다. AI 역시 마찬가지로, 제대로 성능을 내고 신뢰성 있게 작동하는 것이 가장 중요한 안전 요소라는 주장이다. 현재 AI는 데이터센터 투자, 연산 성능 향상, 대규모 인프라 구축을 바탕으로 빠르게 대중화되고 있다. 생성형 AI를 넘어 에이전트형, 물리 AI 등 여러 계층으로 확장되고 있으며, 궁극적으로는 인간 노동의 일부를 자동화하고 효율을 끌어올리는 방향으로 진화하고 있다는 것이 젠슨 황의 관점이다. 그는 AI에 대한 공포가 기술 그 자체보다, 정치·경제적 이해관계에서 비롯된 경우가 많다고 본다. 이런 담론이 계속될 경우, 정부 정책과 산업 방향이 왜곡될 수 있다는 점에서 우려를 표한 셈이다. 정리하면, 젠슨 황의 메시지는 'AI는 통제해야 할 재앙이 아니라, 제대로 이해하고 발전시켜야 할 필수 기술이며, 공포를 조장하는 내러티브는 사회와 산업 모두에 도움이 되지 않는다'라는 것이다. press@weeklypost.kr

대장 2026.01.13

[컴퓨터] DLSS 4.5 정식버젼 1월 13일 출시

nVidia의 DLSS 4.5 정식 버전 출시가 1월 13일로 정해졌다 합니다. DLSS 기능으로 생성된 프레임의 이미지 품질이 비약적으로 성장하여 채도 강화 및 샤픈 강화, 화면 뭉개짐이 엄청나게 개선되었네요. 최근 DLSS 4.5 테스트 영상이나 캡쳐 화면을 통해 차이를 크게 느낄 수 있어 유저들은 높은 기대중입니다.

태나아빠 2026.01.12

[컴퓨터] 엔비디아, DLSS 4.5 발표 예정

NVIDIA는 DLSS 4 스택의 차세대 버전인 DLSS 4.5를 발표할 예정이며, 주요 변경 사항은 슈퍼 해상도와 디스플레이의 주사율 목표에 더 잘 맞도록 설계된 새로운 "동적 멀티 프레임 생성" 경로에 중점을 두고 있습니다. 이미지 품질 향상을 위해 DLSS 4.5 슈퍼 해상도는 " 2세대 트랜스포머 " 모델로 전환되었습니다. NVIDIA는 학습 파이프라인이 더 많은 오류 사례를 포함하고 더 큰 데이터셋을 사용하여 시간적 안정성을 높이고 고스트 현상을 줄이며 더욱 깔끔한 안티앨리어싱을 구현한다고 밝혔습니다. 또한 NVIDIA는 DLSS 4와 DLSS 4.5를 비교하는 슬라이드를 공개하여 움직임 시 고스트 현상이 크게 감소했음을 강조했습니다. | 프레임 수는 더 많지만, 동적으로 처리됩니다. 다이내믹 멀티 프레임 생성(Dynamic Multi Frame Generation )은 이름에서 알 수 있듯이 단일 배율에 고정되지 않습니다. 설정에 따라 최대 3배에서 6배까지 더 많은 프레임을 경험할 수 있습니다. NVIDIA는 이 업데이트를 통해 240Hz 패널을 포함한 고주사율 모니터에서 더욱 부드러운 게임 플레이를 제공한다고 밝혔습니다. NVIDIA에 따르면 DLSS 4.5는 출시 당일부터 지원되며 NVIDIA 앱을 통해 이용할 수 있고, 동적 멀티 프레임 생성(DMGF)은 추후에 제공될 예정입니다. NVIDIA는 또한 사용자가 앱에서 디스플레이의 최대 주사율까지 목표 FPS를 설정할 수 있으며, 해당 기능이 목표에 맞춰 생성되는 프레임 수를 동적으로 조정한다고 밝혔습니다. NVIDIA는 DLSS 4.5 초고해상도 기술이 모든 RTX GPU(20, 30, 40, 50 시리즈)에서 지원될 것이라고 밝혔습니다. 하지만 동적 6배 프레임 생성(DLSS)은 2026년 봄에 RTX 50 시리즈 전용 기능으로 출시될 예정입니다. 새로운 DLSS 4.5 변환 모델을 비교하는 데모 및 비디오를 포함한 자세한 내용은 곧 공개될 예정입니다. NVIDIA는 내일 DLSS 4.5를 공식 발표할 예정입니다. https://videocardz.com/newz/nvidia-dlss-4-5-to-feature-2nd-gen-transformer-model-and-dynamic-6x-frame-generation

