Amazon Trainium과 Inferentia: AWS 실리콘 생태계 가이드

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: 500,000개의 Trainium2 칩으로 Anthropic의 Claude를 훈련하는 Project Rainier가 가동되었습니다—세계 최대의 비-NVIDIA AI 클러스터입니다. Trainium3이 re:Invent 2025에서 TSMC 3nm 공정으로 칩당 2.52 PFLOPS를 제공하며 출시되었습니다. Trainium4 로드맵에는 하이브리드 GPU/Trainium 클러스터를 위한 NVIDIA NVLink Fusion 지원이 포함되어 있습니다. Neuron SDK가 PyTorch와 JAX 워크로드에 대해 엔터프라이즈 수준의 성숙도에 도달하고 있습니다.

Amazon Web Services는 커스텀 실리콘 기반 세계 최대 AI 훈련 클러스터를 운영하고 있습니다. 2025년 10월에 가동된 Project Rainier는 Anthropic의 Claude 모델 훈련에만 전용으로 사용되는 인디애나주 1,200에이커 규모의 시설에 약 500,000개의 Trainium2 칩을 배치하고 있습니다.¹ 이 클러스터는 Anthropic이 이전 Claude 버전에 사용했던 것보다 5배 더 많은 컴퓨팅 파워를 제공하며, AWS 커스텀 AI 칩이 실험적 대안에서 프런티어 AI 개발을 지원하는 인프라로 성숙했음을 보여줍니다.

AWS 실리콘 채택을 이끄는 경제성은 명확합니다: Trainium2 인스턴스는 많은 워크로드에서 경쟁력 있는 성능을 제공하면서 비교 가능한 NVIDIA H100 인스턴스 대비 약 절반의 비용이 듭니다.² Neuron SDK 통합에 투자할 의향이 있는 조직에게 AWS 커스텀 칩은 훈련 및 추론 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 경로를 제공합니다. 언제 Trainium을, 언제 Inferentia를, 그리고 언제 NVIDIA가 더 나은 선택인지 이해하면 기업의 AI 인프라 지출을 최적화할 수 있습니다.

Trainium 아키텍처 발전

AWS는 2015년 3억 5천만 달러에 인수한 이스라엘 칩 설계 회사 Annapurna Labs를 통해 Trainium을 개발했습니다. 이 인수는 커스텀 실리콘이 NVIDIA 및 하이퍼스케일러 경쟁사에 대한 AWS의 경쟁 전략의 핵심이 되면서 선견지명이 있었던 것으로 평가됩니다.

1세대 Trainium (2022): trn1.32xlarge 인스턴스당 16개의 Trainium 칩과 NeuronLink 고대역폭 연결을 도입했습니다. 이 칩은 낮은 비용으로 NVIDIA A100과 경쟁력 있는 성능을 제공하며 트랜스포머 모델 훈련을 목표로 했습니다. Neuron SDK 미성숙과 제한된 모델 지원으로 초기 채택은 제한적이었습니다.

Trainium2 (2024): 1세대 칩 대비 4배 성능 향상을 제공했습니다. Trn2 인스턴스는 인스턴스당 최대 16개의 Trainium2 칩을 탑재하며, UltraServer 구성에서는 NeuronLink를 통해 64개의 칩을 연결합니다.³ 메모리가 칩당 96GB HBM으로 증가하고 대역폭도 크게 향상되었습니다. Trainium2는 Anthropic의 Project Rainier와 함께 AWS의 돌파구를 이끌었습니다.

Trainium3 (2025년 12월): AWS의 첫 3nm AI 칩으로 칩당 2.52 페타플롭스의 FP8 컴퓨팅과 144GB HBM3e 메모리, 4.9TB/s 대역폭을 제공합니다.⁴ 단일 Trn3 UltraServer는 144개의 칩을 호스팅하여 총 362 FP8 페타플롭스를 제공합니다. 이 아키텍처는 MXFP8, MXFP4, 구조적 희소성 지원을 추가하며 Trainium2 대비 에너지 효율성을 40% 개선했습니다.

