AMD의 'DNA'는 엔비디아 A100을 넘을 수 있을까?
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AMD의 'DNA'는 엔비디아 A100을 넘을 수 있을까?
  • 입력 2020-10-16 18:52
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AMD, 게임용 RDNA와 AI 가속기용 CDNA로 아키텍처 분산
AMD, 합리적 가격 RDNA GPU로 게이밍 시장 점유율↑
엔비디아, 9월 A100 기반 지포스 시리즈 공개 반격
엔비디아, AI 가속기 시장 97% 독점
RDNA와 CDNA의 두가지 GPU 아키텍처를 선택한 AMD (자료=AMD)
RDNA와 CDNA의 두가지 GPU 아키텍처를 선택한 AMD (자료=AMD)

# 올해 초 AMD는 게임용 GPU(그래픽처리장치)와 인공지능(AI) 가속기로 사용되는 GPU의 아키텍처를 나눴다. 게임용의 명칭은 RDNA, 컴퓨팅용은 CDNA다. 두 GPU의 용도가 다른 만큼 각각 집중해서 개발하겠다는 계획이다.

# 엔비디아는 지난 5월 암페어 아키텍처 기반의 A100 GPU를 공개했다. 이를 통해 HPC(고성능컴퓨팅)와 데이터센터에 사용되는 AI 가속기인 DGX A100을 개발했으며, 얼마 전에는 게임용 RTX 3000시리즈를 출시했다.

두 개의 DNA는 후발주자인 AMD가 1위 엔비디아를 따라잡기 위한 전략이다. 1위와 같은 방법으로 시장에서 맞붙기에는 역부족이라는 판단이다.

AMD는 보다 대중적인 시장인 게이밍 시장에서 엔비디아의 점유율을 빼앗기 위해서 이같은 전략을 구사한 것으로 평가된다. 엔비디아가 97%로 거의 독점하고 있는 AI 가속기 시장보다는 공략이 쉽기 때문이다. 

실제로 AMD는 첫번째 RDNA 모델을 지난해 공개했다. 컴퓨팅용 CDNA 개념보다 1년 앞서 사람들에게 알린 것이다. 

◇RDNA 기반 라데온, 합리적 가격으로 게이밍 GPU 시장 점유율↑

AMD는 지난해 RDNA 기반의 라데온 5000시리즈 GPU를 대중들에게 공개했다. RDNA는 라데온 DNA의 줄인 말로 게이밍용 GPU에 집중한 아키텍처를 만들겠다는 의미다.

기존의 GCN(Graphics Core Next) 아키텍처에서 효율에 집중했다. RDNA는 하드웨어를 효율적으로 활용해서 파이프라인에 있는 스레드가 적어도 GCN보다 많은 작업을 수행할 수 있다. 

당시 엔비디아는 악명높은 가격으로 소비자들의 원성을 듣고 있던 시기였다. 하지만 기존의 AMD 라데온이 엔비디아의 튜링 아키텍처를 따라오지 못했기 때문에 고성능 게임을 즐기는 유저들은 어쩔 수 없이 지포스를 선택해야만 했다.

엔비디아의 최신 지포스 모델인 RTX 2080, GTX 2070, 2060 등의 최상위 모델의 가격은 그야말로 하늘을 찍고 있었다.

하지만 리사 수 AMD CEO는 이번에도 소비자들의 기대를 저버리지 않았다. CPU에 이어 GPU도 합리적인 가격과 성능을 탑재해 공개한 것이다. 

고사양 게임 유저들은 여전히 지포스를 고집했다. 다만 그보다 아래 모델을 원하는 소비자들은 다양한 선택의 기회를 갖게 됐다.

지난 3월 진행된 시장조사업체 JPR의 조사에 따르면, 게이밍을 포함한 PC용 GPU 시장에서 지난해 4분기 기준 AMD는 31.08%, 엔비디아는 68.92%의 점유율을 각각 기록했다. 

AMD의 점유율은 전분기 27.8%보다 2.12%p 오른 성적이다. 새로운 RDNA 전략이 어느 정도는 시장에 먹혔다는 의미다.

(자료=JPR)
2019년 3, 4분기 PC 시장 GPU 점유율 (자료=JPR)

 

◇AMD, RDNA2 공개…엔비디아, A100 기반 지포스로 반격

기세를 몰아 올해 초 엔비디아는 RDNA2 아키텍처를 공개했다.

RDNA2 아키텍처는 레이트레이싱과 가변 레이트 쉐이딩(Variable Rate Shading·VRS)을 지원한다. 지포스와 성능에서 큰 차이가 없어진 셈이다.

레이트레이싱은 현실감 있게 빛이 환경에 미치는 영향을 실시간으로 재현해 게임에서 영화 같은 광원 효과를 제공하는 기술이다. 가변 레이트 쉐이딩은 디테일 영역에 프로세싱 파워를 집중하는 셰이더로 전체 성능을 향상시킨다.

RDNA2의 공개로 게이밍 GPU 시장에서 AMD의 점유율이 더 올라갈 것을 기대하고 있는 가운데, 엔비디아는 A100 GPU 기반의 지포스 RTX 3000시리즈를 공개했다.

이번에 엔비디아는 파격적인 모습을 보였다. 높은 성능은 물론, 합리적인 가격을 제시했다. 기존의 모델보다 두 배 이상의 성능을 제공하며 가격은 거의 변하지 않았다.

RDNA에도 흔들리지 않던 RTX 2080, GTX 2070, 2060 등의 전 버전 최상위 모델의 중고시장 가격이 하루아침에 반토막났다. 그럼에도 사람들은 최신 A100 GPU를 원했다.

