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블랙웰
블랙웰(Blackwell)은 엔비디아가 2023년 GTC(GPU Technology Conference)에서 공개한 차세대 AI GPU 시리즈의 이름이다. 이름의 유래는 흑인 여성 최초로 영국에서 의사 면허를 취득한 엘리자베스 블랙웰(Elizabeth Blackwell) 박사를 기리기 위해 지어졌다. 엔비디아는 이 칩을 통해 인공지능(AI) 산업에서 혁신을 주도하겠다는 목표를 세웠다.
목차
[숨기기]개요[편집]
블랙웰(Blackwell)은 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 최신 GPU 마이크로아키텍처로, 이전 세대인 호퍼(Hopper)와 에이다 러브레이스(Ada Lovelace)의 후속작이다. 이 아키텍처는 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서의 성능 향상을 목표로 설계되었다.
개발 배경[편집]
- AI 모델이 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라, 엔비디아는 더욱 강력한 컴퓨팅 성능과 전력 효율성을 갖춘 새로운 아키텍처를 개발했다.
- 기존의 H100 GPU 기반 데이터센터는 GPT-4 및 기타 대형 언어 모델(LLM) 훈련에 사용되었지만, 더 높은 성능과 낮은 전력 소비가 필요하게 되면서 블랙웰이 도입되었다.
- 엔비디아는 AI 연구 및 클라우드 컴퓨팅 기업(예: 마이크로소프트, 아마존, 구글)과 협력하여 AI 가속기 시장에서의 경쟁력을 강화하고자 블랙웰을 발표했다.
주요 사양 및 성능[편집]
- 아키텍처
- Hopper 아키텍처의 후속 버전으로, 향상된 텐서 코어(Tensor Core) 및 연산 유닛을 포함하고 있다.
- 대규모 병렬 연산 최적화: AI 훈련 및 추론 속도를 높이기 위해 더욱 효율적인 연산 방식을 채택.
- 초고속 메모리 지원: HBM3e 또는 차세대 HBM4 메모리를 탑재하여 데이터 처리 속도를 극대화.
- 성능
블랙웰 아키텍처는 이전 세대 대비 AI 추론 성능을 최대 30배 향상시키고, 에너지 효율성을 최대 25배 개선하였다. 이러한 성능 향상은 대규모 데이터 센터의 운영 비용 절감과 환경 친화적인 컴퓨팅을 가능하게 한다.
- FP8(Floating Point 8-bit) 연산에서 H100 대비 2~3배 성능 향상.
- 대규모 행렬 연산 최적화: 트랜스포머 기반 AI 모델의 훈련 속도를 개선.
- 저전력 고효율 설계: 기존 GPU 대비 전력 효율성이 개선되어, 동일한 전력으로 더 많은 연산을 수행 가능.
- 주요 특징
- 성능 향상: AI 훈련 및 추론 속도 모두 호퍼 대비 최대 2배 이상 향상
- 메모리 최적화: 고대역폭 메모리(HBM)와의 통합으로 데이터 처리 속도 및 효율 극대화
- 전력 효율 개선: 동일 전력 소비 대비 연산 성능 증가로 에너지 효율성 향상
- 확장성 확보: 멀티 GPU 연산에 최적화된 구조로 대형 언어 모델(LLM) 훈련에 최적화
세부 기술 요소 분석[편집]
- Blackwell GPU 칩 구조: 블랙웰은 칩렛(Chiplet) 기반 설계를 채택해, 여러 개의 GPU 다이를 하나의 패키지에 통합함으로써 확장성과 제조 효율성을 동시에 달성한다.이 구조는 초대형 AI 모델 학습에 적합한 고밀도 연산 환경을 제공한다.
- NVLink 5.0: 블랙웰은 최신 고속 인터커넥트 기술인 NVLink 5.0을 적용하여 GPU 간 데이터 전송 속도를 크게 향상시켰다. 이는 여러 GPU를 병렬로 연결해 사용할 때 병목현상을 최소화하고, 대규모 병렬 컴퓨팅의 성능을 극대화하는 데 필수적인 기술이다.
