2025.04.14
요약:
- RNGD는 AI 학습을 위한 훈련 기능이 없음
- CUDA 생태계 같은 범용성/다양성 부족
- 소프트웨어 호환성 측면에서 PyTorch, TensorFlow의 완전한 호환은 아직 제한적
Tensor Contraction Processor: The first future-proof AI chip architecture — FuriosaAI
The computational power of AI hardware continues to increase at an extraordinary rate. But to meet the world’s soaring demand for more AI compute, it’s not enough to just build new chips capable of more and more operations per second.
AI 하드웨어의 연산 성능은 놀라운 속도로 계속 향상되고 있습니다.
하지만 전 세계적으로 급증하는 AI 연산 수요를 충족시키기 위해서는,
단순히 초당 더 많은 연산을 처리할 수 있는 새로운 칩을 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.
To make advanced AI accessible to everyone who wants to use it, AI hardware must deliver two critical things in addition to the ability to perform many computations in parallel:
모든 사람이 첨단 인공지능(AI)을 사용할 수 있도록 하려면, AI 하드웨어는 많은 연산을 병렬로 처리할 수 있는 능력 외에도 두 가지 핵심 요소를 충족해야 합니다:
Programmability. AI hardware must accommodate the rapid pace of innovation. Today’s large-scale transformer models and diffusion models place different burdens on AI hardware than convolutional networks, for example, and tomorrow’s generative models will tax hardware in ways that can’t be predicted now.
1. 프로그래머빌리티(Programmability)
AI 하드웨어는 빠르게 발전하는 혁신 속도에 적응할 수 있어야 합니다.
예를 들어, 오늘날의 대규모 트랜스포머(transformer) 모델과 디퓨전(diffusion) 모델은 과거의 합성곱 신경망(convolutional networks)과는 전혀 다른 방식으로 AI 하드웨어에 부담을 줍니다.
그리고 미래의 생성형 모델들은 지금으로선 예측할 수 없는 방식으로 하드웨어를 더욱 혹독하게 시험할 것입니다.
This is why leaders like OpenAI’s Greg Brockman have highlighted the need to “build better chips that are optimized for not just today’s models, but to be really able to see where the models are going.”
이러한 이유로 OpenAI의 그렉 브록만(Greg Brockman)과 같은 리더들은
“단지 오늘날의 모델에 최적화된 칩이 아니라, 앞으로 모델이 나아갈 방향까지도 대비할 수 있는 더 나은 칩을 만들어야 한다”고 강조하고 있습니다.
This kind of programmability is possible with GPUs, but it is often not easy to achieve. Obtaining peak performance with a new model often requires hand-tuning kernels and other time-intensive compiler optimizations.
GPU는 이러한 프로그래머빌리티를 가능하게 해주지만,
이를 실제로 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
새로운 모델에서 최고 성능을 얻기 위해서는 커널을 직접 손으로 조정하거나,
컴파일러 최적화를 위해 많은 시간이 소요되는 작업이 필요하기 때문입니다.
Power efficiency.
This is a crucial limitation of the GPU chip architecture. Each generation of GPUs consumes much more power than the last, with the latest hardware using more than 1,000W per chip. These chips are increasingly expensive to run and difficult to cool. And they’re an increasingly important part of the challenge of mitigating climate change.
2. 전력 효율성(Power Efficiency)
이는 GPU 아키텍처의 가장 큰 제약 중 하나입니다.
GPU는 세대가 거듭될수록 전력 소비가 급격히 증가하고 있으며,
최신 GPU는 칩 하나당 1,000W 이상의 전력을 사용합니다.
이런 칩들은 운영 비용이 높고, 냉각이 어려우며,
기후변화 대응이라는 과제에도 큰 부담을 주는 요소가 되고 있습니다.
GPUs offer tremendous computational power, of course, but they struggle to combine this with easy programmability and power efficiency. Ultimately these three factors – compute, programmability and efficiency – together will shape who benefits from AI.
GPU는 물론 엄청난 연산 성능을 제공합니다.
하지만, 그 연산력을 프로그래밍의 용이성이나 전력 효율성과 동시에 만족시키는 데에는 어려움을 겪고 있습니다.
결국 연산 성능(compute), 프로그래머빌리티(programmability),
전력 효율성(efficiency) 이 세 가지 요소가 누가 AI의 혜택을 받게 될지를 결정할 것입니다.
If tomorrow’s most useful AI tools only run on difficult to use, extremely energy intensive chips, those tools will be out of reach for most people.
만약 미래에 가장 유용한 AI 도구들이
사용하기 어렵고, 전력 소모가 극심한 칩에서만 작동하게 된다면,
그 도구들은 대부분의 사람들에게 손이 닿지 않는 기술이 되어버릴 것입니다.
Meet the Tensor Contraction Processor: A leap forward in AI hardware
To make high-performance AI computing sustainable and broadly accessible, FuriosaAI has developed a new chip architecture, the Tensor Contraction Processor (TCP), which addresses all three of the needs described above.
