글로벌 GPU 컴퓨팅 파워 핵심 동향【2025년8월30일】

중국工信部, 연산 인프라建設 질서 있는 유도 강조: 2025 중국 연산력 대회(中国算力大会)에서工业和信息化部(MIIT)는 연산력 배치 정책 체계 완비를 추진하고, 연산 인프라를 최적화하며, 각 지역의 지능형 연산 시설 합리적 배치를 유도하고, GPU 등 핵심关键技术突破를 가속화할 것임을 밝혔습니다.

중국산 AI 칩, 'UE8M0 FP8' 신규 표준 협업: 딥시크(Deepseek)는 Deepseek 3.1 발표 시 차세대 중국산 AI 칩(화웨이 Ascend, Moore Threads 등)이 "UE8M0 FP8" 알고리즘 표준을 지원할 것이라고 발표했습니다. 이 표준은 성능 향상, 메모리 부담 및 전력 소모 감소를 목표로 하며, NVIDIA가 주도하는 NVFP4 방식과 차별화된 경쟁 경로를构筑(구축)합니다.

7개 연산 센터, 국가 슈퍼컴퓨팅 인터넷에 연결: 2025 중국 연산력 대회에서 국가슈퍼컴퓨팅타이위안中心, 칭다오 '하이지신' AI 연산 센터 등 7개 연산 센터가 국가 슈퍼컴퓨팅 인터넷(国家超算互联网)에 정식으로 연결되었습니다. 이로써 연결된 간선 노드형 연산 센터는 30개를 돌파했으며, 컨소시엄 구성원 수는 200개 이상이 되었습니다.

NVIDIA 'Blackwell Ultra' 세부 사항 공개: NVIDIA는 Blackwell GPU의 업그레이드 버전인 "Blackwell Ultra" (B300 및 GB300)가 올해 안에 출시될 것임을 공개했습니다. 주요 특징으로는 TSMC의 4NP 공정 채용, 2080억 개의 트랜지스터 수, PCIe 6.0 지원 (대역폭 2배), HBM3E 메모리 용량 288GB로 증가,但(단) 최대 전력 소비는 1400W에 달합니다.

GB300 추론 효율성 현저히 향상: 클라우드 업체 CoreWeave의 테스트에 따르면, 블랙웰 아키텍처 기반 GB200 칩(GB300 컨텍스트)에서 DeepSeek R1 추론 모델을 실행할 때 기존 H100 16개가 필요했던 작업을 GPU 4개만으로 완료할 수 있었으며, 추론 처리량(Throughput)이 약 6배 향상되었습니다.

NVFP4 정밀도 및 효율성 두드러져: NVIDIA가 블랙웰에서 적극 추진하는 NVFP4 데이터 형식은 테스트에서 FP8 대비 정밀도 손실이 극히 미미했으며(대부분 시나리오에서 1% 포인트 미만 뒤짐), 메모리 사용량을 1.8배 줄였고, H100 아키텍처 대비 에너지 효율이 최대 50배까지 향상된 것으로 나타났습니다.

NVIDIA, Spectrum-XGS 이더넷 플랫폼 출시: Hot Chip 컨퍼런스에서 NVIDIA는 Spectrum-XGS를 출시했습니다. 이는 지리적으로分散(분산)된 여러 데이터센터를 효율적으로 interconnection(상호 연결)하여 수백만 개의 GPU 노드가 단일 "슈퍼칩"처럼 협력하여 작동할 수 있도록 설계되었으며, 단일 데이터센터의 물리적 및 전력적 제약을 극복하는 것을 목표로 합니다.

인도 첫 GPU 클라우드 플랫폼, 블랙웰 서버 도입: 인도 기업 Novacore Innovations는 NVIDIA Blackwell 서버(B200) 기반의 GPU 클라우드 플랫폼을该国 최초로 구축했다고 발표했습니다. 510만 달러의 자금을 조달하여 인도, 미국, 중동의 스타트업 및 기업에更低 비용의 AI 연산력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

NVIDIA, 로봇 "두뇌" Jetson Thor 출시: NVIDIA는 Blackwell GPU를 탑재한 차세대 로봇 컴퓨팅 모듈 Jetson Thor를 출시했습니다. FP4 정밀도 기준 AI 최대 성능은 2070 TFLOPS에 달합니다. AI 컴퓨팅 성능은 전세대 대비 최대 7.5배 향상되었고,能源效率(에너지 효율)은 최대 3.5배 향상되어 휴머노이드 로봇 및 물리 AI 발전을 촉진할 것으로 기대됩니다.

차세대 'Rubin' GPU 개발 진행 중 확인: Blackwell Ultra 발표와 함께 NVIDIA는 차세대 GPU 아키텍처 "Rubin" 역시 개발 중임을 확인하며, 지속적이고 빠른 GPU 기술 로드맵 이터레이션을 시사했습니다.