- Transformer Engine 2.0: 엔비디아는 블랙웰에 최신 AI 연산 엔진인 Transformer Engine 2.0을 내장했다. 이 엔진은 INT8, FP8, FP16 등 다양한 연산 정밀도를 자동으로 전환하며, 딥러닝 연산을 최적화하다. 특히 GPT, LLaMA, Claude 등 LLM에 특화된 효율적 학습을 제공한다.
- 차세대 NVCache 및 HBM3e 메모리: 블랙웰은 대용량 고대역폭 메모리인 HBM3e를 활용하여, 이전 세대보다 훨씬 많은 파라미터와 연산량을 처리할 수 있다. NVCache 기술을 통해 GPU 내부 캐시 활용도를 극대화하여 지연 시간도 대폭 줄였다.
- 보안 강화 기능: AI 칩의 활용처가 확대됨에 따라 블랙웰은 데이터 보호와 모델 보안을 위한 최신 하드웨어 기반 보안 모듈도 함께 탑재하였다. 이는 금융, 헬스케어, 국방 등 민감한 분야에서의 활용도를 높이는 요소이다.
제품 라인업[편집]
엔비디아는 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 다양한 용도의 GPU를 출시했다. 이 라인업은 주로 데이터센터, AI 훈련 및 추론, 고성능 컴퓨팅(HPC), 엔터프라이즈 AI 등 여러 분야를 타겟으로 한다.
데이터센터 및 AI 가속기용 GPU[편집]
이 제품군은 대규모 AI 훈련 및 추론을 수행하는 데이터센터 및 클라우드 환경을 위해 설계되었다.
- ① B100 (Blackwell B100)
- H100의 후속 모델로, 가장 강력한 AI 및 HPC 가속기.
- HBM3e 또는 HBM4 메모리 지원으로 더 높은 대역폭 및 용량 제공.
- FP8, FP16, TF32 등 AI 훈련 및 추론에 최적화된 연산 성능 향상.
- 기존 H100 대비 2~3배 높은 AI 연산 성능을 제공.
- 초대형 언어 모델(LLM) 훈련 및 추론에 최적화됨.
- ② B200 (Blackwell B200)
- B100보다 더 강력한 AI 성능을 제공하는 플래그십 AI GPU.
- HBM4 기반의 고대역폭 메모리 구성으로 대형 AI 모델 처리에 최적화.
- 서버 및 데이터센터에서 대규모 병렬 연산을 수행하는 데 사용됨.
- FP8 연산 성능이 기존 H100 대비 4배 이상 향상.
- 멀티-GPU 아키텍처 최적화로 데이터 병렬처리를 더욱 효과적으로 수행.
- ③ B40 및 B80 (Blackwell B40/B80)
- B100, B200의 경량 버전으로, 추론 및 중간 규모 AI 워크로드에 적합.
- 에너지 효율성 향상 및 고성능 대비 비용 절감형 모델.
- 클라우드 AI 및 기업용 AI 서비스에 활용됨.
워크스테이션 및 엔터프라이즈 AI GPU[편집]
이 라인업은 기업 AI 개발, 연구소, AI 소프트웨어 개발자 등을 위한 제품으로 설계되었다.
- ① RTX Blackwell (지포스 RTX 5090/5080)
- 차세대 게이밍 및 크리에이터용 GPU로 예상됨.
- 기존 Ada Lovelace 아키텍처(RTX 4090)의 후속 모델.
- DLSS(딥 러닝 슈퍼 샘플링) 및 AI 가속 기능 강화.
- 더 높은 전력 효율성 및 발열 제어를 위한 개선된 공정 적용.
- ② B2 Ultra 및 B2 Max
- AI 개발 및 기업 연구소에서 활용할 수 있는 고성능 엔터프라이즈 GPU.
- 대형 AI 모델을 훈련하는 로컬 AI 서버 및 데이터센터 구축용.
