💡 아마존의 AI 칩 혁신! (Trainium2와 다가올 Trainium3?)

🧠  AWS Trainium2 vs. NVIDIA H100: AI 칩의 성능 비교

아마존의 AWS Trainium2는 대규모 언어 모델(LLM) 훈련을 위해 설계된 2세대 AI 칩으로, FP8 연산에서 최대 1,299 TFLOPS의 성능을 제공합니다. 각 칩은 96GB의 HBM3 메모리를 탑재하고 있으며, 2.9TB/s의 메모리 대역폭을 지원합니다. 또한, NeuronLink라는 고속 인터커넥트를 통해 칩 간 통신을 최적화하여 대규모 모델 훈련에 적합한 환경을 제공합니다 .

반면, NVIDIA의 H100은 4세대 Tensor Core와 Transformer Engine을 탑재하여 FP8 정밀도에서 최대 989 TFLOPS의 성능을 발휘합니다. 80GB의 HBM3 메모리와 3.35TB/s의 메모리 대역폭을 제공하며, 최대 700W의 전력을 소비합니다 .

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🔋 에너지 효율성과 가격 대비 성능

Trainium2는 전력 효율성 측면에서 H100보다 우수한 성능을 보입니다. 아마존은 Trainium2가 이전 세대 대비 2배의 성능 향상과 3배의 메모리 용량을 제공하며, 가격 대비 성능에서도 경쟁 우위를 점하고 있다고 주장합니다 .

NVIDIA H100은 높은 성능을 제공하지만, 최대 700W의 전력 소비와 높은 가격대로 인해 에너지 효율성과 비용 측면에서 부담이 될 수 있습니다 .

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🌐 아마존의 AI 전략과 Trainium3의 등장

아마존은 AI 칩 개발을 통해 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이고, 자체적인 AI 생태계를 구축하려는 전략을 추진하고 있습니다. 2025년 말 출시 예정인 Trainium3는 Trainium2 대비 4배의 성능 향상을 목표로 하고 있으며, TSMC의 3nm 공정으로 제조될 예정입니다 .

또한, 아마존은 AI 스타트업 Anthropic과 협력하여 수십만 개의 Trainium2 칩을 활용한 슈퍼컴퓨터 'Project Rainier'를 구축 중이며, 이를 통해 대규모 AI 모델 훈련을 지원할 계획입니다 .

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💬 마무리

아마존의 AI 칩 혁신이 가져올 미래

 

아마존의 Trainium 시리즈는 AI 칩 시장에서 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. GPU 시장을 독점해온 엔비디아의 벽 앞에서, 그들은 자신만의 길을 만들고 있습니다. Trainium2는 그 시작이었고, 올 연말 모습을 드러낼 Trainium3는 그 야심의 결정체가 될 것입니다. 더 낮은 전력, 더 높은 성능, 더 빠른 연산—아마존은 실리와 기술을 모두 잡으려 합니다.

 

AI의 미래를 결정할 주자는 과연 누가 될까요? 이 흐름을 지켜보는 일 자체가, 이미 흥미로운 시대에 우리가 살고 있음을 보여줍니다!

 

 

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