GPU 전쟁 2026: NVIDIA 독점에 도전하는 AMD·Groq·TPU·Cerebras·엣지 NPU — 바이브 코딩 시대의 AI 가속기 가성비 완전 비교
NVIDIA는 2025년 말 기준 데이터센터 AI 가속기 시장의 약 85~92%를 장악하고 있습니다(CarbonCredits, 2026-01; Yahoo Finance, 2026-01). 그러나 이 독점 구도에 균열이 생기고 있습니다. AMD MI355X는 Llama 3.1 405B 추론에서 B200 대비 최대 1.3배 높은 처리량을, Groq LPU는 Llama 2 70B에서 H100 대비 10배 빠른 300 tok/s를, Google TPU v6e는 특정 워크로드에서 H100 대비 4배 가격 대비 성능을, Cerebras CS-3는 B200 대비 21배 빠른 추론 속도를 달성했습니다.
바이브 코딩(Vibe Coding)의 시대에서 "어떤 칩을 골라야 가장 효율적으로 AI를 돌릴 수 있는가"는 모든 개발 팀의 핵심 질문입니다. 이 글은 2026년 2월 기준, 데이터센터 GPU부터 엣지 NPU까지 주요 AI 가속기 6종의 성능·비용·가용성을 팩트 기반으로 비교 분석하고, 팀 규모별 최적의 하이브리드 전략을 제시합니다.
왜 AI 가속기 선택이 바이브 코딩의 핵심인가
바이브 코딩은 자연어 프롬프트만으로 LLM에게 코드 생성을 맡기는 개발 방식입니다. 이 워크플로에서 개발자 경험을 좌우하는 것은 결국 추론 속도(첫 토큰까지의 지연 시간, 초당 생성 토큰 수)와 추론 비용(백만 토큰당 달러)입니다. 모델이 30 tok/s로 응답하면 코딩 흐름이 끊기지만, 300 tok/s 이상이면 마치 페어 프로그래머와 실시간 대화하는 것처럼 느껴집니다.
동시에 팀 전체가 하루에 수백만 토큰을 소비하는 환경에서 토큰당 비용이 2배 차이 나면 월 운영비가 수천 달러 단위로 벌어집니다. 2030년까지 AI 컴퓨팅의 75%가 추론에 소비될 것이며, 이 시장은 연 19.2% CAGR로 $2,550억 규모로 성장할 전망입니다(Introl, 2025-12). 가속기 선택은 곧 개발 생산성과 인프라 예산의 교차점에 서 있는 전략적 결정입니다.
1. NVIDIA: 여전한 왕좌, 그러나 비용의 압박
라인업 개요
NVIDIA의 현재 데이터센터 GPU 라인업은 Hopper 세대의 H100·H200과 Blackwell 세대의 B200·GB200으로 구성됩니다. H100(80 GB HBM3, 3.35 TB/s 대역폭, TDP 700W)은 2023년 이후 업계 표준으로 자리 잡았고, H200(141 GB HBM3e, 4.8 TB/s, TDP 700W)은 같은 전력 안에서 메모리를 76% 늘려 대형 모델의 KV 캐시 병목을 해소했습니다. B200(192 GB HBM3e, 8 TB/s, TDP 1,000W, 208B 트랜지스터)은 DGX 시스템 기준 H100 대비 학습 3배, 추론 최대 15배 빠른 성능을 제공합니다(Introl Blog).
| 스펙 | H100 | H200 | B200 |
|---|---|---|---|
| 메모리 | 80 GB HBM3 | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3e |
| 메모리 대역폭 | 3.35 TB/s | 4.8 TB/s | 8 TB/s |
| TDP | 700W | 700W | 1,000W |
| 아키텍처 | Hopper | Hopper | Blackwell |
| H100 대비 추론 향상 | — | 최대 2x | 최대 15x (DGX) |
비용 현실
H100의 클라우드 시간당 비용은 2025년 초 약 $8에서 AWS 가격 인하(최대 44%) 등을 거쳐 $1.90~$3.50 수준까지 내려왔고, 구매가는 개당 약 $25,000 이상입니다. H200은 H100 대비 약 20~25% 프리미엄, B200은 그보다 25%+ 높은 초기 비용이 붙습니다. 단일 GPU 가격뿐 아니라 네트워킹·냉각·전력 인프라까지 합하면 멀티 GPU 셋업이 $400,000을 쉽게 넘깁니다(Introl Blog).