태나아빠 2026.01.06

[컴퓨터] NVIDIA, 중국 시장 겨냥해 H200 가격 카드 꺼낸다

H20과 큰 차이 없는 가격으로 매력 극대화 전략 NVIDIA가 중국 시장에 H200 AI 칩 공급을 가속화 하기 위한 전략으로 공격적인 가격 전략을 준비하고 있다는 보도가 나왔다. 미국의 수출 규제가 완화되면서 H200의 중국 수출이 가능해진 이후, 실제 수요가 얼마나 될지를 두고 의문이 제기돼 왔지만, NVIDIA는 가격으로 문제를 정면 돌파하려는 모습이다. 도널드 트럼프 행정부 시절 제한됐던 H200의 중국 수출이 허용되자, 업계에서는 중국이 과연 H200을 적극적으로 도입할지에 대한 논란이 이어졌다. 중국은 자체 반도체 생태계 구축을 추진 중이며, NVIDIA 역시 블랙웰이 아닌 호퍼 기반 칩을 다시 중국에 공급하는 모양새였기 때문이다. 그러나 중국 소식통을 인용한 애널리스트 주칸의 분석에 따르면, NVIDIA는 이러한 우려를 가격 인하에 가까운 전략으로 상쇄하려는 것으로 보인다. 중국 현지 매체들은 H200 AI 칩 8개로 구성된 클러스터 가격이 약 20만 달러 수준이 될 것이라고 전했다. 이는 기존 중국 수출용 H20 구성과 거의 비슷한 가격대다. 문제는 성능이다. H200은 사양상 H20 대비 최대 6배 이상의 성능 차이가 예상되는 만큼, 가격 대비 성능에서 매우 강력한 선택지가 된다. H200은 동일한 호퍼 아키텍처 기반이지만, 메모리 구성에서 큰 차이를 보인다. H20이 약 96GB HBM3 메모리를 사용하는 반면, H200은 141GB HBM3E를 탑재한다. 메모리 대역폭도 약 4.0TB/s에서 4.8TB/s로 증가했다. 또한 H200은 학습과 추론, 고성능 컴퓨팅까지 모두 지원하는 완전한 형태의 호퍼 칩인 반면, H20은 추론 위주로 제한된 구성이었다. 시스템 구성에서도 차이가 크다. H200은 PCIe뿐 아니라 SXM 폼팩터를 지원하고, NVLink 역시 완전한 형태로 제공된다. 이로 인해 대규모 AI 시스템 구성에서의 확장성과 효율은 H20과 비교할 수 없을 정도로 높다. 관련 보도에 따르면 NVIDIA는 미국 정부의 최종 승인을 전제로, 2월 중순부터 중국에 H200 첫 물량을 공급할 계획이다. 대만 경제일보는 알리바바·텐센트·바이트댄스 등 중국 AI 대기업들이 H200 접근을 계기로 대규모 투자에 나설 준비를 하고 있다고 전했다. 이들 기업은 NVIDIA와 AMD의 규제 준수 하드웨어를 중심으로, 최대 310억 달러 규모의 AI 인프라 투자를 검토 중인 것으로 알려졌다. 이는 중국이 NVIDIA의 H200에 큰 관심을 보이지 않을 것이라는 기존 전망을 뒤집는 흐름이다. 실제로 중국은 최첨단 대규모 AI 모델을 학습하기 위해서는 여전히 NVIDIA의 하드웨어가 필요하다. 이 때문에 중국 내 클라우드 서비스 제공업체와 하이퍼스케일러들은 H200과 AMD의 MI308 같은 칩 확보에 사활을 걸고 있다. 화웨이를 비롯한 중국 기업들이 빠르게 기술 격차를 좁히고 있는 것은 사실이지만, 생산 능력과 소프트웨어 생태계 측면에서는 여전히 서구 진영과 큰 차이가 있다. CUDA를 중심으로 한 NVIDIA의 소프트웨어 생태계와 AMD의 ROCm 역시 중국 내 대체재로 완전히 대체하기는 어려운 상황이다. press@weeklypost.kr