하지만 물량이 부족했다. 모든 제품이 출시되고 몇 분 만에 매진된 것이다.

지난달 16일 최초 판매를 시작한 RTX 3080은 3분 만에 모든 재고가 매진됐다. 엔비디아 스토어 홈페이지에 접속 장애가 발생하며, 온라인 몰에서는 제품을 고가에 판매하는 암매상이 등장했다. 

이에 대해 엔비디아는 18일 공식 사과문을 게재했으며, 21일에도 추가로 사과를 표했다.

지난 6일 GTC(GPU 테크놀로지 컨퍼런스) 2020에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 재고 부족에 대해 사과했다.

젠슨 황은 "(엔비디아는) 많은 수요를 예상하고 준비했다"며, 게이머들에게 새로운 GPU가 "기다릴 가치가 있다"고 말했다. 그는 "우리는 24시간 일하고 있다"고 덧붙였다.

엔비디아 RTX3000시리즈의 돌풍은 사람들의 뇌리에서 RDNA2를 잊게 만들었다. 젠슨 황 CEO가 리사 수 박사에 한 방을 먹인 셈이다.

엔비디아 젠슨 황 CEO(왼쪽)와 AMD 리사 수 CEO (원본사진=엔비디아, AMD)
엔비디아 젠슨 황 CEO(왼쪽)와 AMD 리사 수 CEO (원본사진=엔비디아, AMD)

지난 12일 리사 수 박사는 젠3 아키텍처 기반의 라이젠 5000시리즈 CPU를 공개하며 RDNA2도 언급했다. 10월 28일 RDNA2 기반의 제품을 공개할 것이라는 정보와 일부 소스 정도만 알려졌다.

업계에 따르면, AMD 라데온 6000시리즈 최상위 모델의 가격이 16GB 그래픽 램을 적용한 RTX 3080보다 저렴하며 3070보다는 비쌀 것이라는 루머가 돌고 있다. 이에 사람들 사이에는 3080과 3070 사이의 성능이 될 것이라는 분석이 나오고 있다.

지금 당장 AMD가 엔비디아를 누르고 1위를 차지하기는 어려울 것으로 보인다. 다만 업계는 AMD가 DNA 전략을 유지하면서 GPU의 성능을 높이면, 게이밍 시장에서 유의미한 성과를 낼 수 있을 것으로 전망한다. 

AI 가속기 시장에서 DNA의 위치는?

AMD가 CPU를 비롯해 게이밍 GPU 시장에서 선방하고 있지만, 가속기 시장에서는 절대적 1위 엔비디아에 비하면 초라한 성적을 기록하고 있다.

엔비디아의 독주에 AMD 외에도 다른 기업들도 바닥을 기고 있지만, GPU 개발사로서는 아쉬울 수밖에 없는 성적이다. AI 가속기 시장이 GPGPU(General-Purpose computing on GPU) 중심으로 성장하면서 AMD에게도 엔비디아와 비슷한 기회가 있었기 때문이다.

4대 클라우드 업체별 AI 가속기 제품 사용 현황 (자료=리프터, 2019년 5월)
4대 클라우드 업체별 AI 가속기 제품 사용 현황 (자료=리프터, 2019년 5월)

현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드, 알리바바 클라우드 등 글로벌 4대 클라우드 기업 중 데이터센터에 AMD의 솔루션을 쓰는 곳은 알리바바가 유일하다.

알리바바는 AMD의 파이어프로 S7150 GPU를 사용하고 있다. 하지만 이는 전체의 10%에 불과하고 대부분은 엔비디아의 GPU를 사용한다.

시장조사업체 리프터(Liftr)는 지난해 5월  글로벌 4대 클라우드 데이터센터에서 사용하는 AI 가속기의 97.4%가 엔비디아 가속기라는 조사결과를 발표한 바 있다. AMD GPU는 1%, 자일링스 FPGA 1%, 알테라를 인수한 인텔의 FPGA가 0.6% 정도를 차지하는 수준이었다.

4대 클라우드 기업에 사용되는 가속기 비율(자료=리프터, 2019년 5월)
4대 클라우드 기업에 사용되는 가속기 비율(자료=리프터, 2019년 5월)

볼타 아키텍처로 서버 시장을 독점한 엔비디아는 암페어 아키텍처로 1위를 굳히겠다는 전략이다. 

A100은 540억개의 트랜지스터를 집적한 것과 같은 성능을 지닌 GPU다. 최대 9.7테라플롭스(TF, 1초에 1조회 연산)의 FP64 연산 능력 등 기존 '볼타(Volta)' 기반의 V100과 비교해 20배 뛰어난 성능을 지녔다.

AMD는 AI 가속기를 위해 올해초 CDNA 아키텍처를 공개했다. 첫 번째 CNDA 제품은 7nm(나노미터) 기반으로 제조된다. 2022년까지 등장 예정인 CDNA2는 향상된 공정과 엑사스케일로 확대할 계획이다.

CDNA는 라데온 오픈 컴퓨트 플랫폼(ROCm)을 바탕으로 오픈 소스를 추구한다. HIP 코드를 매개로 엔비디아의 CUDA 코드를 포함한 다중 플랫폼 지원하며, 엔비디아의 독점을 막겠다는 계획이다.

AMD의 CDNA에 대한 구체적인 전략이 아직 나오지 않은 상황이다. 업계는 AMD가 10월 28일 RDNA2 기반의 GPU를 공개하며 CDNA에 대한 소식이 일부 나올 것으로 기대하고 있다.

[관련기사] 엔비디아 AI 가속기 시장 독점 언제까지 지속될까

[관련기사] GPGPU는 어떻게 AI 반도체의 중심이 됐을까?

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