텐서 수축 프로세서(Tensor Contraction Processor) 소개: AI 하드웨어의 도약
고성능 AI 컴퓨팅을 지속 가능하고 폭넓게 접근 가능하도록 만들기 위해, FuriosaAI는 새로운 칩 아키텍처인 텐서 수축 프로세서(Tensor Contraction Processor, TCP) 를 개발했습니다.
이 아키텍처는 앞서 언급한 세 가지 핵심 요구사항을 모두 해결합니다.
The TCP architecture is built around the core computation of AI, so it can manage data and memory much more efficiently than is possible with GPUs.
TCP 아키텍처는 AI의 핵심 연산에 최적화된 구조로 설계되어,
GPU로는 어려운 데이터 및 메모리의 효율적인 관리가 가능합니다.
This means our second-gen TCP chip, RNGD, delivers the computational power to run high-performance generative AI models like Llama 3, as well as significantly improved power efficiency.
이로 인해 FuriosaAI의 2세대 TCP 칩 'RNGD(레너게이드)'는
Llama 3와 같은 고성능 생성형 AI 모델을 구동할 수 있는 막강한 연산 성능은 물론,
전력 효율성 면에서도 대폭 향상된 성능을 제공합니다.
It is also highly programmable, because we co-designed TCP in tandem with Furiosa’s advanced software stack, which includes a general compiler that can treat an entire model as a single fused operation. This makes it possible to deploy and optimize new models automatically even when they use a novel architecture.
TCP는 프로그래머블(프로그래밍 가능성) 측면에서도 매우 뛰어납니다.
그 이유는 Furiosa의 고급 소프트웨어 스택과 함께 TCP를 공동 설계(co-design) 했기 때문입니다.
이 소프트웨어 스택에는 전체 AI 모델을 하나의 결합된(fused) 연산처럼 처리할 수 있는 범용 컴파일러가 포함되어 있어,
새롭고 독창적인 아키텍처를 사용하는 모델이라 하더라도 자동으로 배포 및 최적화하는 것이 가능합니다.
This is something that is not possible with GPUs because they allocate resources dynamically, making it difficult to precisely predict performance. (In an upcoming blog post, we’ll share more details about the RNGD software stack, including the model quantizer API, scheduler, Python and C++ SDK, model server, Kubernetes support, and low-level drivers.)
이는 GPU에서는 불가능한 일입니다.
GPU는 자원을 동적으로 할당하기 때문에, 성능을 정확히 예측하거나 최적화하기 어렵기 때문입니다.
(다가오는 블로그 글에서는, 모델 양자화 API, 스케줄러, Python 및 C++ SDK, 모델 서버, Kubernetes 지원, 저수준 드라이버 등을 포함한 RNGD 소프트웨어 스택의 상세 내용을 소개할 예정입니다.)
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한국의 퓨리오사AI(FuriosaAI) 가 개발한 TCP (Tensor Contraction Processor) 와
엔비디아(NVIDIA)의 GPU (예: H100, Blackwell) 간의 차별점을
기술 구조와 철학 측면에서 정리해 드리겠습니다.
🧠 1. 설계 철학 및 구조 차이
| 설계 철학 | AI 연산 전용(custom AI core) | 범용 연산(GPGPU) 기반 |
| 기초 구조 | 텐서 연산 중심의 전용 하드웨어 (Tensor Contraction 최적화) | 수천 개의 CUDA 코어로 구성된 범용 병렬 처리 |
| 메모리/데이터 흐름 | 연산 흐름을 고정적으로 설계해 예측 가능 | 자원 동적 할당으로 예측 어려움 |
| 컴파일 구조 | 전체 모델을 **하나의 단일 연산(fused op)**으로 최적화 가능 | 연산 단위 쪼개기 필요, 최적화 수작업 많음 |
✅ 핵심 차별점:
Furiosa TCP는 ‘AI 모델 전용 칩’으로 커스터마이즈 되어 있고,
GPU는 범용성을 전제로 하는 범용 아키텍처라는 근본 차이가 있습니다.
