엔비디아 vs AMD 인텔 성능 비교: 생태계·총소유비용(TCO) 3단 분석
하드웨어 성능 비교 — 코어·HBM·대역폭·스케일
엔비디아는 블랙웰 기반 GB200 NVL72 같은 랙스케일 설계로 72GPU를 하나의 거대한 GPU처럼 묶어 초대형 LLM 추론과 분산 학습을 안정적으로 처리하려고 해요, 단일 돔에서 NVLink로 촘촘히 연결해 지연과 통신 병목을 줄이고 동일 랙에서 일관된 처리량을 뽑는 구조가 강점이에요, 대규모 분산 학습 효율은 NVLink 돔이 가장 유리해요
AMD MI300X는 192GB HBM3와 5.3TB/s급 대역폭으로 긴 시퀀스·큰 배치에서 메모리 스와핑을 줄이는 데 유리해요, 차기 MI325X는 256GB HBM3E와 6TB/s를 예고해 메모리 측면 매력을 키우고 있어요, 단일 가속기 메모리 용량은 AMD가 강점이에요
인텔 가우디3는 전세대 대비 연산과 메모리를 개선해 가격대 성능을 내세워요, 예산 제약의 추론·파인튜닝에서 선택지가 될 수 있어요, 최종 판단은 내 모델·배치·시퀀스 길이를 고정한 파일럿 테스트가 필수예요
소프트웨어 생태계 비교 — CUDA·ROCm·Gaudi
소프트웨어 성숙도는 속도만큼 전환 비용을 좌우해요, 엔비디아 CUDA는 라이브러리와 툴체인, 샘플 코드가 풍부해 학습과 서빙 모두에서 최적화 경로가 많고 상용 솔루션과 통합 사례가 많아 온보딩이 빨라요, 생태계 완성도는 CUDA가 선두예요
AMD ROCm은 성능과 호환성을 꾸준히 개선하며 공개 레퍼런스를 늘려 안정화를 가속하고 있어요, 주요 프레임워크와 커널 최적화가 빠르게 반영되는 추세예요, 최근 ROCm 호환성 개선 속도는 체크할 가치가 있어요
인텔 가우디 스택은 파이토치 경로와 레퍼런스 레시피를 강화해 추론과 파인튜닝에서 경쟁적인 가격대 성능을 노려요, 이더넷 친화 배포 문서로 대규모 확장의 진입 장벽을 낮추려 해요, 평가는 기본 코드 그대로와 벤더 레시피 적용 결과를 나란히 비교해 전환 비용을 수치로 보는 게 좋아요
네트워킹·스케일링 — NVLink/NVSwitch·InfiniBand·이더넷
분산 학습과 초대형 추론의 성패는 네트워킹이 좌우돼요, 엔비디아는 NVLink·NVSwitch로 72GPU 돔 내부 초고속 통신을 제공하고 통신 연산 오프로딩으로 효율을 높여요, 돔 내부 통신 지연 최소화가 핵심이에요
또한 스펙트럼X와 슈퍼NIC 조합으로 AI 특화 이더넷을 강화해 대규모 환경의 병목을 줄여요, AMD·인텔은 표준 이더넷 스택 기반 확장이 많아 기존 자산을 활용해 비용을 낮추기 쉬워요, 이더넷 기반 확장은 비용·조달 속도에서 유리할 수 있어요
선택 기준은 간단해요, 초대형 학습에서 통신 오버헤드를 최소화하려면 NVLink 돔이 유리해요, 조직 표준이 이더넷이고 확장성과 비용 제어가 중요하면 이더넷 최적화 기반 ROCm·가우디 구성이 실용적이에요
총소유비용(TCO) — 전력·냉각·랙밀도·가격·리드타임
TCO는 장비 가격만이 아니라 전력과 냉각, 공간과 인력, 리드타임의 총합이에요, NVL72 같은 랙스케일은 수랭이나 액침을 전제로 높은 랙밀도로 면적 비용을 줄이고 모델당 처리량을 올려 단위 작업당 전력비를 낮출 수 있어요, 토큰당 비용은 처리량과 전력효율이 함께 결정해요
MI300X/MI325X는 큰 HBM으로 텐서 패럴렐·체크포인트 빈도·호스트 왕복을 줄여 추론 단가를 낮출 여지가 있어요, 메모리 부족으로 생기는 실패율까지 낮추면 실운영 단가가 더 내려가요, 메모리 여유는 실패율·비용 모두에 영향이에요
가우디3는 낮은 구매 단가와 추론 가격대 성능을 강조해 대규모 증설에서 예산 압박을 완화해요, 인피니밴드는 성능은 뛰어나지만 초기 CAPEX와 전문 인력이 필요하고 이더넷 기반은 기존 인프라 활용로 확장이 빨라요, 최종 판단은 처리량(토큰/초·스텝/시간)과 kWh/토큰을 같이 비교해 내려야 해요
구매 전 체크리스트 — 워크로드별 의사결정 규칙
모델 크기와 시퀀스 길이, 배치를 고정해 세 후보를 같은 데이터로 48시간 파일럿하고 토큰/초와 실패율을 기록해요, 프레임워크·커널 패치 없이 내 코드 그대로와 벤더 레시피 적용 결과를 나란히 비교해 전환 비용을 수치로 봐요, 파일럿 결과표가 최종 승인서의 핵심 근거예요
학습 비중이 높으면 NVLink 돔과 고성능 스토리지 조합을 우선 고려해요, 추론 비중이 높으면 메모리 용량과 가격대 성능, 전력 효율을 1순위로 둬요, 네트워킹은 조직 표준과 운영 역량에 맞춰 인피니밴드와 이더넷 중에서 고르세요
리드타임과 증설 계획을 분기 단위로 반영해 점진 증설 로드맵을 만들어요, 계약서에는 가격·서비스·교체부품·펌웨어 응답 시간을 KPI로 명시해요, 최종 보고서는 “토큰당 비용 A안 22%↓·리드타임 6주↓·전력비 3년 18%↓”처럼 숫자로 요약해요
요약해요, NVL72는 초대형 학습·실시간 초거대 추론에 구조적 이점이 있어요, MI300X/MI325X는 큰 HBM으로 추론 단가와 실패율을 낮출 여지가 있어요, 가우디3는 이더넷 친화 설계와 가격대 성능으로 예산 압박을 줄여요, 지금은 내 모델 기준 48시간 파일럿과 토큰/초·kWh/토큰·리드타임 비교표를 만들어 최종 선택을 확정하면 돼요