출처 : SONOW
현황/배경: 메모리 지배 시대의 차세대 아키텍처
대형 모델의 파라미터·컨텍스트 확대로 메모리 대역폭이 성능 상한을 좌우한다. Rubin 세대의 핵심 변화는 HBM4 전환과 인터포저/기판의 라우팅 밀도 상승, 혼합정밀 가속의 정교화다. 이는 트레이닝·서빙 모두에서 성능/와트와 총소유비용(TCO)을 좌우한다.
심층 분석 ① HBM4와 패키징 캐파
HBM4는 채널 증대·핀 피치 축소로 인터포저 면적과 라우팅 복잡도가 상승한다. 대면적 CoWoS는 레티클 조합으로 수율 손실을, FOPLP는 열 분산 이점을 제공한다. 파운드리·OSAT의 캐파 증설과 얇은 코어 기판·저유전 소재의 멀티소싱이 납기 변동성을 줄이는 관건이다.
심층 분석 ② 혼합정밀과 연산 효율
FP8·FP4 혼합정밀은 모델 정확도를 유지하면서 연산량과 메모리 발자국을 줄인다. 스케일링·클리핑·컬렉터블 통계의 하드웨어 지원이 중요하며, 커스텀 커널과 컴파일러 최적화가 실효 성능을 결정한다. KV 캐시 압축과 4/8비트 가중치·액티베이션 정량화의 조합은 서빙 비용을 대폭 낮춘다.
심층 분석 ③ NVLink·I/O와 다이즈 아키텍처
모듈 간 통신은 NVLink 세대 업그레이드로 대역폭·지연을 개선할 전망이다. 멀티다이/칩릿 설계는 메시·스위치 토폴로지, HBM 어태치먼트의 균형, PCIe/이더넷 파이프와의 공진을 고려해야 한다. 통신 병목을 줄이지 못하면 HBM4 이점이 희석된다.
전망: 성능/와트 곡선 재상향 vs. 전력·열 한계
Rubin은 성능/와트 곡선을 다시 끌어올리겠지만, 전력 밀도 상승과 열저항이 한계로 작동한다. Direct-to-Chip 수랭·액침·폐열 회수 등 열-전력 공진 해법이 동반되지 않으면 PUE 개선은 제한적이다. 소프트웨어 스택(CUDA/컴파일러/프레임워크)의 조기 안정화가 실효 성능을 좌우한다.
시사점: 투자·운영·모델팀의 체크리스트
투자: 패키징·HBM 멀티벤더와 장기공급계약(LTA)을 선제 확보하라. 운영: 랙당 kW 상승을 전제한 전력·냉각·소방 리던던시를 재설계하라. 모델팀: 혼합정밀·정량화·KV 캐시 전략을 미리 검증해 Rubin 대응을 준비하라.
결론/제언
승부처는 HBM4 패키징 수율과 혼합정밀 소프트웨어의 성숙도다. 하드웨어·쿨링·모델 소프트웨어의 동시 최적화가 성능/와트 리더십을 결정한다.