⚙️ 2. 프로그래머빌리티 (프로그래밍 가능성)
| 프로그래밍 언어 | 자체 컴파일러 + Python/C++ SDK | CUDA 기반 (복잡함, 러닝커브 큼) |
| 모델 최적화 | 자동 최적화 지원 (컴파일러가 모델 전체 분석) | 핸드 튜닝 필요 (성능 위해 개발자 개입) |
| 새로운 모델 대응 | 유연한 구조로 신경망 구조 변경 대응 쉬움 | 새로운 구조는 최적화 시간이 오래 걸림 |
✅ TCP는 프로그래머가 손을 덜 대도 성능 최적화가 가능한 구조
❌ 반면 GPU는 핵심 커널 수정·튜닝이 필수
🔋 3. 전력 효율성 및 하드웨어 부하
| 전력 소모 | 설계 초기부터 저전력 최적화 | H100은 최대 700~1000W 이상 소비 |
| 냉각 및 인프라 | 일반 서버 환경 대응 가능 | 고성능 냉각 시스템 필요 |
| 탄소 배출 고려 | 환경 대응형 설계 강조 | 고성능 중심, 친환경 설계는 후순위 |
🏁 4. 사용 목적 및 적용 대상 차이
| 적용 목적 | 고성능 생성형 AI (예: LLaMA 3), AI 추론 | 범용 AI 학습 및 추론 모두 |
| 사용자 대상 | AI 기업, 클라우드 추론 서비스, 경량 서버 등 | 하이퍼스케일러(대기업 클라우드), 연구기관 |
| 접근성 | 효율적이고 국내 산업 친화적 설계 | 고가, 고전력 → 접근 장벽 높음 |
📌 결론 요약
| 💡 아키텍처 | AI 연산 전용 구조 | 범용 병렬 연산 구조 |
| 🔧 개발 편의성 | 자동화된 최적화, 쉬운 배포 | 복잡한 튜닝 필요 |
| 🔋 전력/비용 | 저전력, 저비용 설계 | 고전력, 고가 |
| 🧩 확장성 | 유연한 소프트웨어 API + 정적인 연산 구조 | 동적 연산 구조로 성능 예측 어려움 |
FuriosaAI는 국내 스타트업이면서도,
고성능 AI 추론 시장에서 엔비디아의 대안으로 떠오를 가능성이 있습니다.
특히 전력 효율성과 소프트웨어 최적화 측면에서 강력한 경쟁력을 갖췄다고 평가받습니다.
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FuriosaAI의 2세대 AI 추론 전용 칩인 RNGD는 고성능 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 모델의 효율적인 추론을 위해 설계되었습니다. 기존 GPU 기반 아키텍처와 차별화된 설계로 높은 연산 성능과 전력 효율성을 동시에 달성하고 있습니다.
🔧 RNGD 칩 아키텍처 세부 구조
✅ 핵심 사양
- 아키텍처: Tensor Contraction Processor (TCP)
- 제조 공정: TSMC 5nm연합뉴스+17Furiosa Developer Center+17Chips and Cheese | Substack+17
- 동작 주파수: 1.0 GHzFuriosa Developer Center
- 연산 성능:
- FP8: 512 TFLOPSFuriosaAI+3jonpeddie.com+3QQ 뉴스+3
- BF16: 256 TFLOPSTechPowerUp+6Furiosa Developer Center+6FuriosaAI+6
- INT8: 512 TOPSFuriosa Developer Center
- INT4: 1024 TOPSQQ 뉴스+1Furiosa Developer Center+1
- 메모리:
- HBM3 48GB (12-layer, CoWoS-S 패키징)ServeTheHome+8ServeTheHome+8QQ 뉴스+8
- 메모리 대역폭: 1.5 TB/sQQ 뉴스+2Furiosa Developer Center+2jonpeddie.com+2
- 온칩 SRAM: 256MBFuriosa Developer Center
- 인터페이스: PCIe Gen5 x16Furiosa Developer Center+1QQ 뉴스+1
- TDP (열 설계 전력): 150WKorea Times+4Furiosa Developer Center+4ServeTheHome+4
- 폼 팩터: 듀얼 슬롯, 풀 하이트, 3/4 길이 PCIe 카드Furiosa Developer Center+1jonpeddie.com+1
- 가상화 지원:
- 최대 8개의 독립된 NPU 인스턴스
- SR-IOV (Single Root I/O Virtualization) 지원Furiosa Developer Center
- 보안 부팅 및 모델 암호화 지원
⚙️ 성능 지표 및 특징
- 추론 처리량: 약 100억 개의 파라미터를 가진 모델에서 초당 2,000~3,000개의 토큰 처리 가능연합뉴스
- 전력 효율성: 동급 GPU 대비 약 40% 낮은 전력 소비로 유사한 성능 제공
- 프로그래머빌리티: 전체 모델을 단일 연산으로 처리할 수 있는 컴파일러와 SDK 제공
- 소프트웨어 스택: Python 및 C++ SDK, 모델 서버, Kubernetes 지원, 저수준 드라이버 포함
🧠 TCP 아키텍처의 차별점
기존의 행렬 곱셈(MatMul) 중심 구조에서 벗어나, 텐서 수축(Tensor Contraction)을 기본 연산 단위로 채택하여, 고차원 텐서 연산의 효율성을 극대화하였습니다. 이를 통해 데이터 재사용률을 높이고, 메모리 및 연산 자원의 활용도를 최적화할 수 있습니다.