Trainium4 (발표됨): 이미 개발 중이며 Trainium3 대비 6배 FP4 처리량, 3배 FP8 성능, 4배 메모리 대역폭을 약속합니다.⁵ 이 칩은 NVIDIA NVLink Fusion을 지원하여 통합 클러스터에서 Trainium과 NVIDIA GPU를 혼합한 하이브리드 배포를 가능하게 합니다.

비용 최적화 추론을 위한 Inferentia

AWS Inferentia 칩은 절대적인 지연 시간보다 예측당 비용이 더 중요한 추론 워크로드를 목표로 합니다. 이 칩은 Trainium의 훈련 중심 기능을 보완하여 ML 워크플로우를 위한 완전한 커스텀 실리콘 생태계를 만듭니다.

1세대 Inferentia (2019): Inf1 인스턴스는 비교 가능한 GPU 인스턴스 대비 2.3배 높은 처리량과 70% 낮은 추론당 비용을 제공했습니다.⁶ 이 칩은 훈련 중심 Trainium이 등장하기 전에 AWS의 커스텀 실리콘 전략을 확립했습니다.

Inferentia2 (2023): 각 칩은 32GB HBM과 함께 190 TFLOPS FP16 성능을 제공하며, 1세대 대비 4배 높은 처리량과 10배 낮은 지연 시간을 나타냅니다.⁷ Inf2 인스턴스는 대규모 모델의 분산 추론을 위해 NeuronLink 연결로 인스턴스당 최대 12개의 칩으로 확장됩니다.

Inf2 인스턴스는 추론 워크로드에 대해 비교 가능한 EC2 인스턴스보다 40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공합니다. Metagenomi와 같은 조직은 Inferentia에 단백질 언어 모델을 배포하여 56% 비용 절감을 달성했습니다.⁸ Amazon 자체 Rufus AI 어시스턴트도 Inferentia에서 실행되어 2배 빠른 응답 시간과 50% 추론 비용 절감을 달성했습니다.

Inferentia3는 발표되지 않았습니다. AWS는 별도의 칩 라인을 유지하기보다 훈련과 추론 모두에 혜택을 주는 Trainium 개선에 집중하는 것으로 보입니다. Trainium3의 추론 최적화는 제품군 간의 수렴을 시사합니다.

Neuron SDK: 프레임워크와 실리콘의 연결

AWS Neuron SDK는 표준 ML 프레임워크가 Trainium과 Inferentia에서 실행될 수 있도록 하는 소프트웨어 계층을 제공합니다. SDK 성숙도가 역사적으로 채택을 제한했지만, 2025년 릴리스에서 개발자 경험이 획기적으로 개선되었습니다.

TorchNeuron (2025): CUDA GPU와 함께 Trainium을 일급 장치로 통합하는 네이티브 PyTorch 백엔드입니다.⁹ TorchNeuron은 디버깅을 위한 즉시 실행 모드, 네이티브 분산 API(FSDP, DTensor), torch.compile 지원을 제공합니다. HuggingFace Transformers나 TorchTitan을 사용하는 모델은 최소한의 코드 변경만 필요합니다.

import torch
import torch_neuron

# Trainium이 표준 PyTorch 장치로 나타남
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# 표준 PyTorch 훈련 루프가 변경 없이 작동
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (2025년 11월): Python 3.11 호환성과 함께 PyTorch 2.8 및 JAX 0.6.2 지원을 추가했습니다.¹⁰ 모델 지원이 Llama 4 변형과 베타 버전의 FLUX.1-dev 이미지 생성을 포함하도록 확장되었습니다. Expert 병렬 처리로 이제 NeuronCore 전반에 걸쳐 전문가를 분산하는 MoE 모델 훈련이 가능해졌습니다.

