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AI 뉴스

Microsoft Azure가 GB300 GPU로 초당 110만 토큰 달성

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 17:41
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LA_DC_60-1.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Microsoft는 Azure 클라우드 플랫폼에서 단일 랙 시스템으로 초당 110만 토큰이라는 전례 없는 성능을 달성하며 AI 처리 장벽을 무너뜨렸습니다. 이는 백만 토큰 임계값을 처음으로 돌파한 것으로, AI 추론 성능에 대한 새로운 업계 벤치마크를 확립했습니다.​

NVIDIA의 최첨단 GB300 GPU로 구동되는 Azure ND GB300 v6 가상 머신을 사용하여 달성한 이 이정표는 GB200 시스템으로 달성한 Microsoft의 이전 기록인 초당 865,000 토큰 대비 27% 향상된 수치입니다. 이 성능 테스트는 업계 표준인 Llama 2 70B 모델을 사용한 80분간의 벤치마크 실행 동안 Signal65에 의해 독립적으로 검증되었습니다.​


엔터프라이즈 AI를 위한 획기적인 성능

이 성과는 AI 배포의 경제성을 근본적으로 변화시켜, 기업들이 엄격한 규정 준수 요구사항을 유지하면서 수천 명의 동시 사용자를 지원할 수 있게 합니다. 각 NVIDIA GB300 GPU는 초당 15,200개의 토큰을 처리하여 이전 세대 H100 칩보다 5배의 처리량을 제공하며, Signal65가 "엘리트 AI 성능"이라고 부른 것이 이제 접근 가능한 유틸리티로 제공됨을 보여줍니다.​

Microsoft의 이 혁신은 회사가 대규모 AI 인프라 투자를 가속화하는 시기에 나왔습니다. 이 기술 대기업은 월요일에 세 건의 별도 수십억 달러 규모 AI 거래를 발표했으며, 여기에는 추가 NVIDIA GB300 용량을 위한 IREN Limited와의 97억 달러 규모 파트너십과 수만 개의 GPU 배포를 위한 Lambda와의 별도 계약이 포함됩니다.​


AI 군비 경쟁에서의 인프라 리더십

이 기록적인 성능은 이전 세대 대비 50% 더 많은 메모리와 16% 높은 열용량을 포함한 향상된 사양을 갖춘 72개의 GPU를 탑재한 단일 NVIDIA GB300 NVL72 랙에 걸쳐 18개의 가상 머신을 사용하여 달성되었습니다. 이 시스템은 가상 머신당 초당 평균 61,163개의 토큰 처리량으로 놀라운 일관성을 보여주었습니다.​

"이 성능 이정표는 NVIDIA와의 지속적인 협력을 보여주며 프로덕션 환경에서 광범위한 AI 워크로드를 관리하는 Azure의 능력을 강조합니다"라고 Microsoft CEO 사티아 나델라는 말하며, 이 성과가 Azure를 엔터프라이즈 AI 추론을 위한 최고의 플랫폼으로 자리매김하게 한다고 강조했습니다. 이 이정표는 단순한 기술적 성과 이상을 의미합니다. 산업 규모의 AI 처리가 클라우드에 도입되었음을 알리며, 대규모 내부 인프라 투자 없이도 주류 기업들이 정교한 AI 기능에 접근할 수 있게 되었습니다.