🔍 요약
| 아키텍처 | Tensor Contraction Processor (TCP) |
| 제조 공정 | TSMC 5nm |
| 연산 성능 | FP8: 512 TFLOPS, INT4: 1024 TOPS |
| 메모리 | HBM3 48GB, 대역폭 1.5 TB/s |
| 전력 소모 | TDP 150W |
| 폼 팩터 | 듀얼 슬롯, 풀 하이트, 3/4 길이 PCIe 카드 |
| 가상화 지원 | 최대 8개의 독립된 NPU 인스턴스, SR-IOV 지원 |
| 소프트웨어 지원 | Python/C++ SDK, 모델 서버, Kubernetes 등 |
RNGD는 고성능 AI 추론을 위한 효율적인 솔루션으로, 전력 소비를 줄이면서도 높은 성능을 제공하여 데이터 센터의 운영 비용 절감과 환경 친화적인 AI 컴퓨팅을 실현할 수 있습니다.
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Tensor Contraction(텐서 수축)은 딥러닝이나 과학계산에서 다차원 배열(텐서) 간의 곱셈 및 축소 연산을 의미합니다.
쉽게 말해, 행렬 곱셈을 고차원으로 확장한 연산이라고 보면 됩니다.
🧠 기본 개념: 텐서(Tensor)란?
- 텐서는 **스칼라(0차원), 벡터(1차원), 행렬(2차원)**을 포함하는 다차원 배열입니다.
- 예시:
- 스칼라: a = 3 (0차원)
- 벡터: v = [1, 2, 3] (1차원)
- 행렬: M = [[1,2],[3,4]] (2차원)
- 텐서: T[i][j][k]... (3차원 이상)
🔁 Tensor Contraction이란?
두 개 이상의 텐서 간의 공통 차원(axis, 축)을 따라 곱하고, 그 축을 제거(수축)하는 연산
🎯 예시 (행렬 곱셈이 특별한 경우):
- 행렬 곱셈 A(m×n) × B(n×p) = C(m×p)
→ n 차원(공통 축)을 곱하고 더해 사라지게 함 → 이것이 수축(contraction)
🧮 고차원 텐서에서의 예:
- 즉, 공통 차원 k를 따라 곱하고 그 축을 없앰
- 이처럼 고차원 텐서 간의 계산에서 공통된 인덱스를 따라 곱하고 누적합을 취하는 것이 tensor contraction입니다.
📌 왜 중요한가? (AI/딥러닝에서의 활용)
- 트랜스포머, 디퓨전 모델 등 현대 AI는 고차원 텐서 연산이 매우 많습니다.
- 기존 GPU는 행렬(MatMul) 기반 연산에 최적화돼 있지만,
다차원 연산은 데이터 이동량이 많고 비효율적일 수 있음 - Tensor Contraction Processor (TCP)는
→ 이러한 고차원 연산을 하드웨어적으로 최적화함
→ 연산 효율 + 전력 절감 + 메모리 활용도 개선
✅ 요약
| Tensor | 다차원 배열 (고차원 행렬) |
| Contraction | 공통 차원을 따라 곱하고 그 차원을 없애는 연산 |
| Tensor Contraction | 텐서 간 곱셈 + 축소 = 고차원 행렬 곱의 일반화 |
| AI 활용성 | 트랜스포머, 생성형 모델 등의 핵심 연산을 하드웨어 가속 가능 |
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전통적인 GPU 간의 메모리 접근 방식의 차이
🔷 GPU 방식: 동적 자원 할당
- 다양한 연산 커널이 GPU 내부에서 서로 다른 메모리 영역과 연산 유닛에 동적으로 접근합니다.
- 실행 중에도 어떤 연산이 어떤 자원을 사용할지 예측이 어려움.
- 그 결과:
- 메모리 병목, 낭비, 연산 경합 가능성
- 튜닝 복잡도 증가
🔶 TCP 방식: 정적 데이터 경로 최적화
- 연산 순서와 메모리 접근 경로를 컴파일 시점에 정적으로 설정
- 모델 전체를 하나의 **결합 연산(fused op)**처럼 처리해 데이터 이동 최소화
- 결과적으로:
- 전력 효율성 증가
- 메모리 대역폭 낭비 없음
- 성능 예측 가능성 향상
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이 차이를 실제 예시 코드(PyTorch vs TCP style)로 비교해 드리거나,
서버 클러스터 수준에서의 확장성 차이도 분석
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
# 기본 설정
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.axis('off')
ax.set_title("TCP vs GPU 메모리 접근 방식 비교", fontsize=16, fontweight='bold')
# GPU 방식
ax.text(0.1, 0.9, "🔷 GPU 방식 (동적 자원 할당)", fontsize=13, weight='bold')
ax.add_patch(mpatches.FancyBboxPatch((0.05, 0.6), 0.4, 0.25, boxstyle="round,pad=0.02", edgecolor='blue', facecolor='lightblue'))
ax.text(0.07, 0.77, "1. 다양한 연산 커널이 각기 다른", fontsize=11)
ax.text(0.07, 0.73, " 메모리 영역과 연산 유닛에 접근", fontsize=11)
ax.text(0.07, 0.68, "2. 접근 순서 예측이 어려움", fontsize=11)
ax.text(0.07, 0.63, "3. 메모리 낭비 또는 경합 발생", fontsize=11)
# TCP 방식
ax.text(0.6, 0.9, "🔶 TCP 방식 (정적 데이터 경로 최적화)", fontsize=13, weight='bold')
ax.add_patch(mpatches.FancyBboxPatch((0.55, 0.6), 0.4, 0.25, boxstyle="round,pad=0.02", edgecolor='orange', facecolor='moccasin'))
ax.text(0.57, 0.77, "1. 연산 순서와 메모리 접근이", fontsize=11)
ax.text(0.57, 0.73, " 컴파일 시점에 최적화", fontsize=11)
ax.text(0.57, 0.68, "2. 데이터 이동 최소화", fontsize=11)
ax.text(0.57, 0.63, "3. 메모리 대역폭과 전력 효율 ↑", fontsize=11)
# 선 연결 예시
ax.annotate("", xy=(0.45, 0.725), xytext=(0.55, 0.725),
arrowprops=dict(arrowstyle="->", lw=2, color='gray'))
plt.tight_layout()
plt.show()
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이건 하드웨어 아키텍처와 컴파일러 최적화, 그리고 딥러닝 내부 구조까지 엮인 어려운 주제예요.