핵심 강점과 약점
CUDA 생태계의 압도적 성숙도(라이브러리, 디버깅 툴, 커뮤니티)와 AWS·Azure·GCP·CoreWeave 등 모든 주요 클라우드에서의 가용성이 최대 강점입니다. 반면, Lighthouse Canton 분석에 따르면 NVIDIA의 하드웨어 마진이 70~80%에 달해 "NVIDIA Tax"라 불리는 프리미엄이 존재하며, 이것이 대안 가속기들에게 가격 경쟁의 여지를 열어 주고 있습니다(Introl TPU vs GPU 분석).
2. AMD Instinct MI350 시리즈: NVIDIA의 가장 직접적인 경쟁자
아키텍처와 스펙
2025년 6월 AMD Advancing AI 이벤트에서 공개된 MI350 시리즈(MI350X·MI355X)는 4세대 CDNA 아키텍처 기반으로, 각 GPU에 288 GB HBM3E 메모리를 탑재합니다. 이는 단일 GPU로 FP16 기준 520B+ 파라미터 모델을 분할 없이 로드할 수 있는 수준입니다. 플래그십 MI355X 플랫폼은 이전 세대 MI300X 대비 최대 4배의 피크 이론 성능(FP4/FP6 지원)을 공칭합니다(AMD Blog, MI350-004, MI350-012).
실전 벤치마크 — B200과의 정면 대결
AMD 내부 테스트 결과, Llama 3.1 405B 추론에서 MI355X 8-GPU 플랫폼은 다음과 같은 성능을 기록했습니다.
Llama 3.1 405B (vLLM, FP4) — B200 HGX 8-GPU 대비 최대 1.3배 높은 추론 처리량 (MI350-038)
DeepSeek R1 (SGLang, FP4) — B200 HGX 8-GPU 대비 최대 1.2배 높은 처리량 (MI350-040)
Llama 3.1 405B (4-GPU) — GB200 4-GPU와 대등한 성능 (MI350-039)
Llama 2-70B-LoRA 학습 (FP8) — B200 대비 1.13배, GB200 대비 1.12배 빠른 학습 완료 시간 (MI350-033)
MI300X 대비 세대간 성능 향상도 인상적입니다. Llama 3.1 405B 기준 AI 에이전트·챗봇 워크로드에서 최대 4.2배, 콘텐츠 생성에서 최대 2.9배, 요약에서 최대 3.8배, 대화형 AI에서 최대 2.6배 성능 향상을 달성했습니다(AMD Blog, MI350-042).
가성비: 토큰당 비용에서 40% 우위
가장 눈에 띄는 수치는 달러당 토큰 생성량입니다. Llama 3.1 405B FP4 추론 기준, MI355X는 B200 대비 최대 40% 더 높은 tokens-per-dollar를 기록했습니다. CoreWeave의 2025년 6월 기준 B200 가격과 MI355X 예상 클라우드 인스턴스 가격으로 계산한 결과입니다(AMD Blog, MI350-049).
소프트웨어 도약: ROCm 7
AMD ROCm 7은 MI300X에서조차 ROCm 6 대비 추론 평균 3.5배, 학습 평균 3배 성능 향상을 이끌어냈습니다(MI300-080, MI300-081). Flash Attention, Transformer Engine, GEMM 최적화 등 소프트웨어 계층의 성숙도가 빠르게 높아지고 있으며, 이는 "AMD는 소프트웨어가 약하다"는 과거 인식을 뒤집는 데이터입니다. MI350 시리즈는 MI300 시리즈용 UBB(Universal Base Board) 인프라에 드롭인 교체가 가능하여, 기존 서버 섀시·전력·냉각을 그대로 유지할 수 있습니다. Oracle OCI·Dell·HPE·Vultr 등이 MI355X 기반 인프라를 제공할 예정입니다.
