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AMD는 오늘 개최된 'Advancing AI 2026' 기노트 연설을 통해 차세대 데이터센터 GPU 패밀리인 '인스팅트(Instinct) MI400 시리즈'와 랙 스케일 솔루션인 '헬리오스(Helios)', 그리고 두 제품의 기반이 되는 'CDNA 5' 아키텍처를 전격 발표했습니다. CDNA 5는 2nm 미세 공정에 도달한 AMD 최초의 GPU 아키텍처로, 플래그십 모델인 인스팅트 MI455X는 멀티 차필렛 패키징에 3,200억 개의 트랜지스터와 432GB 용량의 HBM4 메모리를 탑재하고 있습니다. 이는 라데온(Radeon) 게이밍 아키텍처가 아닌 데이터센터 컴퓨팅 아키텍처이지만, CDNA 5에 적용된 일부 설계 방식은 향후 AMD가 추진할 통합 게이밍/컴퓨팅 아키텍처의 지향점을 보여줍니다.

MI400 시리즈는 프론티어 AI 및 AI 팩토리 배포를 위한 '인스팅트 MI455X'와 소버린(Sovereign) AI 및 HPC를 위한 '인스팅트 MI430X'의 두 가지로 나뉩니다. 이 제품들은 헬리오스 랙, 6세대 에픽(EPYC) "베니스(Venice)" CPU, AMD 펜산도(Pensando) 네트워킹과 결합하여 엔비디아의 '베라 루빈(Vera Rubin) NVL72'에 맞서는 AMD의 오픈 개방형 해답을 형성합니다. 본 기사에서는 새로운 ROCm.ai 소프트웨어 스택과 AMD의 클라이언트용 "고르곤 할로(Gorgon Halo)" 티저도 함께 다룹니다.

인스팅트 MI455X: 2nm 공정 기반의 CDNA 5

MI455X는 랙 스케일 배포를 위해 처음부터 설계된 AMD 최초의 GPU입니다. AMD는 컴퓨트(XCD) 칩렛을 TSMC의 N2 공정(2nm 게이트올어라운드, GAA)으로 전환한 반면, FCD 및 MID 칩렛에는 N3P(3nm FinFET) 공정을 적용했습니다. 패키지 내부에는 8개의 XCD, 2개의 IOD, 2개의 FCD 다이와 함께 12개의 HBM4 스택이 통합되어 총 3,200억 개의 트랜지스터를 구성합니다.

주요 사양:

• 메모리: 23.3 TB/s 대역폭을 제공하는 432 GB HBM4

• 컴퓨팅 성능: 피크 MXFP8 20 PF, 피크 MXFP4 40 PF (FP4, FP6, FP8 데이터 타입 지원)

• 호스트 인터페이스: PCI-Express 6.0 x16 (AMD 인피니티 패브릭 프로토콜로 작동하여 페어링된 에픽 "베니스" CPU에 256 GB/s의 양방향 하드웨어 일관성 대역폭 제공)

이전 세대인 인스팅트 MI355X와 비교해 AMD는 최대 4배의 피크 연산 성능, 최대 2.9배의 메모리 대역폭, 1.5배의 용량 증가를 달성했다고 밝혔으며, 이는 'DeepSeek V4 Flash FP4' 서빙 환경에서 최대 18배 높은 토큰 처리량과 최대 34배 낮은 토큰 비용 절감으로 연결됩니다. 23.3 TB/s라는 대역폭 수치는 주목할 만합니다. 당초 이 GPU에 대해 알려졌던 대역폭은 약 19.6 TB/s였으나, 양산형 모델에서는 수치가 유의미하게 상승하여 엔비디아가 베라 루빈 VR200 시스템에서 제시한 22 TB/s를 근소하게 앞서게 되었습니다.

CDNA 5 아키텍처의 특징

AMD는 MI455X의 효율성 향상 원인으로 더 커진 캐시 메모리, 멀티캐스트 메모리 연산, 텐서 데이터 무버(Tensor Data Mover) 향상, Wave32 실행 방식, HBM4 메모리, UALoE 스케일업 패브릭 등 광범위한 구조적 변화를 꼽았습니다. 이는 유용한 작업 단위당 데이터 이동과 오버헤드를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 전체적인 설계는 기존의 8-GPU 노드가 아닌 72-GPU 공유 메모리 포드(아래 헬리오스 내용 참조)에 맞춰져 있으며, 이는 AMD 인스팅트 시리즈 최초의 시도입니다.

게이밍 아키텍처와의 차이점

CDNA는 AMD의 데이터센터 컴퓨팅 라인업이며, RDNA는 여전히 게이밍 그래픽 아키텍처로 남아 있습니다 (현재 라데온 라인업은 RDNA 4 기반이며, 이번 행사에서 소비자용 라데온 관련 소식은 발표되지 않았습니다). 그러나 AMD는 향후 CDNA와 RDNA를 단일 통합 아키텍처("UDNA")로 융합하겠다는 의사를 공식적으로 밝힌 바 있으므로, CDNA 5의 설계적 선택은 훌륭한 힌트가 됩니다. 가장 눈길을 끄는 것은 RDNA의 대표적 특징이었던 32-wide 웨이브프론트 모델인 'Wave32 실행 방식'이 CDNA에 도입되었다는 점입니다. 블록 스케일 방식의 저정밀도 데이터 타입(MXFP4/FP6/FP8)에 대한 지속적인 투자 역시 연관성이 높은데, GPU 상에서의 저정밀도 AI 연산이야말로 향후 게이밍 GPU가 업스케일링, 프레임 생성, 온디바이스 AI를 위해 의존하게 될 핵심 요소이기 때문입니다. 여기에 성숙해진 칩렛 패킹 기술과 2nm로의 전환이 더해지며 CDNA 5는 향후 통합 게이밍/컴퓨팅 아키텍처가 물려받게 될 기반 기술들을 명확히 보여줍니다.

