NVIDIA Blackwell 아키텍처 총정리 — 2,080억 트랜지스터, FP4 시대 개막, AI 팩토리의 엔진
2024년 3월 GTC에서 젠슨 황 CEO가 직접 공개한 NVIDIA Blackwell 아키텍처는, Hopper 세대를 계승하며 생성형 AI와 가속 컴퓨팅의 새로운 기준을 제시했습니다. 2025~2026년 현재 본격적으로 양산에 들어간 Blackwell은 OpenAI의 GPT-5.3-Codex부터 주요 클라우드 사업자의 차세대 인프라까지, AI 산업 전반의 핵심 엔진으로 자리잡고 있습니다. NVIDIA 공식 페이지를 바탕으로 Blackwell 아키텍처의 핵심 기술과 제품 라인업을 정리합니다.
핵심 설계: 2,080억 트랜지스터의 듀얼 다이 GPU
Blackwell 아키텍처의 가장 근본적인 혁신은 칩 설계 자체에 있습니다. NVIDIA는 TSMC의 맞춤형 4NP 공정으로 제조되는 2개의 레티클 한계 다이(die)를 칩 간 초당 10TB의 인터커넥트로 연결하여 하나의 통합 GPU로 작동하게 만들었습니다. 총 2,080억 개의 트랜지스터를 탑재했으며, 이는 이전 세대 Hopper(H100)의 800억 개 대비 약 2.6배에 달합니다. 단일 반도체 노광(리소그래피)의 물리적 한계를 듀얼 칩렛 설계로 돌파한 것으로, GPU 설계의 새로운 패러다임을 열었다는 평가를 받고 있습니다.
6가지 핵심 기술 혁신
1. 2세대 Transformer 엔진 & FP4 Tensor 코어
Blackwell의 2세대 Transformer 엔진은 맞춤형 Tensor 코어 기술과 TensorRT-LLM 및 NeMo 프레임워크의 혁신을 결합하여, LLM과 MoE(Mixture of Experts) 모델의 추론·학습을 가속화합니다. 가장 중요한 변화는 FP4(4비트 부동소수점) 정밀도의 도입입니다. "마이크로 텐서 스케일링"이라는 정교한 스케일링 기법을 통해, FP8 대비 사실상 2배의 추론 처리량을 확보하면서도 높은 정확도를 유지합니다. DGX B200 시스템 기준으로 FP4 희소 성능은 144 PFLOPS에 달합니다.
나아가 Blackwell Ultra(B300 등에 탑재) 버전의 Tensor 코어는 기본 Blackwell GPU 대비 어텐션 레이어 가속이 2배, AI 컴퓨팅 FLOPS가 1.5배 더 강력합니다.
2. 5세대 NVLink & NVLink Switch
수조 개의 파라미터를 가진 AI 모델을 처리하려면 GPU 간 빠르고 원활한 통신이 필수입니다. 5세대 NVLink는 Hopper의 4세대 NVLink 대비 대역폭이 2배로 향상되어 GPU당 최대 1.8TB/s를 제공합니다(Hopper는 900GB/s). 최대 576개의 GPU로 확장할 수 있으며, NVLink Switch 칩은 72GPU NVLink 도메인(NVL72) 하나에서 130TB/s의 GPU 대역폭을 지원합니다. NVIDIA SHARP FP8 지원으로 4배의 대역폭 효율성을 제공하며, NVL72는 단일 8-GPU 시스템 대비 9배 더 높은 GPU 처리량을 달성한다고 NVIDIA는 밝히고 있습니다.
3. 기밀 컴퓨팅 (Confidential Computing)
Blackwell은 업계 최초의 TEE-I/O(Trusted Execution Environment I/O) 지원 GPU입니다. NVLink를 통한 TEE-I/O 지원 호스트 및 인라인 보호 기능을 갖추어, 민감한 데이터와 AI 모델을 무단 접근으로부터 하드웨어 수준에서 보호합니다. NVIDIA에 따르면, 기밀 컴퓨팅 모드에서도 암호화하지 않은 모드와 거의 동일한 처리량을 유지합니다. 이를 통해 기업은 AI 지적재산권(IP) 보호, 기밀 AI 학습·추론, 연합 학습 등을 안전하게 수행할 수 있습니다.