3. Groq LPU: 지연 시간의 물리적 한계를 재정의
아키텍처 — GPU와 근본적으로 다른 접근
Groq의 Language Processing Unit(LPU)은 AI 추론만을 위해 처음부터 설계된 ASIC입니다. GPU가 복잡한 스케줄링과 메모리 계층(HBM → 캐시 → 연산 코어)을 거치는 반면, LPU는 프로그래머블 어셈블리 라인 구조를 채택해 컴파일러가 데이터 도착 시점을 정확히 예측합니다. 1세대 LPU는 14nm 공정에 230 MB 온칩 SRAM, 80 TB/s 내부 대역폭, 750 TOPS(INT8), 188 TFLOPS(FP16)을 제공합니다. SRAM 접근 속도가 HBM 대비 약 20배 빠르기 때문에 메모리 병목이 사실상 사라집니다. 2세대 LPU는 삼성 4nm 공정으로 전환하여 효율이 더 개선되었습니다(Introl Groq Guide, 2025-12).
벤치마크: 10배 이상의 속도 차이
| 모델 | Groq LPU (tok/s) | NVIDIA H100 (tok/s) | 배수 |
|---|---|---|---|
| Llama 2 7B | 750 | ~40 | 약 19x |
| Llama 2 70B | 300 | 30~40 | 약 8~10x |
| Mixtral 8×7B | 480~500 | ~50 | 약 10x |
| Llama 3 8B | 1,300+ | ~100 | 약 13x |
출처: Introl Groq LPU Guide (2025-12)
에너지 효율 면에서도 LPU는 토큰당 1~3 줄(Joule)로, GPU의 10~30 줄 대비 최대 10배 효율적입니다. 바이브 코딩에서 코드 어시스턴트의 응답이 30 tok/s에서 300 tok/s로 올라가면, 단순한 "좀 더 빠른" 수준이 아니라 도구 호출·멀티스텝 추론·반복적 리팩토링이 즉시 완료되는 질적 전환이 일어납니다.
비용과 트레이드오프
GroqCloud API 가격은 백만 토큰당 $0.05~$0.79로 NVIDIA H100 기반($2~$8/M 토큰) 대비 대폭 저렴합니다(MLQ.ai). 2025년 4월 Meta와 공식 Llama API 파트너십을 체결했고, 190만+ 개발자가 GroqCloud를 사용 중이며 Dropbox·Volkswagen·Riot Games 등이 엔터프라이즈 고객입니다.
반면, 동일 처리량 기준 하드웨어 자체 비용은 H100 대비 약 40배 높다는 분석도 있습니다. 70B 모델을 서빙하려면 약 576개 LPU가 필요하여 초기 자본 투자가 큽니다. 또한 학습은 지원하지 않습니다. 따라서 Groq는 지연 시간이 사업적 가치를 만드는 실시간 워크로드(음성 AI, 대화형 에이전트, 실시간 번역)에서 가장 빛을 발하며, "Groq로 추론, GPU로 파인튜닝"이라는 하이브리드 전략이 일반적입니다.
4. Google TPU: 수직 통합의 경제학
현재 라인업
Google Cloud의 TPU 라인업은 학습 중심의 v5p(3,672 TFLOPS, 760 GB 메모리/8칩), 추론·학습 겸용의 v6e(Trillium)(7,344 TFLOPS, 256 GB/8칩, TDP 300W), 그리고 2025년 발표된 추론 특화 Ironwood(v7)으로 구성됩니다. v6e는 H100 대비 최대 4배 가격 대비 성능을 제공하며, 커밋 사용 할인 시 칩당 $0.39/시간까지 낮아집니다. Ironwood(v7)은 이전 세대 대비 4배 추론 속도 개선을 목표로 합니다(Introl TPU vs GPU, 2025-12).