인스팅트 MI430X: 소버린 AI 및 HPC

MI430X는 수치 정밀도가 중요한 소버린 AI, 국가 인프라, 연구 기관 및 최고급 HPC 시장을 타깃으로 합니다. AMD는 과학 계산을 위해 최대 288 TFLOPS의 하드웨어 기반 FP64 성능을 제시하며, 헬리오스 랙 대신 기존의 메시 기반 HPC 토폴로지에 배포됩니다. MI400 시리즈의 HBM4 메모리, 고급 보안 기능(시큐어 부트, 암호화된 GPU 간 링크) 및 오픈 ROCm 소프트웨어 기반을 공유합니다.

AMD 헬리오스(Helios): 랙 스케일 솔루션

헬리오스는 AMD의 검증된 오픈 랙 스케일 청사진으로, 18개의 오픈 랙 4-GPU 컴퓨트 트레이에 걸쳐 72개의 MI455X GPU가 탑재되며, 에픽 9006 SP7 "베니스" CPU 및 AMD 펜산도 네트워킹과 결합됩니다.

랙당 수치:

• 피크 FP4 2.9 ExaFLOPS 및 피크 FP8 1.4 ExaFLOPS

• 31 TB HBM4 용량 및 1.7 PB/s 메모리 대역폭

• 260 TB/s 스케일업 대역폭 (이더넷 기반 UALink인 "UALoE" 사용) 및 43 TB/s 스케일아웃 대역폭

엔비디아 베라 루빈 NVL72 대비 AMD는 피크 FP4 +15%, HBM 용량 +50%, HBM 대역폭 +6%, 스케일아웃 대역폭 +50%, 그리고 달러당 토큰 처리량 최대 30% 증가를 주장하고 있습니다. 헬리오스는 현재 양산 중이며, AMD는 도입 고객으로 OpenAI, Meta, Anthropic, Microsoft, Oracle 등을 언급했습니다. 이번 출시와 함께 상세한 CDNA 5 아키텍처 화이트페이퍼가 제공됩니다.

ROCm.ai: AI 네이티브 소프트웨어 스택

하드웨어와 더불어 AMD는 다음과 같은 요소들을 묶은 AI 네이티브 개발자 환경 'ROCm.ai'를 발표했습니다.

• ROCm CLI: 폐쇄망(air-gapped) 환경을 포함하여 AI 워크로드의 설치, 검증, 서빙 및 트러블슈팅을 위한 통합 명령줄 환경입니다.

• AMD Skills: 개발자가 일반적인 답변 대신 AMD 전용 가이드를 받을 수 있도록 Claude, Cursor, Codex, Gemini 등 주요 AI 코딩 비서에 직접 연결되는 전용 전문 지식 솔루션입니다.

• Hyperloom: 프로파일링, 커널 재작성, 검증 등 엔드투엔드 추론 최적화를 사람의 개입 없이 자동화하여, 기존에 수주일이 걸리던 작업을 몇 시간 만에 해결해 주는 새로운 오픈소스 에이전틱 시스템입니다.

• FlyDSL: Python 개발자에게 직접 코딩하지 않고도 하급 언어 수준의 성능을 제공하는 GPU 커널 작성용 Python 기반 도메인 특화 언어입니다.

AMD는 동일 하드웨어 기준 ROCm.ai가 ROCm 7 대비 평균 3.3배의 추론 및 2.4배의 학습 성능 향상을 가져온다고 주장합니다. 또한 300만 개 이상의 허깅페이스(Hugging Face) 모델을 즉시 실행 가능하며, 상위 10개 오픈소스 AI 프로젝트를 기본 지원하고 OSS 기여도가 10배 이상 증가했다고 밝혔습니다. ROCm.ai는 2026년 8월부터 이용 가능합니다.

"고르곤 할로(Gorgon Halo)" 및 라이젠 AI 미니 PC 후속작

클라이언트 시장을 주시하는 사용자들을 위해 AMD는 현재의 컴팩트 AI 미니 PC를 구동하는 '스트릭스 할로(Strix Halo) / 라이젠 AI MAX' 플랫폼의 후속작인 "고르곤 할로(Gorgon Halo)"를 티저로 공개했습니다. AMD는 통합 메모리를 128 GB에서 최대 192 GB로 확장하고, 로컬 모델 지원 규모를 2,000억(200B)에서 최대 3,000억(300B) 파라미터로 끌어올려 이러한 데스크톱급 시스템이 클라우드 규모의 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 할 것이라고 전했습니다. 또한 차세대 라이젠 AI 400 모바일 시리즈를 언급하고, 허깅페이스와의 파트너십 강화(기본 "Halo" 지원 및 모든 Halo 박스 구매 시 허깅페이스 Pro 1년 이용권 제공)와 보안 데스크사이드 AI를 위한 시스코(Cisco)와의 협력을 발표했습니다. 이는 AMD의 AI 데이터센터 기술이 전문가용 및 마니아용 데스크톱으로 점차 이식되고 있음을 보여줍니다.