그래서 조금 더 쉽고 직관적으로 비유해 볼게요.
🎮 GPU vs TCP, 이렇게 생각해보세요:
🔷 GPU는 게임방에 비유할 수 있어요
- 수많은 사람이 게임방에 들어와서 자리를 즉석에서 알아서 배정받고 게임을 해요.
- 누가 어떤 자리에서 어떤 게임을 하는지 예측이 어렵고,
게임이 겹치면 충돌도 나고 렉도 걸릴 수 있어요. - 빠르고 강력한 성능은 있지만, 제어가 어렵고 전기(전력)도 많이 써요.
🔶 TCP는 공연장 좌석제와 비슷해요
- 연주자가 들어오기 전부터 모든 자리(자원)를 정해놓고,
누가 어디에 앉고 언제 연주할지를 미리 정해둬요. - 덕분에 혼란도 없고, 조명, 음향, 동선까지도 효율적으로 맞춰져요.
- 연주는 정해진 루트로 착착 진행되니, 전기도 덜 먹고 성능도 예측 가능해요.
✅ 정리하면
| 자원 배치 | 실행 중 동적으로 결정 | 처음부터 고정해서 준비 |
| 성능 예측 | 어려움 | 쉬움 |
| 전력 효율 | 낮음 | 높음 |
| 성능 튜닝 | 복잡 | 자동화 가능 |
| 예: 딥러닝 추론 | 크고 복잡한 모델도 GPU에선 튜닝 필요 | TCP는 한 번에 통으로 처리 가능 |
혹시 지금 궁금하신 건:
- TCP 같은 구조가 현실에서 어떤 기업에 더 적합할까?
- TCP와 GPU를 어떤 분야에서 쓰면 좋을까?
TCP 같은 전용 AI 칩과 GPU의 차이를 실제 기업 환경과 응용 분야로 연결해서 설명해드릴게요.
🧩 1. TCP 같은 구조는 어떤 기업에 적합한가?
✅ TCP는 "AI 모델을 자주 바꾸지 않고, 고정된 모델을 반복적으로 추론하는 기업"에 최적화되어 있습니다.
| 🔬 클라우드 기반 AI 추론 기업 | AI API 제공 업체 (예: 챗봇, 번역, 이미지 생성) | 추론 워크로드가 많고 모델이 고정되어 있어 최적화·전력 절감 효과 큼 |
| 🏭 엣지 서버/AI SoC 기업 | 로봇, 자율주행, 산업 IoT 기업 | 저전력·고성능 요구, 데이터센터 없이도 AI 실행 가능 |
| 🧠 국내 스타트업/중소기업 | 국내 AI 스타트업, 교육기업 등 | 엔비디아 GPU보다 가격·전력·개발 난이도에서 유리 |
| 🏥 의료영상/보안/금융기업 | AI 판독기, 영상 인식 솔루션 기업 | 특정 AI 모델만 반복 사용 → TCP 최적화 효과 큼 |
즉, TCP는 "특정 모델을 빠르고 싸게, 안정적으로 실행하고 싶은 기업"에게 잘 맞습니다.
⚙️ 2. 반면 GPU는 어떤 분야에 유리할까?
✅ GPU는 "다양한 AI 모델을 학습·실험·튜닝하는 대규모 연구·개발 환경"에 적합합니다.