- 워크스테이션 환경에서 활용 가능하도록 단일 GPU 구성 최적화.
고성능 컴퓨팅(HPC) 및 슈퍼컴퓨터용 GPU[편집]
이 라인업은 과학 연구, 유전체 분석, 물리 시뮬레이션, 기후 모델링 등 고성능 연산이 필요한 환경을 타겟으로 한다.
- ① B100 HPC (Blackwell B100 for HPC)
- 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 과학 연구에 특화된 모델.
- 기존 A100, H100 대비 더 높은 FP64 연산 성능 제공.
- 슈퍼컴퓨터 및 연구 기관에서 활용될 가능성이 큼.
- ② B200 HPC
- 엔비디아의 가장 강력한 HPC 전용 GPU로, FP64 연산 성능이 기존 H100 대비 2배 이상 증가.
- 유전체 분석, 양자 컴퓨팅, 천체 물리학 등 초고성능 연산 작업을 수행하는 연구 환경에서 사용됨.
블랙웰 라인업 정리[편집]
제품명 용도 특징 B100 AI 훈련 및 추론 H100 후속, HBM3e 지원, FP8 성능 향상 B200 AI 슈퍼컴퓨터 HBM4 지원, AI 모델 훈련 최적화, 최고 성능 B40/B80 중형 AI 가속 데이터센터 및 클라우드 AI 서비스 최적화 RTX Blackwell (지포스 RTX 5090/5080) 게이밍 및 크리에이터 차세대 GPU, DLSS 및 AI 가속 강화 B2 Ultra/Max 기업 AI 및 연구소 워크스테이션 최적화, 로컬 AI 서버 구축 B100 HPC 과학 및 HPC FP64 연산 최적화, 고성능 연구 환경용 B200 HPC 슈퍼컴퓨터 HPC 특화, 초고성능 연산 작업 지원
적용 분야[편집]
- 대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 추론: GPT-4와 같은 모델의 효율적인 학습과 추론을 지원한다.
- 생성형 AI: 이미지, 텍스트 생성 등 다양한 생성형 AI 애플리케이션에서 활용된다.
- 고성능 컴퓨팅(HPC): 과학 계산, 시뮬레이션 등 높은 연산 능력이 필요한 분야에서 사용된다.
- 자율 주행 및 로보틱스: NVIDIA의 AGX Thor 플랫폼에 적용되어, 자율 주행 차량과 로봇의 연산 능력을 향상시킨다.
경쟁 제품[편집]
블랙웰은 현재 AI 가속기 시장에서 다음과 같은 제품과 경쟁하고 있다.
- AMD MI300X: AMD의 데이터센터용 AI 가속기로, 블랙웰과 유사한 용도로 개발됨.
- 구글 TPU v5: 구글의 자체 AI 칩으로, 블랙웰과 경쟁하는 클라우드 기반 AI 가속기.
- 마이크로소프트 Maia 100: 마이크로소프트가 자체 개발한 AI 가속기.
- FuriosaAI RNGD: 한국의 퓨리오사AI에서 개발한 AI 추론용 칩.
전망 및 영향[편집]
- 데이터센터 및 AI 연구소에서 대규모 도입 예상
- 마이크로소프트, 아마존, 구글 등 클라우드 AI 기업과 협력 강화
- AI 훈련 및 HPC 성능 혁신으로 시장 점유율 확대
- 엔비디아가 AI 및 데이터센터 시장을 주도할 가능성 더욱 커짐.
참고자료[편집]
- 김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수, 〈새 괴물반도체 '블랙웰'이 드러낸 엔비디아의 야심은〉, 《조선일보》, 2024-04-21
- blueflag, 〈NVIDIA 블랙웰 (Blackwell) 아키텍처 발표와 2025년 엔비디아 주가 전망〉, 《티스토리》, 2025-04-02
- 별다람IT, 〈엔비디아 블랙웰 GPU: 뜻, 성능, 출시일 총정리!〉, 《네이버 블로그》, 2024-08-30
같이 보기[편집]