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구글이오픈소스모델인'젬마3(Gemma3)'의내부작동원리를분석할수있는도구인'젬마스코프2(GemmaScope2)'를출시하며AI의'블랙박스'현상을규명하기위한연구결과를공개했습니다.이도구모음은인공지능이탈옥이나환각증상을보이거나아첨하는태도를취할때내부의어떤기능이활성화되고네트워크를통해어떻게전달되는지를실시간으로추적하여AI의안전성과정렬상태를정밀하게검사할수있도록돕습니다.특히모든레이어에포함된'트랜스코더'기술을통해인공지능내부에서정보가어떻게전파되고계산되는지그구체적인경로를파악할수있게함으로써,AI모델의신뢰도를높이고윤리적인행동제어를가능하게하는데기여할것으로기대됩니다.
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2025.12.29 등록
구글은생성AI가단순히텍스트답변을내놓는것을넘어,대화맥락에맞는사용자인터페이스(UI)를직접생성할수있도록돕는오픈소스프로토콜'A2UI'를출시했습니다.기존에는AI가HTML코드등을보내UI를구현하려했으나,보안위험과앱디자인과의부조화문제가있었습니다.A2UI는UI구성요소를'데이터(JSON)'형태로전달하여각앱의프레임워크에맞춰안전하고자연스럽게렌더링하도록설계되었습니다.이프로토콜의가장큰특징은보안성과유연성입니다.실행가능한코드가아닌사전에약속된컴포넌트정보만주고받기때문에임의스크립트실행과같은보안공격을방지할수있습니다.또한앵귤러,플러터,리액트등다양한개발환경에서재사용이가능하며,AI가계산을수행하는동안UI가실시간으로구성되는스트리밍방식의점진적렌더링을지원해사용자경험을크게향상시킵니다.A2UI는여러기업의AI에이전트들이협업하는'멀티에이전트'환경에서복잡한작업을효율적으로처리하기위해개발되었습니다.예를들어레스토랑예약처럼텍스트로만대화하기번거로운상황에서AI가즉시예약폼이나버튼을생성해사용자에게보여줌으로써작업속도를높여줍니다.구글은이표준기술을통해서로다른시스템의AI들이안전하고일관된방식으로사용자와소통할수있는기반을마련할계획입니다.
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2025.12.28 등록
미국이인공지능(AI)패권전쟁에서초기승기를잡았음에도불구하고,화석연료중심의에너지정책때문에결국중국에역전당할수있다는경고가나왔습니다.트럼프행정부는생산성회복을위해AI발전을강조하고있지만,재생에너지를확대하는중국과달리화석연료의존도를높이고있어장기적인비용경쟁력에서뒤처질위험에처해있습니다.중국은태양광과해상풍력등재생에너지를빠르게늘리며AI전력비용을낮추고있는반면,미국은2030년대까지데이터센터전력의상당부분을천연가스등비싼화석연료에의존할전망입니다.에너지비용곡선이하락하는재생에너지와달리화석연료는비용압박이커질수밖에없어,저렴한에너지를확보한중국AI산업이가격경쟁력에서유리한고지를점할것으로분석됩니다.또한,화석연료발전과데이터센터운영에필요한막대한용수공급문제도미국AI산업의발목을잡는요인으로지적되었습니다.현재미국신규데이터센터의상당수가물부족지역에위치해있어,향후물부족심화와식량안보위기가사회적비용상승으로이어져AI발전을가로막는경제적부담이될수있다는진단입니다.
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2025.12.28 등록
많은기업이인건비를줄이기위해인공지능(AI)도입을서두르고있지만,직원의역할을지나치게단순화해판단하는'도어맨의오류'에빠져오히려비용이증가하는부작용을겪고있습니다.이는겉으로드러난핵심업무만자동화하면인간을완전히대체할수있다는잘못된믿음에서비롯됩니다.실제로AI상담원을도입했던금융권이나패스트푸드체인등에서고객불만이폭증하고서비스품질이저하되는사례가잇따르고있습니다.인간직원이제공하던섬세한응대나맥락이해같은'보이지않는가치'가사라지면서,결국해고했던직원을복귀시키거나서비스를재검토하는등추가비용을지불하게된것입니다.전문가들은AI가인간을완전히대체하기보다인간의판단력과결합될때가장큰효과를낼수있다고강조합니다.효율성만을기준으로기술을도입하기에앞서,해당직무가실제현장에서어떤복합적인가치를창출하는지깊이이해하는능력이기업경영의핵심과제로떠오르고있습니다.
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2025.12.28 등록
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