AMD MI300X vs NVIDIA H100: CUDA 독점 체제를 무너뜨리는 대안 GPU 솔루션
2025년 12월 8일 업데이트
AMD의 MI300X 가속기는 $15,000의 가격에 192GB 메모리를 제공하는 반면, H100은 $32,000에 80GB에 불과합니다. 이는 NVIDIA가 AI 가속기 시장의 92%를 장악할 수 있게 했던 경제 구조를 근본적으로 뒤흔들고 있습니다.¹ 한때 NVIDIA의 가격 정책을 당연하게 받아들였던 기업들이 이제는 AMD의 제품이 절반의 비용으로 많은 워크로드에서 H100 성능에 필적하며, 대용량 메모리가 비용이 많이 드는 멀티 GPU 구성을 불필요하게 만든다는 사실을 발견하고 있습니다. 이러한 변화는 기업들이 NVIDIA의 할당 제약에서 벗어날 대안을 절실히 찾고 있는 시점에 정확히 도래했습니다.
2025년 12월 업데이트: AMD의 경쟁력이 크게 강화되었습니다. MI325X는 2024년 4분기에 256GB HBM3e 메모리(200GB를 초과한 최초의 AI GPU)와 함께 출시되었으며, 2025년 초부터 Vultr 등을 통해 클라우드에서 이용 가능합니다. MI355X(CDNA 4 아키텍처)는 2025년 하반기 출시 예정으로, 288GB 메모리와 8배의 성능 향상을 약속합니다. 한편, MI300X 도입은 Microsoft Azure, Meta, Dell Technologies, HPE, Lenovo 등 주요 기업으로 확대되었습니다. NVIDIA의 Blackwell 시스템이 현재 출하 중이지만, AMD의 공격적인 로드맵—매년 새로운 GPU 아키텍처—은 경쟁 압력을 높게 유지하고 있습니다.
NVIDIA의 독점 체제를 무너뜨리기 위해서는 경쟁력 있는 하드웨어 이상의 것이 필요합니다—생태계의 전환이 필요합니다. CUDA의 15년 선점은 NVIDIA 프로그래밍 모델에 능숙한 300만 명의 개발자, 500개 이상의 최적화된 라이브러리, 그리고 NVIDIA 하드웨어를 기본으로 가정하는 프레임워크를 만들어냈습니다.² AMD의 ROCm 플랫폼은 HIP 변환을 통한 CUDA 호환성을 약속하지만, 초기 도입자들은 NVIDIA 시스템에서 "그냥 작동하는" 엣지 케이스를 해결하는 데 수개월을 소비했다고 보고합니다.³ 소프트웨어 격차가 진정한 독점을 나타내며, 실리콘 우위가 아닙니다.
Microsoft가 Azure OpenAI 서비스를 위해 수만 대의 MI300X 가속기를 배포한 것은 AMD의 엔터프라이즈 준비 상태를 입증하는 동시에 도입 과제를 드러냅니다.⁴ 엔지니어들은 6개월 동안 PyTorch 성능을 최적화하는 데 투입했으며, 광범위한 커널 튜닝 후에야 H100 처리량의 95%를 달성했습니다. Oracle Cloud Infrastructure는 NVIDIA 공급 제약으로 인해 H100을 구할 수 없었던 소버린 클라우드 배포에 MI300X를 선택했습니다.⁵ 이러한 배포는 MI300X의 실용성을 증명하는 동시에 CUDA 의존성에서 벗어나기 위해 필요한 엔지니어링 투자를 부각시킵니다.
하드웨어 아키텍처는 서로 다른 철학을 보여준다
MI300X는 전통적인 GPU 설계를 버리고 CPU와 GPU 기능을 단일 패키지에 결합한 APU(Accelerated Processing Unit) 아키텍처를 채택했습니다. 8개의 Zen 4 CPU 코어가 CDNA 3 GPU 컴플렉스와 동일한 메모리 공간을 공유하여 기존 아키텍처를 제약하는 PCIe 병목 현상을 제거합니다.⁶ 통합 메모리 모델은 CPU가 GPU 메모리로 복사하지 않고도 데이터를 전처리할 수 있어 시간과 전력을 모두 절약합니다. CPU와 GPU 연산을 번갈아 수행하는 애플리케이션은 이 아키텍처 이점만으로 40%의 성능 향상을 보입니다.