실전 마이그레이션 사례
TPU의 가성비를 가장 강력하게 증명하는 것은 실제 마이그레이션 데이터입니다.
Midjourney
NVIDIA 클러스터에서 TPU v6e로 이전 → 월 추론 비용 $2.1M → $700K (65% 절감, 연간 $16.8M 절약)
컴퓨터 비전 스타트업
H100 128대 매각 후 TPU v6e 전환 → 월 추론 비용 $340K → $89K (74% 절감)
Character.AI
대화형 AI 추론에서 3.8배 비용 개선
Cohere
GPU 대비 3배 처리량 향상
출처: Introl TPU vs GPU Decision Framework (2025-12)
최대 규모의 TPU 계약: Anthropic
2025년 11월, Anthropic은 Google 역사상 최대 규모의 TPU 계약을 체결했습니다 — 2026년에 수십만 대의 Trillium TPU를 도입하고, 2027년까지 100만 대로 확대할 계획입니다. Claude를 주로 NVIDIA 하드웨어에서 학습시켜 온 Anthropic이 추론 중심의 미래를 위해 TPU를 선택했다는 사실은, TPU의 엔터프라이즈 규모 경제성을 검증하는 강력한 신호입니다.
제약 사항
TPU는 GCP 전용으로, 멀티 클라우드 전략이 필수인 조직에서는 사용이 어렵습니다. JAX/TensorFlow에서 최적 성능을 발휘하며, PyTorch/XLA 지원은 2.7 릴리즈(2025년 7월)에서 크게 개선되었지만 CUDA 네이티브만큼 성숙하지는 않습니다. 팟 규모(최대 4,096칩) 접근에는 다년 계약과 최소 지출 약정이 따르며, TPU v4 us-central2-b 쿼터는 수동 Google 승인이 필요합니다. 전력 효율은 뛰어나서, TPU는 동급 GPU 대비 60~65% 적은 전력을 소비합니다.
5. Cerebras CS-3: 웨이퍼 스케일의 극단적 속도
아키텍처
Cerebras의 Wafer-Scale Engine 3(WSE-3)는 단일 웨이퍼 전체를 하나의 칩으로 사용하는 극단적 접근입니다. 일반 GPU가 수천 개의 칩을 네트워크로 연결해야 하는 반면, WSE-3는 모델 가중치를 온칩에 유지하여 HBM 대역폭 병목을 제거합니다. 분산 시스템 없이 단일 논리 디바이스로 최대 24조(T) 파라미터까지 확장할 수 있으며, GPU 클러스터에 필요한 수만 줄의 분산 시스템 코드가 불필요합니다.
벤치마크: B200 대비 21배
SemiAnalysis의 독립 분석 데이터를 기반으로, Cerebras CS-3는 Llama 3 70B 추론(1024 입력/4096 출력)에서 NVIDIA B200 대비 21배 빠른 엔드투엔드 레이턴시를 달성했습니다. 이 수치는 TTFT(Time-to-First-Token) + (출력 시퀀스 길이 × 토큰간 시간)으로 계산한 것으로, 실제 사용자 대기 시간을 반영합니다.
OpenAI gpt-oss-120B — Cerebras: 2,700+ / B200: 900 / 10개 병렬 요청 시 B200: 580
Meta Llama 4 Maverick — Cerebras: 2,500+ / B200: 1,000
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — Cerebras: GPU 기반 대비 57배 빠름 (HPC Wire)
출처: Cerebras Blog (2025-09), Artificial Analysis 독립 측정
비용·전력·생태계
같은 SemiAnalysis 분석에서 CS-3는 B200 대비 32% 낮은 비용(capex + opex 포함)과 낮은 에너지 소비를 기록했습니다. 학습에서도 GPU 클러스터 대비 최대 10배 빠른 학습 완료 시간을 보고하는 고객 사례가 있습니다 — GlaxoSmithKline과 AstraZeneca가 대표적입니다. Cerebras는 자사 블로그에서 CS-3가 Groq LPU 대비 프론티어 LLM에서 약 6배 빠른 추론 속도를 달성한다고 주장합니다(Cerebras vs Groq, 2025-09).