대장 2025.12.25

[컴퓨터] NVIDIA, 인텔 18A 공정 테스트했지만 추가 진행은 중단

AI 거인의 파운드리 계약은 아직 시기상조라는 신호 NVIDIA가 인텔의 차세대 18A 공정을 실제로 테스트했지만, 이후 추가적인 협력 단계로는 나아가지 않았다는 보도가 나왔다. 이는 인텔 파운드리가 외부 고객을 확보하는 과정에서 여전히 돌파구를 마련하지 못했음을 시사한다. 로이터 보도에 따르면, NVIDIA는 인텔과의 대규모 협력 논의 이후 18A 공정 샘플링을 진행했다. 그러나 인텔 파운드리 사업부에 의미 있는 진전을 안겨주지 못했고, NVIDIA는 당분간 해당 공정을 활용하는 방향으로 움직이지 않은 것으로 전해졌다. 관계자는 인텔의 제조 부문이 여전히 내부용 칩 생산에서도 품질 문제를 겪고 있다는 점을 이유로 들었다. 다만 지나치게 비관적으로 해석할 필요는 없다는 분석도 나온다. 인텔은 18A 공정을 처음부터 외부 고객용이 아닌 내부 전략 공정으로 포지셔닝해 왔다. 공정은 전력 효율을 중시하는 제품에 최적화돼 있으며, 대표적인 적용 대상이 차세대 팬서 레이크 CPU다. 반면 인텔이 외부 고객을 본격적으로 겨냥하는 공정은 14A로, 고성능 컴퓨팅과 대형 AI 칩에 더 적합한 특성을 갖추는 것이 목표다. 또한 파운드리 업계에서는 공정 설계 키트 샘플링이 매우 일반적인 절차다. 팹리스 기업들은 실제 양산 여부와 관계없이 여러 파운드리의 공정을 시험해 본다. NVIDIA 역시 2나노급 공정에서는 이미 TSMC의 N2 용량을 확보한 상태로 알려져 있어, 18A는 애초에 주력 선택지가 아니었을 가능성이 크다. 과거 인텔과 NVIDIA 최고경영진이 언급한 50억 달러 규모의 협력 역시 파운드리 계약과는 무관한 것으로 확인됐다. 당시 인텔 CEO 립부 탄은 해당 협력이 x86 생태계 중심의 공동 작업에 초점을 맞춘 것이며, 제조 위탁과는 관련이 없다고 분명히 선을 그은 바 있다. 로이터는 또 다른 맥락도 함께 전했다. 트럼프 행정부와의 협의 과정에서 인텔은 자금 지원뿐 아니라, 미국 정부 차원에서 전략적 우선순위를 부여받는 위치에 올라섰다. 이로 인해 TSMC 같은 해외 파운드리들은, 미국 정부가 고객들을 인텔 쪽으로 유도하며 판을 기울일 수 있다는 점을 우려하고 있다는 설명이다. 결국 인텔 파운드리가 외부 고객 확보를 위해 적극적으로 문을 두드리고는 있지만, 대형 AI 고객을 당장 끌어오기에는 아직 검증 단계에 머물러 있다는 현실을 보여준다. NVIDIA가 18A를 시험한 사실 자체는 인텔에게 의미 있는 진전이지만, 실제 양산 계약으로 이어지기까지는 시간이 더 필요해 보인다. 인텔의 진짜 시험대는 외부 고객을 겨냥한 14A 공정에서 펼쳐질 가능성이 크다. 18A는 내부 역량을 다지는 단계이고, 파운드리 사업의 성패는 다음 단계에서 가려질 것이라는 전망이 힘을 얻고 있다. press@weeklypost.kr