Neuron Kernel Interface (NKI): 최대 성능이 필요한 개발자를 위한 저수준 하드웨어 제어를 제공합니다.¹¹ 향상된 NKI는 직접 ISA 접근과 함께 명령 수준 프로그래밍, 메모리 할당 제어, 실행 스케줄링을 가능하게 합니다. AWS는 NKI 컴파일러를 Apache 2.0 하에 오픈소스로 공개했습니다.

비용 비교: Trainium vs NVIDIA

AWS는 Trainium이 훨씬 낮은 가격에 NVIDIA급 성능을 제공한다고 포지셔닝합니다:

AWS는 Trainium2가 GPU 기반 P5 인스턴스보다 30-40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공한다고 주장합니다.¹² 내부 AWS 벤치마크에 따르면 GPT급 모델에서 유사한 처리량으로 Trainium이 A100 클러스터보다 토큰당 비용을 54% 낮게 유지했습니다.

규모가 커질수록 경제성은 더욱 개선됩니다. Amazon은 특정 워크로드에서 Trainium이 비용의 25%로 H100과 동등한 성능을 제공할 수 있다고 고객에게 제시했습니다.¹³ 마케팅 주장은 특정 사용 사례에 대한 검증이 필요하지만, 호환 가능한 워크로드에 대한 방향성 있는 절감 효과는 상당합니다.

AWS는 2025년 6월에 H100 가격을 약 44% 인하하여 온디맨드 H100 인스턴스를 GPU 시간당 $3-4로 낮췄습니다.¹⁴ 가격 전쟁은 두 기술을 사용하는 고객 모두에게 혜택을 주지만, Trainium은 지원되는 워크로드에 대해 비용 우위를 유지합니다.

Project Rainier: 프런티어 규모의 Trainium

Anthropic의 Project Rainier는 가장 까다로운 AI 워크로드에 대한 Trainium의 실행 가능성을 보여줍니다. 이 클러스터는 AWS의 가장 큰 AI 인프라 배포이자 세계에서 가장 강력한 훈련 시스템 중 하나입니다.

규모: 1,200에이커 규모의 인디애나 부지에 있는 30개 데이터 센터에 약 500,000개의 Trainium2 칩이 배치되어 있습니다.¹⁵ 이 인프라는 Anthropic이 이전 Claude 버전에 사용했던 것보다 5배 더 많은 컴퓨팅을 제공합니다. Anthropic은 훈련과 추론을 합쳐 2025년 말까지 100만 개 이상의 Trainium2 칩에서 실행할 것으로 예상합니다.

아키텍처: Trainium2 UltraServer는 고대역폭 통신을 위해 NeuronLink를 통해 각각 64개의 칩을 연결합니다. 클러스터는 캠퍼스 전체에 특수화된 인터커넥트 인프라가 필요한 여러 건물에 걸쳐 있습니다.

워크로드 관리: Anthropic은 낮 시간 피크 시간대에 대부분의 칩을 추론에 사용하고, 추론 수요가 감소하는 저녁 시간에는 훈련 작업으로 전환합니다.¹⁶ 유연한 스케줄링은 두 워크로드 유형 모두에서 활용률을 극대화합니다.

투자 맥락: Amazon은 2024년 초 이후 Anthropic에 80억 달러를 투자했습니다.¹⁷ 이 파트너십에는 Anthropic이 훈련 속도 개선, 지연 시간 감소, 에너지 효율성 향상을 위한 Trainium3 개발에 입력을 제공하는 기술 협력이 포함됩니다.

Project Rainier는 Trainium이 이전에는 NVIDIA 클러스터가 필요했던 프런티어 모델을 훈련할 수 있음을 검증합니다. 이 성공으로 AWS는 다른 AI 연구소 파트너십 및 엔터프라이즈 훈련 워크로드에서 경쟁할 수 있는 위치를 확보했습니다.