다만 생태계에서는 NVIDIA가 여전히 우위를 점하고 있습니다. Cerebras는 주로 대규모 엔터프라이즈·연구 기관 대상이지만, Meta·Vercel·HuggingFace·OpenRouter 등을 통한 API 접근성을 빠르게 확대하고 있으며, CS-3는 온프레미스와 프라이빗/퍼블릭 클라우드 모두에서 배포 가능합니다.
6. 엣지 디바이스 NPU: 로컬에서 바이브 코딩하기
왜 엣지가 중요한가
바이브 코딩의 모든 프롬프트가 클라우드를 경유할 필요는 없습니다. 프라이버시가 중요한 사내 코드에 7B~14B급 모델을 로컬로 돌릴 수 있다면, 클라우드 비용을 획기적으로 줄이면서도 지연 시간 20ms 이하의 응답을 얻을 수 있습니다. 2025~2026년 NPU 탑재 노트북의 급증이 이 시나리오를 현실로 만들고 있습니다.
주요 NPU 스펙 비교
| 플랫폼 | NPU (TOPS) | 특징 |
|---|---|---|
| Snapdragon X2 Elite Extreme | 80 | Hexagon NPU 6, Apple M4 대비 95% 빠름, Intel Lunar Lake 대비 122% 빠름 (2025 Q4) |
| AMD Ryzen AI 9 HX 370 | ~50 | XDNA 2 NPU, 블록 FP16 지원 (2024 하반기) |
| Snapdragon X Elite | 45 | Hexagon NPU, Copilot+ PC 기준 충족, 60+ 디자인 출시 (2024 중반) |
| Apple M4 | 38 | Neural Engine 16코어, 통합 메모리 아키텍처로 대역폭 우위 (2024 중반) |
| Intel Core Ultra 200V | ~36 | NPU 4, Lunar Lake 아키텍처, Windows AI PC 표준 (2024 하반기) |
출처: Qualcomm (2025-09), Notebookcheck (2025-11), 각 제조사 공식 스펙
실전 로컬 LLM 추론
Qualcomm은 GPT4All·AnythingLLM·Ollama 등 로컬 LLM 런타임과 협력하여 Snapdragon X 시리즈에서 NPU 가속 추론을 지원하고 있습니다. XDA Developers의 테스트에 따르면 Snapdragon X Elite의 NPU로 로컬 LLM을 구동했을 때 "놀랍도록 우수하고 전력 효율적"이라는 평가를 받았습니다(XDA, 2025-09). Apple M4는 통합 메모리 아키텍처 덕분에 llama.cpp 기반 CPU+GPU 혼합 추론에서 특히 효율적이며, 7B 모델을 Q4 양자화로 30~50 tok/s 수준으로 돌릴 수 있습니다.
엣지 NPU는 7B~14B급 양자화 모델까지가 현실적 한계입니다. 70B 이상 모델이나 멀티모달 에이전트 워크플로에는 클라우드 가속기가 필수이며, NPU는 "일상적 코드 어시스턴트"의 보조 역할로 가장 적합합니다. Microsoft Copilot+ PC의 40 TOPS 기준이 업계 표준이 되면서, 2026년에는 100개 이상의 디자인이 시장에 출시될 전망입니다(Qualcomm, 2025-01).
