💡 "AI 훈련 속도 4배↑, 1엑사플롭스 성능!"
구글이 엔비디아 블랙웰(B200) GPU 기반의 **‘A4X 가상 머신(VM)’**을 출시했다!
✔️ MS 애저에 이어 구글 클라우드도 엔비디아 NVL72 클러스터 도입!
✔️ 초대형 AI 모델 훈련 & 추론 최적화!
✔️ NV링크 기술로 72개 GPU를 연결, 극강의 성능 제공!
🔥 과연 A4X VM이 AI 업계에 어떤 변화를 가져올까?
자세한 내용을 살펴보자! 🧐
🔥 구글, 엔비디아 블랙웰 AI GPU 기반 A4X VM 출시!
📌 A4X VM, AI 훈련 속도 4배 향상!
구글 클라우드는 3월 20일(현지시간)
**엔비디아 GB200 블랙웰 기반 'NVL72 클러스터'**를 활용한 A4X VM을 미리보기로 출시했다!
💡 A4X VM의 핵심 특징
✔️ 72개 엔비디아 B200 블랙웰 GPU
✔️ 36개 엔비디아 그레이스 CPU
✔️ AI 훈련 속도 4배 증가 (H100 기반 A3 VM 대비)
✔️ 1엑사플롭스(ExaFLOPS) 이상의 연산 성능
✔️ NV링크(NVLink) 기술로 GPU 간 메모리 공유
📢 즉, 대형 AI 모델 훈련 & 추론을 한 번에 가능하게 해주는 초강력 AI 클러스터!
🧠 NV링크 + 초강력 AI 모델 훈련 & 추론 최적화
📌 A4X VM은 NV링크 기술을 활용하여 GPU 간 데이터 전송 속도를 극대화!
✅ GPU 72개 간 메모리 공유 → 응답 속도 & 추론 정확도 상승
✅ 멀티모달 AI & 대형 언어 모델(LLM)에도 최적화
✔️ FP8/INT8/FP6 기준 최대 1440 PFLOPS 성능 제공
✔️ 훈련과 추론을 동시에 수행 가능!
✔️ 동시 추론 요청 처리 기능 탑재
💡 즉, AI 모델 훈련 속도 & 실행 성능이 크게 향상된다는 의미!
💰 A4X VM vs A4 VM, 가격은 아직 미공개!
📌 A4X VM 외에도, A4 VM도 함께 출시!
✔️ A4X VM → 대규모 AI 훈련 & 초고성능 AI 연산
✔️ A4 VM → 일반적인 AI 훈련 & 미세조정용
(💡 A4 VM에는 아직 공개되지 않은 프로세서가 사용될 예정!)
🔍 가격 정보는 아직 미공개!
📢 하지만 H100 기반 A3 VM보다 훨씬 비쌀 것으로 예상됨!
🏆 구글 vs MS vs AWS, AI 클라우드 전쟁 격화!
📌 MS 애저(Azure) → 올해 1월, 엔비디아 NVL72 클러스터 도입
📌 구글 클라우드 → 이번에 A4X VM으로 같은 클러스터 도입!
💡 즉, MS & 구글이 엔비디아 GPU 클러스터를 본격적으로 클라우드에 적용 중!
📢 아마존 AWS도 올해 엔비디아 블랙웰 기반 AI 서비스 출시 예정!
👉 AI 클라우드 시장이 MS, 구글, AWS의 3강 체제로 재편될 가능성!
🎯 엔비디아 의존도 낮추려는 구글, TPU도 병행 사용
📌 하지만 구글은 엔비디아에 100% 의존하지 않는다!
✅ 구글의 자체 AI 칩 'TPU'도 구글 클라우드에서 사용 중!
✅ TPU로 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고, AI 연산 비용 절감 전략!
🚀 즉, 엔비디아 블랙웰 + TPU 병행으로 AI 시장을 장악하려는 구글의 큰 그림!
🏁 결론: AI 훈련 속도 4배 ↑, AI 클라우드 전쟁 본격화!
✅ 구글, 엔비디아 블랙웰 기반 'A4X VM' 출시!
✅ NVL72 클러스터 도입 → MS 애저에 이어 두 번째 사례!
✅ 훈련 속도 4배 향상 & 1엑사플롭스 AI 연산 성능!
✅ AI 클라우드 시장, MS-구글-AWS 3강 체제로 격화!
✅ 구글, 엔비디아 의존도 낮추기 위해 TPU도 병행 사용!
💡 AI 훈련 & 추론의 속도가 혁신적으로 빨라지는 시대가 왔다!
📢 AI 연구자, 개발자라면 A4X VM을 주목해야 할 때!
📌 여러분의 생각은?
💬 "AI 훈련 속도가 4배 빨라진다면, 어떤 혁신이 가능할까요?"
💬 "클라우드 AI 시장, MS vs 구글 vs AWS… 승자는 누구?"
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