| 🧪 대형 연구소/AI 연구팀 | 대학 연구실, 대기업 AI 연구소 | GPT나 LLM 같은 모델을 직접 학습/튜닝 가능해야 함 |
| ☁️ 클라우드 제공업체 | AWS, Azure, Naver Cloud 등 | 다양한 고객의 요구 대응 → 범용성 + 유연성 필수 |
| 🎮 3D 그래픽/게임/AR/VR 기업 | 게임사, 디지털 트윈 제작사 | GPU 본래 목적 = 그래픽 처리 + 병렬 연산 |
| 🎬 비디오 인코딩/딥페이크 제작 | 방송/엔터테인먼트 기술 기업 | 고화질 비디오 프레임 렌더링 등은 여전히 GPU 강세 |
✅ 결론: TCP vs GPU 선택 가이드
| AI 모델을 자주 바꾸나요? | ❌ (고정된 모델 사용) | ✅ (자주 바꿈) |
| AI 모델을 학습해야 하나요? | ❌ (추론만) | ✅ (학습 포함) |
| 전력·열 관리가 중요한가요? | ✅ 중요함 | ❌ 덜 중요함 |
| AI를 현장(엣지)에 설치하나요? | ✅ (로봇, CCTV, 의료기기 등) | ❌ (대형 서버 환경) |
| AI 연구 인력이 많나요? | ❌ (개발자 수 제한적) | ✅ (최적화 가능) |
✨ 예시로 정리
| 카카오 i 번역 서버 | ✅ TCP (고정된 모델 다량 추론) |
| 삼성전자 AI 연구소 | ✅ GPU (모델 튜닝, 학습 반복) |
| 스타트업 챗봇 서비스 | ✅ TCP (API 서비스 최적화, 전력 ↓) |
| 메타의 Llama 개발 팀 | ✅ GPU (초대형 모델 학습) |
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✅ 왜 데이터센터에는 GPU가 기본인가?
1. 범용성
- 다양한 AI 워크로드 (학습 + 추론 + 튜닝)을 한꺼번에 처리 가능
- 한 대의 GPU 서버로 다양한 고객 요구 대응 가능 (클라우드, 대기업, 연구소 등)
2. 에코시스템 완성도
- CUDA, cuDNN, TensorRT 등 최적화된 툴체인
- PyTorch, TensorFlow 등 대부분 프레임워크가 GPU 중심으로 개발
3. 초대형 AI 모델 학습에 필수
- GPT-4, Llama3, Stable Diffusion 같은 초대형 모델 학습은
아직까지 GPU 아니면 사실상 불가능
✅ 하지만 이제는 “추론 전용용도”로는 TCP 같은 대안도 등장 중
| AI 학습 | ✅ 필수 | ❌ 불가 |
| AI 추론 (고정 모델) | 가능 (비용 높음) | ✅ 고효율, 저전력 |
| 초기 개발 | ✅ 범용성 강점 | ❌ 제한적 |
| 운영비 절감 | ❌ 전력 많이 듦 | ✅ 유리함 |
✏️ 요약 문장 예시
"데이터센터에서는 여전히 GPU가 기본이지만,
고정된 AI 모델의 추론 중심 환경에서는 TCP 같은 전용 추론 칩이 경제성과 효율성 면에서 점점 유리한 선택이 되고 있다."
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GPU → TCP(또는 다른 AI 전용 칩) 으로의 전환 시점은
기술·경제·생태계 변화가 동시에 작용하는 전략적 전환의 순간입니다.
아래에 기술적, 경제적, 시장 구조적 요인을 바탕으로 미래 전환 가능성과 시점을 예측해드릴게요.
📈 1. 전환 시기의 핵심 전제
전환이 가능해지려면 다음 3가지 조건이 필요합니다:
| ✅ 성능 측면에서 동등하거나 우수 | TCP가 GPU만큼 빠르게 동작해야 함 | (추론에서는 일부 조건 충족) |
| ✅ 프로그래머빌리티 확보 | 개발자가 쉽게 쓸 수 있어야 함 (툴/SDK/에코시스템) | (초기 단계, Furiosa는 상당한 진전 중) |
| ✅ 경제성 압도 | 성능당 전력 효율 및 비용이 GPU보다 우수해야 | (데이터센터 전력 비용 증가로 관심 ↑) |
⏳ 2. 예상 전환 시점 시나리오
🔹 2025~2026: 초기 도입 (시작 단계)
- 국내 스타트업, 중소 데이터센터, 공공기관 중심으로 TCP 시범 도입
- 일부 API 서버, 챗봇, AI 추론 전용 시스템에 적용
🔹 2027~2028: 본격적 대체 시도
- GPU 가격 및 전력 소모 부담 가속
- 대형 클라우드 사업자들이 일부 워크로드를 TCP로 이전
- AI 추론 전용 서버 시장의 15~25% 점유율 전환 예상
🔹 2030년 이후: 구조적 전환 가능
- 글로벌적으로 AI 학습-추론 인프라 분리 본격화
- 학습은 GPU
- 추론은 전용 ASIC (TCP, Google TPU, Amazon Inferentia 등)
- GPU 독점 구조 약화, AI 칩 시장 다극화
- TCP와 같은 칩이 추론 시장의 표준 옵션 중 하나로 자리잡음
📊 TCP 도입 확산의 결정적 계기 (예상)
| 🔌 전력세 인상 or 탄소세 도입 | 데이터센터의 GPU 사용 부담 증가 → TCP 채택 유도 |
| 🤖 고정형 AI 추론 모델 표준화 | Llama3, Whisper, Stable Diffusion 등의 API화 |
| 🧠 컴파일러 및 SDK 생태계 완성 | PyTorch/Furiosa 브릿지, 자동 quantization 등 |
✅ 결론 요약
GPU는 여전히 AI 컴퓨팅의 중추이지만,
2025~2028년 사이, 전력 효율성과 비용 절감이 중요한 분야부터 TCP 전환이 점진적으로 시작될 것입니다.특히 AI 추론 시장의 20~30%는 향후 5년 내에 GPU 아닌 특화 칩(TCP 포함)으로 대체될 가능성이 높습니다.