종합 비교: 바이브 코딩 환경 가성비 매트릭스
| 가속기 | 추론 속도 | 비용 | 지연 시간 | 학습 | 바이브코딩 적합도 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA B200 | H100 대비 15x↑ | $3.50+/hr | 보통 | 최상 | 올라운드 (비용 높음) |
| AMD MI355X | B200 대비 1.3x↑ | B200 대비 40% 높은 tok/$ | 보통 | 우수 | 비용 효율 극대화 |
| Groq LPU | H100 대비 10x | $0.05~$0.79/M tok | 최저 (sub-300ms) | 불가 | 실시간 인터랙션 최적 |
| Google TPU v6e | H100 대비 4x 가성비 | $0.39~$1.20/chip-hr | 보통 | 우수 | 대규모 배치 추론 |
| Cerebras CS-3 | B200 대비 21x | B200 대비 32% 저비용 | 최저급 | 10x 빠름 | 극한 속도 필요 시 |
| 엣지 NPU (80 TOPS) | 7B Q4: 30~50 tok/s | 하드웨어 구매비만 | 20ms 이하 (로컬) | 제한적 | 로컬 코드 어시스턴트 |
시나리오별 추천 전략
시나리오 1: 스타트업 (5인 팀, 월 예산 $5,000 이하)
GroqCloud API로 시작하는 것이 가장 합리적입니다. Llama 3 70B 기준 $0.59/M 입력 토큰으로 월 수백만 토큰을 저렴하게 소비하면서 sub-300ms 응답을 얻을 수 있습니다. 개인 디바이스에는 Snapdragon X2 Elite 또는 Apple M4 탑재 노트북에서 7B 모델을 로컬로 돌려 프라이버시가 필요한 사내 코드 작업을 처리합니다. 파인튜닝이 필요하다면 스팟 인스턴스로 H100을 단기 임대하는 전략이 비용 효율적입니다.
시나리오 2: 중견 기업 (50인 개발팀, 월 $50K~$200K)
AMD MI355X 기반 클라우드 인스턴스(OCI 또는 Vultr)를 메인 추론 인프라로 사용하면 NVIDIA 대비 40% 비용 절감을 기대할 수 있습니다. 지연 시간이 극도로 중요한 고객 대면 AI 기능에는 Groq를 병행하고, 모델 파인튜닝에는 GPU(H200 또는 MI355X)를 활용하는 하이브리드 전략이 효과적입니다. ROCm 7의 성숙도가 CUDA에 근접했으므로 소프트웨어 리스크도 크게 줄었습니다.
시나리오 3: 대기업 / AI 네이티브 (수백 명, 월 $1M+)
Anthropic의 전략을 벤치마크로 삼을 수 있습니다. 대규모 추론 워크로드를 GCP TPU v6e/Ironwood로 이전하여 65%+ 비용 절감을 추구하되, 연구·실험·커스텀 커널 작업에는 NVIDIA GPU를 유지합니다. Cerebras CS-3는 추론 속도가 사업적 차별화인 제품(실시간 코드 리뷰, 에이전트 워크플로)에 고려할 수 있습니다. 핵심은 워크로드별로 최적의 하드웨어를 매칭하는 멀티 플랫폼 역량을 조직 내에 구축하는 것입니다.
자사 벤치마크 vs 독립 벤치마크 — AMD, Cerebras, Groq 등의 자체 벤치마크는 최적 조건에서 측정된 것입니다. 이 글에서는 가능한 한 SemiAnalysis, Artificial Analysis 등 독립 기관의 교차 검증된 데이터를 우선 인용했습니다.
테스트 조건의 차이 — 같은 모델이라도 입력/출력 토큰 길이, 동시 사용자 수, 양자화 수준(FP4/FP8/FP16)에 따라 결과가 크게 달라집니다. 특히 AMD MI355X의 B200 대비 1.3배 수치는 FP4 추론, 128 입력/2048 출력 토큰 조건에서의 결과입니다.
가격은 변동합니다 — 클라우드 GPU 가격은 수급에 따라 빠르게 변합니다. H100의 경우 1년 만에 $8/hr에서 $1.90/hr까지 하락한 사례가 있으므로, 의사결정 시점에 최신 가격을 반드시 확인하세요.