메모리 용량은 5.3TB/s 대역폭으로 192GB를 제공하는 8개의 HBM3 스택을 통해 MI300X의 킬러 기능이 됩니다.⁷ 이 용량은 여러 대의 H100이 필요한 대규모 언어 모델 전체를 로드할 수 있게 하여 배포를 단순화하고 비용을 절감합니다. 단일 MI300X는 KV 캐시와 활성화를 위한 충분한 공간과 함께 700억 파라미터 모델을 서빙할 수 있습니다. 동일한 구성은 복잡한 모델 샤딩이 필요한 두 대의 H100을 요구합니다. 메모리 대역폭은 H100의 3.35TB/s를 크게 초과하여 어텐션 메커니즘과 같은 메모리 바운드 연산을 가속화합니다.
칩렛 설계는 경쟁력 있는 성능을 유지하면서 AMD의 공격적인 가격 책정을 가능하게 합니다. MI300X는 13개의 칩렛을 사용합니다: 4개의 컴퓨트 다이, 4개의 I/O 다이, 그리고 모든 것을 연결하는 5개의 활성 인터포저 다이.⁸ 더 작은 칩렛을 제조하면 모놀리식 설계에 비해 수율이 극적으로 개선되어 비용이 30-40% 절감됩니다. NVIDIA의 H100 모놀리식 다이는 814mm²에 달하며 레티클 한계에 가까워 수량에 관계없이 모든 칩이 비쌉니다. AMD의 모듈식 접근 방식은 제조를 더 효율적으로 확장합니다.
전력 효율성은 워크로드에 따라 복잡한 양상을 보입니다. MI300X는 H100의 700W에 비해 750W TDP를 소비하여 메모리 용량을 고려하기 전까지는 더 나빠 보입니다.⁹ H100의 80GB에 맞는 워크로드는 MI300X에서 7% 더 높은 전력 소비를 보입니다. 그러나 메모리 제약으로 인해 두 대의 H100이 필요한 워크로드는 총 1,400W를 소비하는 반면 MI300X는 750W로, 46%의 전력 절감을 제공합니다. 교차점은 약 85GB 모델 크기에 있으며, 이 이상에서는 MI300X가 극적으로 더 효율적입니다.
인터커넥트 기능은 클러스터 확장 잠재력을 결정합니다. MI300X는 GPU 간 896GB/s의 AMD Infinity Fabric을 지원하며, 이는 NVLink의 900GB/s와 경쟁력이 있습니다.¹⁰ 그러나 Infinity Fabric은 8개의 GPU만 직접 연결할 수 있는 반면 NVLink는 NVLink Switch 시스템에서 최대 256개의 GPU를 연결할 수 있습니다. 이 제한은 MI300X를 소규모 클러스터로 제한하거나 대규모 배포를 위해 Ethernet/InfiniBand가 필요합니다. AMD의 차기 Infinity Fabric 4는 256-GPU 연결을 약속하지만, 많은 조직이 아키텍처에 커밋한 후에 도착합니다.
소프트웨어 생태계가 도입 마찰을 만든다
ROCm(Radeon Open Compute)은 CUDA에 대한 AMD의 답이지만, 성숙도 격차는 단순히 연수 이상을 포함합니다—개발자 마인드셰어, 문서 품질, 생태계 통합을 포괄합니다. ROCm 6.0은 PyTorch 2.0과 TensorFlow 2.15를 포함한 주요 프레임워크를 지원하지만, 성능 최적화는 CUDA가 자동으로 작동하는 곳에서 수동 개입을 요구합니다.¹¹ AMD는 CUDA 코드를 변환하기 위해 HIP(Heterogeneous-compute Interface for Portability)를 제공하여 간단한 커널의 경우 90% 자동 변환 성공률을 달성하지만 복잡한 애플리케이션에서는 수동 수정이 필요합니다.¹²
라이브러리 가용성은 마이그레이션을 위한 가장 즉각적인 도전입니다. NVIDIA의 cuDNN, cuBLAS, Thrust 라이브러리는 MIOpen, rocBLAS, rocThrust에서 ROCm 동등물을 가지고 있지만 기능 동등성은 불완전합니다.¹³ NVIDIA의 Triton 추론 서버와 같은 전문 라이브러리는 AMD 동등물이 없어 조직이 대안을 찾거나 맞춤형 솔루션을 개발해야 합니다. 누락된 라이브러리는 종종 핵심 기능보다는 중요한 프로덕션 기능을 지원하며, 배포 중에만 발견됩니다.
