삼바노바 SN50 및 인텔 공동 인프라 분석

삼바노바(SambaNova Systems)의 차세대 AI 칩 SN50과 인텔과의 전략적 협력에 관한 기술 리포트입니다. 이번 발표는 단순한 성능 개선을 넘어, 엔비디아의 GPU 중심 생태계에 대항하는 '데이터플로우(Dataflow)' 아키텍처의 실질적인 승부수로 평가받습니다.

 

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SN50 RDU: 벤치마크 및 성능 지표

삼바노바의 5세대 프로세서인 SN50은 '재구성 가능 데이터플로우 유닛(RDU)' 아키텍처를 기반으로 하며, 특히 에이전틱 AI(Agentic AI)와 대규모 추론 워크로드에서 압도적인 효율을 보여줍니다.

• 추론 속도(Tokens/sec):
  • Llama 3 / DeepSeek: 특정 조건에서 초당 250~300개 이상의 토큰 생성.
  • 엔비디아 B200 대비: 사용자당 생성 속도 5배, 에이전틱 추론 처리량 3배 상회.
  • MiniMax 2.5(MoE): 독립 벤치마크(Artificial Analysis) 기준, 세계 최고 수준인 초당 378 토큰 달성.
• 연산 성능 및 효율:
  • FP8 성능: 이전 세대(SN40L) 대비 5배 향상된 3.2 PetaFLOPS.
  • 전력 효율: 초당 생성 토큰 수 대비 소비 전력이 엔비디아 H200 대비 2.5~5.6배 더 효율적임.
• 확장성:
  • 칩 간 대역폭: 2.2 TB/s의 양방향 칩 간 상호 연결(Switched Fabric).
  • 확장 규모: 단일 워커(Worker)가 최대 256개의 가속기까지 단일 도메인으로 확장 가능 (엔비디아 NVL72의 3.5배 규모).

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인텔-삼바노바 공동 개발 서버 모델 사양

인텔과 삼바노바의 협력으로 탄생할 첫 번째 통합 시스템은 인텔의 검증된 서버 기술과 삼바노바의 AI 가속 기술이 결합된 하이브리드 AI 랙 형태입니다.

시스템 명칭(가칭): SambaRack Gen 5 (Intel Edition)

구분	상세 사양 및 특징
메인 프로세서 (CPU)	인텔 제온(Xeon) 6 프로세서 (기존 AMD EPYC 대체)
AI 가속기 (RDU)	16개 또는 32개의 SN50 RDU 탑재
메모리 아키텍처	3계층 메모리 시스템 (On-chip SRAM + HBM + 시스템 DRAM)
모델 수용량	최대 10조(10T) 파라미터 모델 및 1,000만(10M) 컨텍스트 수용
전력 및 냉각	평균 15~30kW 소비 / 100% 공랭식(Air-Cooled) 지원
소프트웨어 스택	SambaFlow (인텔 원API 및 제온 최적화 라이브러리 통합)

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핵심 기술 차별점 (Why it matters?)

1) 데이터플로우 vs ISA (GPU)

GPU가 수천 개의 작은 코어를 병렬로 돌리는 방식이라면, SN50은 데이터가 흐르는 길(Dataflow)을 소프트웨어적으로 직접 설계합니다. 덕분에 불필요한 메모리 호출을 제거하여 실제 연산 효율(Hardware Utilization)을 극대화합니다.

 

2) '메모리 병목' 해결

엔비디아 GPU의 한계인 HBM 용량 부족 문제를 3계층 메모리 구조로 해결했습니다. 단일 랙에서 수조 단위의 파라미터를 가진 초거대 모델을 모델 분할 없이 구동할 수 있어 지연 시간(Latency)이 획기적으로 낮습니다.

 

3) 인텔의 글로벌 채널 활용

삼바노바는 인텔의 글로벌 영업망과 지원 시스템을 통해 '실험적 스타트업'의 이미지를 벗고 엔터프라이즈급 신뢰성을 확보하게 되었습니다. 특히 소프트뱅크(SoftBank)가 일본 내 차세대 AI 데이터센터에 이 통합 시스템을 최초로 도입하기로 확정했습니다.

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향후 전망 및 시사점

삼바노바와 인텔의 동맹은 '추론 비용의 민주화'를 목표로 합니다. 엔비디아의 블랙웰(Blackwell) 시스템이 고가에 수랭식 인프라를 요구하는 반면, 삼바노바-인텔 시스템은 기존의 표준 공랭식 데이터센터에 즉시 도입이 가능하면서도 더 높은 토큰 처리량을 제공합니다.

 

 

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