결론: "가장 빠른 칩"이 아니라 "달러당 가장 많은 유용한 토큰"
2026년의 AI 가속기 시장은 더 이상 NVIDIA 일강(一强) 구도가 아닙니다. AMD MI355X는 NVIDIA B200과 정면 대결에서 우위를 보여주었고, Groq LPU는 지연 시간의 물리적 한계를 재정의했으며, Google TPU는 수직 통합으로 가격 파괴를 실현했고, Cerebras는 웨이퍼 스케일이라는 완전히 새로운 패러다임으로 추론 속도의 천장을 깨뜨렸습니다. 엣지 NPU는 로컬 추론이라는 새로운 전선을 열었습니다.
바이브 코딩이 소프트웨어 개발의 주류가 되는 시점에서, AI 가속기 선택은 "가장 빠른 칩"이 아니라 "우리 워크로드에서 달러당 가장 많은 유용한 토큰을 생성하는 칩"이 기준이 되어야 합니다. 하나의 가속기만 고집하는 시대는 끝났고, 워크로드 특성에 따라 최적의 하드웨어를 조합하는 하이브리드 인프라 전략이 2026년의 정답입니다.
실천 방법은 간단합니다. 현재 팀의 월 추론 토큰 소비량과 비용을 측정하고, 이 글의 비교표를 기준으로 가장 큰 비용 절감이 가능한 워크로드부터 대안 가속기를 파일럿 테스트하세요. GroqCloud API는 무료 티어로 즉시 실험할 수 있고, AMD MI355X 인스턴스는 OCI·Vultr에서 점차 가용해지고 있습니다. 가속기 경쟁이 치열해질수록, 최종 수혜자는 더 저렴하고 빠른 추론을 누리는 개발자입니다.
- AMD (2025.6): AMD Instinct MI350 Series: A Game Changer for AI and HPC — MI355X vs B200/GB200 벤치마크, 토큰당 비용 비교
- Introl (2025.12): Groq LPU Infrastructure: Ultra-Low Latency Inference Guide — LPU 아키텍처, 속도·비용 벤치마크
- Introl (2025.12): Google TPU vs NVIDIA GPU Infrastructure Decision Framework — TPU 마이그레이션 사례, Anthropic 계약, 2030 추론 시장 전망
- Introl (2025): H100 vs H200 vs B200: Choosing the Right NVIDIA GPU — NVIDIA 라인업 스펙·비용 상세 비교
- Cerebras (2025.9): Cerebras CS-3 vs. Nvidia DGX B200 Blackwell — SemiAnalysis 독립 데이터 기반 21x 추론 속도, 32% 비용 우위
- Cerebras (2025.9): Cerebras CS-3 vs. Groq LPU — CS-3 vs LPU 6x 속도 비교
- Qualcomm (2025.9): Snapdragon X2 Elite Extreme 보도자료 — 80 TOPS NPU, 31% 성능/와트 향상
- Notebookcheck (2025.11): Hexagon NPU 6 — 80 TOPS, Apple M4 대비 95% 빠름
- MLQ.ai (2025): AI Chips & Accelerators — Groq $0.05~$0.79/M tok vs H100 $2~$8/M tok 비용 비교
- CarbonCredits (2026.1): NVIDIA Controls 92% of the GPU Market in 2025
- Yahoo Finance (2026.1): Nvidia's 85% GPU Market Share Faces Growing Competition
- XDA Developers (2025.9): Local LLMs on Snapdragon X Elite's NPU
이 글은 2026년 2월 15일 기준으로 작성되었습니다. 벤치마크 수치는 각 출처의 테스트 조건에 따라 달라질 수 있으며, AMD·Cerebras의 자사 벤치마크는 SemiAnalysis·Artificial Analysis 등 독립 기관 데이터와 교차 확인하여 인용했습니다.
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