프레임워크 최적화는 벤치마크가 가리는 성능 격차를 드러냅니다. PyTorch는 ROCm 백엔드를 통해 MI300X에서 실행되지만, 많은 연산이 최적화된 커널이 아닌 더 느린 일반 구현으로 폴백됩니다.¹⁴ 트랜스포머 모델 성능에 중요한 Flash Attention은 최근에야 ROCm 지원을 얻었으며 CUDA 구현보다 20% 느리게 실행됩니다. 혼합 정밀도 훈련도 유사한 페널티를 보입니다. AMD와 프레임워크 유지 관리자가 격차를 적극적으로 줄이고 있지만, 속도가 프로덕션 배포를 좌절시킵니다.
개발자 도구 성숙도는 생산성에 크게 영향을 미칩니다. NVIDIA의 Nsight는 15년에 걸쳐 정제된 포괄적인 프로파일링 및 디버깅 기능을 제공합니다. AMD의 ROCm 프로파일러는 유사한 기능을 제공하지만 인기 있는 IDE 및 워크플로 도구와의 통합이 부족합니다. 문서 품질은 매우 다양합니다: 일부 ROCm 기능에는 우수한 가이드가 있는 반면 다른 기능에는 최소한의 예제만 있습니다. 일관성 부족으로 개발자는 확립된 패턴을 따르기보다 실험해야 하며, 복잡한 애플리케이션의 경우 개발 시간이 2-3배 증가합니다.
커뮤니티 지원 역학은 NVIDIA에 압도적으로 유리합니다. Stack Overflow에는 50,000개 이상의 CUDA 질문이 있는 반면 ROCm은 500개입니다.¹⁵ GitHub에는 수천 개의 CUDA 예제가 있는 반면 AMD는 수백 개입니다. 개발자가 문제를 만나면 CUDA 솔루션을 찾는 데 몇 분이 걸리는 반면 ROCm 문제는 며칠의 조사가 필요할 수 있습니다. 커뮤니티 격차는 조직이 집단 지식을 활용하기보다 내부적으로 문제를 해결해야 하므로 숨겨진 비용을 만듭니다.
성능 벤치마크는 신중한 해석이 필요하다
원시 FLOPS 비교는 MI300X가 383 TFLOPS FP16 대 H100의 378 TFLOPS로 유리하지만, 1.3%의 이점은 실제 워크로드에서 사라집니다.¹⁶ 메모리 대역폭 이점 58%(5.3TB/s 대 3.35TB/s)는 메모리 바운드 연산에 더 의미 있는 성능 이점을 제공합니다. 메모리 대역폭에 의해 지배되는 대규모 언어 모델 추론은 모델이 단일 GPU 메모리에 맞을 때 MI300X에서 35-40% 더 빠르게 실행됩니다. 훈련 성능은 연산 조합과 최적화 품질에 따라 크게 다릅니다.
MLPerf 결과는 표준화된 비교를 제공하지만 신중한 분석이 필요합니다. AMD의 공식 MI300X 제출은 단일 가속기 비교 시 BERT 훈련에서 H100 성능의 95%를 달성합니다.¹⁷ 그러나 이 결과는 AMD 엔지니어가 6개월에 걸쳐 광범위한 최적화를 수행해야 했습니다. 유사한 전문성이 없는 조직은 처음에 70-80%의 상대 성능을 봅니다. ROCm이 성숙해짐에 따라 격차가 좁아지지만, H100과의 즉각적인 동등성을 기대하면 실망하게 됩니다.
실제 배포는 워크로드별 변동을 보여줍니다. Lambda Labs는 MI300X가 대용량 배치 추론에서 탁월하며, 700억 파라미터 모델에서 H100보다 2.3배 더 많은 동시 사용자를 서빙한다고 보고합니다.¹⁸ 이 이점은 전적으로 더 큰 배치 크기를 가능하게 하는 메모리 용량에서 비롯됩니다. 반대로, 소규모 배치 지연 시간에 민감한 추론은 커널 실행 오버헤드로 인해 MI300X에서 15% 느리게 실행됩니다. 워크로드 특성을 이해하는 것이 플랫폼 선택에 매우 중요해집니다.