4. 압축 해제 엔진 (Decompression Engine)
데이터 분석과 데이터베이스 워크로드를 위한 전용 하드웨어 엔진입니다. LZ4, Snappy, Deflate 등 주요 압축 형식을 지원하며, NVIDIA Grace CPU에서 초당 900GB의 대용량 메모리에 접근할 수 있도록 합니다. 이를 통해 데이터베이스 쿼리의 전체 파이프라인을 가속화하여, 데이터 분석 및 데이터 과학 분야에서 기존 CPU 의존 방식 대비 획기적인 성능 향상이 가능합니다.
5. RAS 엔진 (Reliability, Availability, Serviceability)
대규모 GPU 클러스터에서 다운타임은 곧 막대한 비용 손실입니다. Blackwell은 전용 RAS 엔진을 탑재하여 하드웨어·소프트웨어 전반에 걸친 수천 개의 데이터 포인트를 지속적으로 모니터링합니다. AI 기반 예측 관리 기능이 잠재적 결함을 조기에 식별하고, 다운타임 및 비효율의 원인을 예측·차단합니다. 문제 발생 시에는 심층 진단 정보를 제공하여 원인 파악과 복구 시간을 단축합니다.
6. Hopper 대비 성능 도약
NVIDIA 공식 발표를 기준으로 Blackwell과 Hopper의 핵심 차이를 정리하면 다음과 같습니다.
| 항목 | Hopper (H100) | Blackwell (B200) |
|---|---|---|
| 트랜지스터 | 800억 개 | 2,080억 개 (2.6×) |
| GPU 메모리 | 80GB HBM3 | 180GB HBM3e (2.25×) |
| 메모리 대역폭 | ~3.35TB/s | ~8TB/s (2.4×) |
| FP8 성능 | ~4 PFLOPS | ~9 PFLOPS (2.25×) |
| FP4 성능 | 미지원 | ~18 PFLOPS (신규) |
| NVLink 대역폭 (GPU당) | 900GB/s | 1.8TB/s (2×) |
| 칩 간 인터커넥트 | 단일 다이 | 듀얼 다이, 10TB/s |
| 기밀 컴퓨팅 | 제한적 | TEE-I/O 최초 지원 |
GTC 2024에서 NVIDIA는 Blackwell이 Hopper 대비 추론 성능 최대 30배, 에너지 효율 최대 25배를 제공한다고 발표했습니다. 이 수치는 최적화된 조건에서의 결과이며, 실제 워크로드에 따라 달라질 수 있습니다.
Blackwell 제품 라인업
Blackwell 아키텍처는 데이터센터 대규모 랙 시스템부터 개인용 AI 슈퍼컴퓨터까지 폭넓은 제품군으로 확장됩니다. NVIDIA 공식 페이지에 소개된 주요 제품을 정리합니다.
데이터센터 대규모 시스템
GB300 NVL72는 Blackwell 라인업의 최상위 제품으로, 72개의 Blackwell Ultra GPU와 36개의 Grace CPU를 수냉식 랙 스케일 설계로 연결합니다. Hopper 시스템 대비 65배 높은 AI 컴퓨팅 능력을 제공한다고 NVIDIA는 밝히고 있습니다. 이전 세대인 GB200 NVL72는 72개의 Blackwell GPU와 36개의 Grace CPU를 동일한 랙 스케일 수냉식으로 연결하며, 1조 개 파라미터 LLM 대비 30배 더 빠른 실시간 추론을 제공합니다. OpenAI가 GPT-5.3-Codex를 학습·서빙한 것이 바로 이 GB200 NVL72입니다.
HGX B300 NVL16은 향상된 컴퓨팅과 증가된 메모리를 갖춘 시스템으로, NVL72보다 작은 규모의 AI 추론 워크로드에 적합합니다. DGX SuperPOD는 여러 DGX 시스템을 결합한 턴키 AI 데이터센터 솔루션으로, 가장 까다로운 학습·추론 워크로드를 확장 가능한 성능으로 처리합니다.