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"AI 추론 시장의 일부가 GPU에서 전용 칩(TCP 등)으로 옮겨가면, 엔비디아 매출이 줄어들까?"
단기적 vs 장기적 관점에서 엔비디아의 구조와 전략을 함께 고려해 답변드릴게요.
✅ 결론부터 말씀드리면:
GPU 추론 시장이 일부 줄더라도, 엔비디아의 전체 매출은 단기적으로는 계속 증가할 가능성이 높고,
장기적으로는 ‘추론 중심 전환’에 어떻게 대응하느냐에 달려 있습니다.
🔍 왜냐하면? (구체적 분석)
1. 지금까지의 엔비디아 매출 구조
| 전체 매출 | 약 $60~70B 이상 |
| AI 관련 매출 비중 | 전체의 75% 이상 |
| 이 중 ‘추론’ 비중 | 25~30% (나머지는 대부분 ‘학습’) |
▶ 즉, 엔비디아 매출의 중심은 아직도 ‘학습(H100, B100)’ 중심
→ 추론이 TCP 등으로 일부 넘어가도 총 매출에는 큰 타격 없음
2. GPU 기반 추론의 강점 여전
- 유연성, 에코시스템, 범용성은 여전히 GPU가 우위
- 많은 기업들이 여전히 "학습-추론을 하나의 시스템에서 해결"하려고 함
→ 아직은 완전 분리되지 않음
3. 하지만 장기적으로는 ‘경쟁 압박’ 심화
- 2027-2030년 이후 AI 추론이 전체 AI 연산의 70-80% 이상이 될 전망
- 이 시장에서 TCP, AWS Inferentia, Google TPU, Intel Gaudi 등이 비용·전력에서 유리
- 엔비디아가 추론 시장을 모두 가져가지 못하면 점유율 하락은 불가피
🧭 엔비디아는 어떻게 대응 중인가?
| 🧠 Blackwell B100 + B200 출시 | 추론 효율 향상, 트랜스포머 특화, 전력당 성능 강화 |
| 💻 MGX 서버 설계 공개 | 다양한 고객용 맞춤형 추론 서버 플랫폼 제공 |
| 🧮 TensorRT-LLM, Triton | 소프트웨어 기반 추론 최적화 기술 강화 |
| 🔁 ARM 기반 CPU+GPU 통합칩 추진 | 데이터센터 내 "1칩 통합 플랫폼"으로 전환 시도 |
📊 요약: 엔비디아 추론시장 대응 전망
| 2025~2026 | 일부 기업이 TCP로 전환 시작 | 🔼 영향 적음 (학습 중심 매출 유지) |
| 2027~2028 | 추론 시장 본격 대체 → 경쟁 심화 | ⚠️ 소프트웨어 생태계 강화가 관건 |
| 2030 이후 | 대규모 추론 인프라 재편 | ❗ B시리즈 후속칩 + ARM 전략이 성공 여부 좌우 |
✅ 결론 정리
🔹 단기 (1~2년):
GPU 기반 추론 시장 일부 축소 예상되나, 엔비디아 매출에 큰 타격은 없음
🔸 중기 (3~5년):
추론 특화 칩들의 경쟁력 강화로 시장 점유율 일부 하락 가능성
🔺 장기 (5년 이상):
엔비디아가 추론 전용 시장에 맞는 아키텍처 혁신과 TCO 경쟁력 확보에 실패하면
실제 매출 감소로 이어질 수도 있음
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Furiosa TCP vs H100 vs Blackwell 성능-전력-TCO 비교 테이블
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Furiosa TCP (RNGD) 만으로도 특정 목적의 데이터센터는 충분히 구성할 수 있습니다.
다만, 어떤 목적이냐에 따라 "가능한 데이터센터"와 "부족한 데이터센터"가 나뉩니다.