언제 Trainium을 선택해야 하는가

Trainium은 특정 조건에서 가장 큰 가치를 제공합니다:

이상적인 워크로드: - 트랜스포머 모델 훈련(LLM, 비전 트랜스포머) - 100개 이상의 칩이 필요한 대규모 분산 훈련 - 표준 아키텍처를 사용하는 PyTorch 또는 JAX 코드베이스 - 마이그레이션 노력을 정당화하는 30-50% 절감이 필요한 비용 민감형 훈련 - 이미 AWS 생태계에 전념한 조직

마이그레이션 고려 사항: - 특정 모델 및 연산에 대한 Neuron SDK 지원 - 코드 적응 및 검증을 위한 엔지니어링 시간 - AWS에 대한 종속(Trainium은 다른 클라우드에서 사용 불가) - 특정 아키텍처 변형에 대한 성능 검증

권장하지 않는 경우: - CUDA 특정 연산이 필요한 새로운 아키텍처 - 비용에 관계없이 최대 절대 성능이 필요한 워크로드 - 멀티 클라우드 이식성이 필요한 조직 - 마이그레이션 비용이 절감액을 초과하는 소규모 훈련

언제 Inferentia를 선택해야 하는가

Inferentia는 프로덕션 배포를 위한 추론 비용 최적화를 목표로 합니다:

이상적인 워크로드: - 비용이 주요 제약 조건인 대량 추론 - 지연 시간에 관대한 배치 처리 - 표준 모델 아키텍처(BERT, GPT 변형, 비전 모델) - AWS에서 추론 집약적인 워크로드를 실행하는 조직

비용-편익 임계값: 추론 비용이 월 $10,000를 초과하고 워크로드가 지원되는 모델 아키텍처와 일치할 때 Inferentia 마이그레이션이 합리적입니다. 그 이하의 임계값에서는 일반적으로 엔지니어링 노력이 절감액을 초과합니다. 월 $100,000 이상에서는 40-50% 비용 절감이 상당한 수익을 제공합니다.

Trainium3와 경쟁 환경

Trainium3의 2025년 12월 출시는 NVIDIA Blackwell과의 경쟁을 심화시킵니다:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: 칩당 2.52 페타플롭스 FP8, 144GB HBM3e - Blackwell Ultra: 칩당 ~5 페타플롭스 FP8, 288GB HBM3e - Trn3 UltraServer (144 칩): 총 362 페타플롭스 - GB300 NVL72: 총 ~540 페타플롭스

NVIDIA는 칩당 성능 우위를 유지하지만, AWS는 시스템 경제성에서 경쟁합니다. Trn3 UltraServer는 동등한 Blackwell 인프라보다 40-60% 낮은 비용으로 비교 가능한 총 컴퓨팅을 제공할 가능성이 높습니다.¹⁸

Trainium4의 계획된 NVLink Fusion 지원은 AWS가 모든 워크로드에 대한 순수 대체가 실행 가능하지 않다는 것을 인식하고 있음을 시사합니다. 비용 최적화된 구성 요소에는 Trainium을, CUDA 종속 연산에는 NVIDIA GPU를 혼합하는 하이브리드 배포가 표준 아키텍처가 될 수 있습니다.

엔터프라이즈 채택 전략

AWS 실리콘을 평가하는 조직은 구조화된 채택 경로를 따라야 합니다:

1단계: 평가 - 현재 훈련 및 추론 워크로드 인벤토리 작성 - 모델 아키텍처에 대한 Neuron SDK 지원 확인 - 현재 AWS GPU 지출을 기반으로 잠재적 절감액 계산 - 마이그레이션 노력을 위한 엔지니어링 역량 평가

2단계: 파일럿 - 강력한 Neuron SDK 지원이 있는 대표 워크로드 선택 - Trainium과 GPU 인스턴스에서 병렬 훈련 실행 - 정확도, 처리량, 총 비용 검증 - 마이그레이션 요구 사항 및 과제 문서화

3단계: 프로덕션 마이그레이션 - 검증된 워크로드를 Trainium/Inferentia로 마이그레이션 - 지원되지 않는 연산을 위한 GPU 폴백 유지 - 성능 및 비용 모니터링 구현

[번역을 위해 내용이 잘렸습니다]