전력 효율성 지표는 구성에 크게 의존합니다. AMD는 2.5배 더 나은 와트당 성능을 주장하지만, 이는 메모리 용량을 위해 필요한 부분적으로 활용되는 H100 클러스터에 대해 완전히 활용되는 MI300X를 비교합니다.¹⁹ 두 시스템이 메모리 용량에 맞게 최적으로 구성되면, MI300X는 대규모 모델에서 20% 더 나은 효율성을 보이고 소규모 모델에서는 10% 더 나쁜 효율성을 보입니다. 약 1000억 파라미터 부근의 교차점은 모델 크기가 커짐에 따라 MI300X를 점점 더 매력적으로 만듭니다.
멀티 GPU 스케일링은 아키텍처 차이를 노출합니다. H100의 NVLink는 대부분의 워크로드에서 8개 GPU까지 거의 선형 스케일링을 가능하게 합니다. MI300X의 Infinity Fabric은 4개 GPU까지 유사한 스케일링을 보이지만 NUMA 효과와 드라이버 제한으로 인해 그 이상에서는 저하됩니다.²⁰ 노드 간 분산 훈련은 두 시스템 모두 네트워크 성능에 의존하므로 동일한 스케일링을 보입니다. 이 제한은 단순화된 배포를 위해 단일 노드 성능이 필요한 고객에게 가장 중요합니다.
비용 분석이 조달 전략을 뒤흔든다
하드웨어 구매 비용은 이야기의 일부에 불과합니다. $15,000의 MI300X 대 $32,000의 H100은 결정적으로 보이지만, 총 비용에는 전력, 냉각, 랙 공간, 네트워킹이 포함됩니다. 완전한 MI300X 노드는 동등한 H100 구성의 $250,000에 비해 $120,000입니다. 52%의 하드웨어 절감은 인프라를 고려할 때 복리로 증가합니다: 더 적은 노드는 더 적은 지원 장비를 필요로 합니다. 새 클러스터를 구축하는 조직은 MI300X를 선택하면 자본 비용을 40-45% 절감합니다.
운영 비용은 활용 패턴에 따라 변합니다. MI300X의 더 높은 유휴 전력 소비(250W 대 150W)는 저활용 배포에 불이익을 줍니다.²¹ 24/7 훈련을 실행하는 조직은 전력 비용에서 최소한의 차이를 봅니다. 메모리 용량 이점은 대규모 모델 배포에서 노드 수를 30-50% 줄여 비례적인 운영 비용을 절감합니다. 냉각 비용은 전력 소비를 추적하므로 TCO 계산에서 워크로드 특성이 중요합니다.
기존 NVIDIA 배포의 경우 소프트웨어 마이그레이션 비용이 종종 하드웨어 절감을 초과합니다. CUDA 애플리케이션을 ROCm으로 변환하는 데 일반적인 애플리케이션의 경우 3-6 엔지니어-월이 필요하며, 인건비로 $150,000-300,000가 듭니다.²² 맞춤형 커널이 있는 복잡한 애플리케이션은 12개월 이상이 필요할 수 있습니다. 조직은 마이그레이션 비용과 장기적인 절감을 비교해야 합니다. 새 배포는 마이그레이션 비용을 피하므로 그린필드 프로젝트에서 MI300X가 매력적입니다.
공급업체 지원 차이는 운영 비용에 크게 영향을 미칩니다. NVIDIA의 성숙한 지원 생태계에는 인증된 컨설턴트, 광범위한 교육 프로그램, 엔터프라이즈 지원 계약이 포함됩니다. AMD의 더 작은 생태계는 전문 지식을 찾는 데 가용할 때 50-100% 더 비쌉니다.²³ 조직은 내부 전문성 개발 또는 프리미엄 컨설팅 요금에 대한 예산을 책정해야 합니다. 도입이 증가함에 따라 지원 격차가 좁아지지만 위험 회피 기업에게는 여전히 고려 사항입니다.
시장 역학 및 가용성
[번역을 위해 내용 잘림]