✅ 1. Furiosa TCP로 가능한 데이터센터: AI 추론 특화 센터
가능한 용도:
- 고정된 생성형 AI 모델의 고속·대규모 추론 서버
- 예:
- Llama3 기반 챗봇 서비스
- 이미지 생성, 음성합성, 기계번역 API 서버
- 고정된 음성인식 모델이 필요한 콜센터 AI 시스템
- 의료 영상 AI 판독 서버 (고정된 모델 반복 사용)
이유:
- RNGD는 FP8/INT4에서 고성능 추론이 가능하며,
- 메모리도 HBM3 48GB로 LLM 추론 기준 충분
- 전력당 처리량이 GPU보다 훨씬 효율적 → 운영비 절감
❌ 2. Furiosa TCP만으로는 부족한 데이터센터: 범용 AI 학습/튜닝 환경
불가능하거나 제한되는 용도:
- 초대형 LLM 학습용 인프라
- 다양한 모델을 실험하고 튜닝하는 연구소
- 범용 AI 클라우드 서비스 제공(예: AWS, Azure 수준)
이유:
- RNGD는 AI 학습을 위한 훈련 기능이 없음
- CUDA 생태계 같은 범용성/다양성 부족
- 소프트웨어 호환성 측면에서 PyTorch, TensorFlow의 완전한 호환은 아직 제한적
🧠 결론: 어떤 기업/기관에 적합할까?
| AI API 제공 스타트업 | 대형 LLM 학습/튜닝 기업 |
| 고정된 모델을 반복 사용하는 엔터프라이즈 | 새로운 모델을 계속 실험하는 연구소 |
| 전력·비용이 중요한 의료·산업 AI 현장 | 다양한 프레임워크와 복잡한 멀티모델 환경 |
✏️ 정리 문장 예시:
"Furiosa TCP(RNGD)는 고정된 모델로 대규모 추론을 수행하는 데 최적화된 저전력 고성능 칩으로,
이를 활용해 효율적인 ‘AI 추론 전용 데이터센터’를 구축하는 것은 충분히 가능하다.
하지만 범용 AI 학습·연구용 데이터센터 구축에는 GPU 등의 보완이 필요하다."
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Furiosa TCP 단독 데이터센터와 GPU+TCP 혼합형 데이터센터✅ 요약:
① Furiosa TCP 전용 데이터센터
- 고정된 모델 위주의 고속 AI 추론에 최적화
- 전력 효율성, 경제성 우수
- 스타트업, 의료·산업 AI, 챗봇 API 서버에 적합
② GPU + TCP 혼합형 데이터센터
- GPU로 학습/튜닝 → TCP로 추론 오프로드
- 유연성과 비용 절감을 동시에 확보
- 대형 AI 기업이나 AI 클라우드 제공사에 적합
-------------------“FuriosaAI의 TCP 칩(RNGD)을 사용해 DeepSeek 같은 초대형 생성형 AI 모델을 만들 수 있을까?”
결론부터 말씀드리면:
✅ 결론 요약
❌ 아니요, DeepSeek 같은 초대형 LLM을 "훈련(학습)" 하는 데는 Furiosa TCP만으로는 부족합니다.
✅ 하지만 이미 학습된 DeepSeek 스타일의 모델을 "추론(서비스)"하는 것은 충분히 가능합니다.
🔍 이유 1: 훈련(학습)은 GPU/TPU의 영역
항목설명
🧠 DeepSeek는 GPT-4급 대규모 LLM으로, 수천억 개의 파라미터를 가짐 ⚙️ 학습에는 수천 장의 H100, A100 또는 TPU가 필요한 거대한 연산 자원이 필요 🧮 Furiosa TCP(RNGD)는 학습 기능이 없는 추론 전용 칩입니다 🔋 전력 효율성은 뛰어나지만, 학습에 필요한 메모리 최적화와 역전파(backpropagation) 연산은 지원하지 않음
🔍 이유 2: 하지만 추론은 매우 유리한 분야
이미 학습된 DeepSeek 모델 (예: Llama3, Mistral, Yi-34B 등)을 기반으로:
- API 서비스,
- 챗봇 시스템,
- 문서 요약, 번역, 질의응답 시스템 등을 구성할 때는
✔ Furiosa TCP로 훨씬 더 전력 효율적이고 빠르게 추론 가능예시:
사용 예Furiosa TCP 적합 여부
DeepSeek 모델 학습 (Pretraining) ❌ 불가 학습된 DeepSeek 모델을 웹 챗봇으로 서비스 ✅ 매우 적합 기업 내 문서 요약 시스템에 DeepSeek 활용 ✅ 가능 엣지 AI 디바이스에서 경량 모델로 추론 ✅ 이상적
🔄 현실적인 구성 시나리오
💡 "GPU로 학습 → TCP로 추론 서비스"
이 구조가 가장 효율적이고 현재 업계도 선호하는 방식입니다.예:
- DeepSeek 스타일의 LLM 학습: NVIDIA H100 수백 장 사용
- 학습 완료된 모델을 양자화(quantization) → TCP 최적화
- Furiosa TCP 서버에서 추론 제공 (API 형태, 저전력)
✅ 결론 요약 문장
Furiosa TCP(RNGD)는 초거대 모델인 DeepSeek와 같은 LLM을 직접 학습하는 데는 사용될 수 없지만,
이미 학습된 모델을 고속·저전력으로 추론하는 데는 매우 적합합니다.특히 AI API 서비스, 내장 챗봇 시스템, 의료/산업 현장의 LLM 추론에서는
GPU보다 운영비용(TCO)이 훨씬 낮은 대안이 될 수 있습니다.
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