Jetson Thor가 엣지에서 AI를 실행한다면, Vera Rubin NVL72는 그 반대편인 대규모 AI 인프라를 담당한다.
이 시스템은 단일 칩이 아니라 데이터센터 랙 전체를 하나의 AI 컴퓨터로 설계한 구조다.
주요 구성은 다음과 같다.
이 구조 덕분에 72개의 GPU가 하나의 거대한 가속기처럼 동작하며, 다음과 같은 AI 워크로드에 최적화됐다.
엔비디아에 따르면 Rubin 플랫폼은 이전 Blackwell 기반 시스템과 비교해 다음과 같은 개선을 제공한다.
이 성능은 단순 GPU 업그레이드가 아니라 시스템 전체 공동 설계(co‑design) 덕분이다. Rubin 플랫폼은 다음 여섯 개 칩을 통합한다.
세 번째 수상 기술인 Alpamayo는 자율주행 소프트웨어 플랫폼이다.
기존 자율주행 시스템은 주로 객체 인식(perception) 중심이었다. 즉, 차량이 도로 위 물체를 감지하는 데 초점을 맞췄다.
반면 Alpamayo는 Vision‑Language‑Action(VLA) 모델을 기반으로 다음 단계로 나아간다.
예를 들어 Alpamayo 1 모델은 영상 입력을 분석해 다음 결과를 생성할 수 있다.
학습 방식도 특징적이다. Alpamayo 모델은 다음 데이터를 결합해 훈련된다.
이번 COMPUTEX 수상 기술을 함께 보면 엔비디아의 전략이 분명하게 드러난다.
이 조합은 AI 컴퓨팅이 더 이상 단일 GPU 성능 경쟁이 아니라 칩 → 서버 → 랙 → 데이터센터 → 엣지 디바이스로 이어지는 전체 시스템 경쟁으로 이동하고 있음을 보여준다.
즉, 미래 AI는 다음과 같은 구조로 운영될 가능성이 크다.
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