대장 2025.12.25

[컴퓨터] NVIDIA, Nemotron 3 공개

나노·슈퍼·울트라 3종 구성… Nemotron 2 대비 최대 4배 빠른 성능 NVIDIA가 최신 개방형 AI 모델 패밀리인 Nemotron 3를 공개했다. Nemotron 3는 나노, 슈퍼, 울트라 세 가지 크기로 구성되며, 멀티 에이전트 AI를 대규모로 구축하고 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. NVIDIA는 Nemotron 3가 이전 세대인 Nemotron 2 대비 최대 4배 빠른 토큰 처리 성능을 제공한다고 밝혔다. Nemotron 3는 하이브리드 잠재 혼합 전문가 구조, 즉 MoE 기반 아키텍처를 도입해 효율성과 정확도를 동시에 높였다. 이를 통해 투명하고 특화된 에이전트형 AI를 다양한 산업 환경에서 구현할 수 있다는 설명이다. NVIDIA는 이 모델이 자사 소버린 AI 전략의 핵심 축으로, 각국 기관과 기업이 자국 데이터와 규제, 가치관에 맞는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다고 강조했다. Nemotron 3 제품군은 세 가지 모델로 나뉜다. 나노는 총 300억 파라미터 가운데 30억 파라미터가 활성화되는 소형 모델로, 특정 작업에 최적화된 고효율 모델이다. 슈퍼는 약 1000억 파라미터 가운데 100억이 활성화되는 고정확도 추론 모델로, 다수의 에이전트가 협력하는 환경에 적합하다. 울트라는 약 5000억 파라미터 가운데 500억이 활성화되는 대형 추론 엔진으로, 복잡한 연구와 전략 수립이 필요한 AI 워크플로를 겨냥한다. 현재 즉시 사용 가능한 모델은 Nemotron 3 나노다. 이 모델은 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 어시스턴트, 정보 검색과 같은 작업에서 낮은 추론 비용으로 높은 성능을 제공하도록 설계됐다. Nemotron 2 나노 대비 토큰 처리량은 최대 4배 증가했고, 추론 토큰 생성량은 최대 60퍼센트 감소해 비용 효율성이 크게 개선됐다. 문맥 길이는 최대 100만 토큰을 지원해, 장시간에 걸친 복합 작업에서도 정보 연결 능력이 강화됐다. 독립 AI 벤치마킹 기관인 Artificial Analysis는 Nemotron 3 나노를 동급 모델 가운데 가장 개방적이면서 효율적인 모델로 평가했으며, 정확도 역시 상위권으로 분류했다. Nemotron 3 슈퍼와 울트라는 NVIDIA 블랙웰 아키텍처에서 4비트 NVFP4 학습 포맷을 사용한다. 이를 통해 메모리 요구량을 크게 줄이면서도, 고정밀 포맷 대비 정확도 손실 없이 학습 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 이 방식 덕분에 기존 인프라에서도 훨씬 대형 모델을 효율적으로 학습할 수 있다. Nemotron 3는 이미 다양한 기업 환경에 도입되고 있다. 액센츄어, 캐던스, 크라우드스트라이크, 커서, 딜로이트, EY, 오라클 클라우드 인프라스트럭처, 팔란티어, 퍼플렉시티, 서비스나우, 지멘스, 줌 등이 Nemotron 계열 모델을 활용해 제조, 사이버보안, 소프트웨어 개발, 미디어, 커뮤니케이션 분야의 AI 워크플로를 강화하고 있다. 스타트업 역시 Nemotron 3를 기반으로 AI 에이전트를 빠르게 개발하고 기업 환경으로 확장하고 있다. Nemotron 3 나노는 현재 허깅페이스를 비롯해 Baseten, Deepinfra, Fireworks, FriendliAI, OpenRouter, Together AI 등 여러 추론 서비스에서 제공된다. 또한 AWS의 아마존 베드록을 포함해 구글 클라우드, 코어위브, 네비우스, 엔스케일, 요타 등에서도 순차적으로 지원될 예정이다. 기업 환경에서는 NVIDIA NIM 마이크로서비스 형태로 제공돼, NVIDIA 가속 인프라 위에서 보안과 확장성을 확보한 배포가 가능하다. Nemotron 3 슈퍼와 울트라는 2026년 상반기 중 제공될 예정이다. NVIDIA는 Nemotron 3를 통해 개발자가 작업 규모에 맞는 개방형 모델을 선택하고, 수십에서 수백 개의 에이전트로 확장 가능한 고속 추론과 장기적 사고가 필요한 복잡한 워크플로를 구현할 수 있다고 강조했다.

구라파통신원 2025.12.16

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