전문가 워크스테이션 & 개인용
DGX Station은 GB300 Grace Blackwell Ultra 슈퍼칩과 784GB의 코히런트 메모리를 탑재한 데스크톱 시스템으로, 최대 1조 개 파라미터 모델까지 처리할 수 있습니다. DGX Spark는 소형 개인용 AI 슈퍼컴퓨터로, GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩과 128GB의 통합 시스템 메모리를 갖추고 있어 AI 연구원, 데이터 사이언티스트, 학생 등이 최대 2,000억 개 파라미터 모델을 로컬에서 작업할 수 있습니다.
RTX PRO 데이터 센터 GPU와 RTX PRO 워크스테이션 GPU는 에이전틱 AI, 물리 AI, 시각적 컴퓨팅, 가상 워크스테이션 등 다양한 워크로드를 처리할 수 있는 엔터프라이즈급 GPU입니다.
왜 Blackwell이 중요한가: AI 팩토리 시대
NVIDIA는 Blackwell을 "AI 팩토리를 뒷받침하는 엔진"이라고 포지셔닝합니다. AI 팩토리란 원자재(데이터)를 투입하여 제품(지능)을 생산하는 산업 시설을 비유한 개념으로, 데이터 준비 → 학습 → 파인튜닝 → 추론의 전체 파이프라인을 단일 아키텍처 위에서 통합 운영하는 것을 의미합니다.
실제로 Blackwell의 채택은 급속히 확산되고 있습니다. AWS, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle, Tesla, xAI 등 주요 기업이 Blackwell 도입을 발표했거나 이미 운영 중이며, NVIDIA는 2025년에 520만 개의 Blackwell GPU 출하를 예상한다는 분석도 있었습니다. FP4 정밀도 도입으로 추론 비용을 사실상 절반으로 줄이고, 기밀 컴퓨팅으로 엔터프라이즈 보안 요구를 충족하며, RAS 엔진으로 대규모 클러스터의 가동률을 극대화하는 점이 엔터프라이즈 채택의 핵심 동력이 되고 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1: Blackwell과 Blackwell Ultra의 차이는 무엇인가요?
A: Blackwell(B200/GB200)은 2024년 GTC에서 발표된 1세대 제품이고, Blackwell Ultra(B300/GB300)는 이를 강화한 버전입니다. Ultra 버전은 GPU당 메모리가 288GB로 늘어나고, 어텐션 가속 2배, AI FLOPS 1.5배 향상, FP4 성능 15 PFLOPS 등의 개선이 이뤄졌습니다. GB300 NVL72는 Hopper 대비 65배 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다고 NVIDIA는 밝히고 있습니다.
Q2: FP4가 정확히 무엇이고, 왜 중요한가요?
A: FP4는 4비트 부동소수점 정밀도로, 기존 FP8(8비트) 대비 데이터 크기가 절반입니다. 같은 메모리 용량으로 2배 더 큰 모델을 적재하거나 2배의 추론 처리량을 확보할 수 있습니다. Blackwell의 2세대 Transformer 엔진은 "마이크로 텐서 스케일링" 기법을 통해 FP4에서도 높은 정확도를 유지하며, 이것이 Blackwell의 추론 성능 도약의 핵심 요인입니다.
Q3: 개인이나 소규모 팀도 Blackwell을 사용할 수 있나요?
A: 네. DGX Spark는 GB10 슈퍼칩과 128GB 메모리를 탑재한 소형 개인용 AI 슈퍼컴퓨터로, 최대 2,000억 파라미터 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. DGX Station은 GB300 슈퍼칩과 784GB 메모리로 더 큰 규모의 모델(최대 1조 파라미터)을 데스크톱 환경에서 처리합니다. 또한 클라우드 제공업체를 통해 B200 GPU를 시간당 약 $2.25~$5.00에 임대할 수도 있습니다.
- 듀얼 다이 설계: 2,080억 트랜지스터, 칩 간 10TB/s 인터커넥트, 리소그래피 한계 돌파
- 2세대 Transformer 엔진: FP4 정밀도 도입, 마이크로 텐서 스케일링으로 추론 처리량 2배
- 5세대 NVLink: GPU당 1.8TB/s, 최대 576 GPU 확장, NVL72 도메인 130TB/s
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