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[IT뉴스]난두리 인텔 부사장 "크레센트 아일랜드로 AI 추론 공략…비용·효율 최적화"
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-11-12 15:37:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="frmOy09UWb"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="02f4beb3c32aa1f66b3453a7eb5744590344fb9120a1f723da7aabfecf838e90" dmcf-pid="4ckDh5ztTB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/552796-pzfp7fF/20261112153130646jejz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="2x8PiDSrh9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/552796-pzfp7fF/20261112153130646jejz.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="34cd53fafb2c95e8060ef5c7c729f98e1a40457e2e4439b5d782d403c89c60ec" dmcf-pid="8kEwl1qFyq" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 고성현기자] 인텔이 차세대 그래픽처리장치(GPU) '크레센트 아일랜드'를 앞세워 인공지능(AI) 추론 시장 공략에 나선다. 대용량 메모리와 높은 전력 효율을 갖춘 GPU를 통해 기업용 AI 수요에 대응하고, 제온 CPU와 외부 AI 가속기를 결합해 인프라 운영 비용을 낮추겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="c9fd45dacf2e1d1d80a50fa0fbe2482af5e1dad6031173c97fb088ef2bf8cb7e" dmcf-pid="6EDrStB3hz" dmcf-ptype="general">아닐 난두리 인텔 부사장은 12일 서울 코엑스에서 열린 '인텔 AI 서밋' 기조연설에서 "에이전틱 AI 시대에는 인프라도 실제 수행할 작업의 특성에 맞춰 설계해야 한다"며 "이를 통해 연산 효율을 높이고 비용을 줄이는 것이 중요하다"고 말했다.</p> <p contents-hash="598b348a0532e751adf24d765c65fe61c5c19d07bfeb09004ae22cb54e448907" dmcf-pid="PDwmvFb0S7" dmcf-ptype="general">최근 AI는 단순 질의응답 단계에서 벗어나 여러 작업을 스스로 수행하는 에이전틱 AI로 발전하고 있다. AI가 데이터를 검색하고 추론한 뒤 외부 도구를 활용해 작업을 수행하는 등 처리 과정이 복잡해지면서 연산량과 토큰 소비가 늘고 있다. 이에 따라 시스템 운영 비용도 높아지면서 각 작업에 적합한 연산 자원의 효율적 배분이 중요해지고 있다.</p> <p contents-hash="269df2ef1430b37f0df1463cc0bed89463af548f8d4f4706a2d1d2129180b8cc" dmcf-pid="QwrsT3KpWu" dmcf-ptype="general">특히 여러 장치를 조율하는 CPU의 역할이 더욱 중요해지면서 GPU 중심의 AI 인프라 구성에도 변화가 요구되고 있다. CPU가 AI 에이전트의 작업을 분류하고 적절한 연산 장치에 배분하는 한편, GPU는 AI 모델의 추론과 토큰 생성을 담당하는 방식이다. 인텔은 이를 위해 제온 프로세서와 AI 가속기를 결합해 시스템 전체의 처리 효율을 높이겠다는 전략을 세운 바 있다.</p> <p contents-hash="78d06798c5c2f46b7ef30b65efafe9f7d3ba52b1ab1c82bf23dc7f50fa62f874" dmcf-pid="xrmOy09UyU" dmcf-ptype="general">난두리 부사장은 "이제 AI를 실행할 만큼 GPU를 충분히 확보하는 것만으로는 부족하다"며 "AI 작업을 조율하고 관리하며 실행할 CPU도 적절한 비율로 배치해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="21d5db3e27e7bec5b3a7de80cbdb456e84aea1914ad485e94f37d3f38d92bdb3" dmcf-pid="ybK2xNsATp" dmcf-ptype="general">인텔은 이러한 수요에 대응하기 위해 제온 프로세서 제품군을 확대하고 있다. 고효율 코어를 최대 288개 탑재한 클리어워터 포레스트를 비롯해 제온 6 기반 고밀도 서버를 활용하는 방식이다. 파트너사와는 수랭식 랙 시스템도 개발하고 있으며, 다수의 CPU 코어를 집적해 에이전트 작업을 동시에 처리할 수 있는 환경을 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="22c342ddfb806f2628b476e18498778d637caedb4cb45dc03cfceb0f45ae777c" dmcf-pid="WK9VMjOcT0" dmcf-ptype="general">AI 추론용 GPU로는 Xe3P 아키텍처 기반의 크레센트 아일랜드(인텔 GPU D 시리즈)를 제시했다. 350W의 소비전력으로 구동되며 최대 480GB의 LPDDR5X 메모리를 탑재할 수 있다. 기본 구성은 160GB로, PCI익스프레스(PCIe) 카드 형태를 지원해 기존 데이터센터 서버에도 쉽게 도입할 수 있도록 했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ba0c75e533394d6816ddcc30aaa3fe4cc7bd2d4e6ddd20a2a2e55f2945225ca9" dmcf-pid="Y92fRAIkT3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/552796-pzfp7fF/20261112153131941jvau.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="VTyYF9MVlK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/552796-pzfp7fF/20261112153131941jvau.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="a5b90f4c90af15551a4511dc5a124dd015348e6ac9bf208baff9feef7135493e" dmcf-pid="G2V4ecCElF" dmcf-ptype="general">난두리 부사장은 "크레센트 아일랜드는 현재 인텔 연구소에서 실제로 구동되고 있으며 조만간 고객들에게 샘플을 공급할 예정"이라며 "AI 추론은 단일 GPU 카드에서 실행하는 데 그치지 않고 4개·8개 카드와 랙 단위 구성으로 확장될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="0e55d1eb1a2ddf73ca9108bf08ca20b43433f80b392ce90a3e63db9e4166f7e8" dmcf-pid="HF3pKRNdTt" dmcf-ptype="general">인텔은 외부 AI 가속기 기업과의 협력도 확대하고 있다. 대표적인 사례가 삼바노바(SambaNova)다. 인텔 제온 CPU가 AI 에이전트의 작업을 조율하고, GPU는 입력 데이터를 처리하는 프리필(Prefill) 등 대규모 연산을 맡는다. 삼바노바의 전용 가속기는 생성 결과를 빠르게 출력하는 디코딩(Decoding)에 활용하는 구조다.</p> <p contents-hash="6e9833c5454188d031e70bc24c3c80116c2f123788341e2d646a4069c74ed68f" dmcf-pid="X30U9ejJl1" dmcf-ptype="general">이는 AI 연산을 하나의 GPU에 집중하기보다 작업 특성에 맞는 연산 자원을 배치하는 전략이다. 대규모 입력을 처리하는 작업과 빠른 응답이 필요한 작업은 요구하는 연산 성능이 다르기 때문에 각각 적합한 장치를 활용하면 시스템 전체의 효율을 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="b337cd8312ce10edf4d46d3951be94f98ba2ac5a3a2d9241b827144e5abd90fe" dmcf-pid="Z0pu2dAiT5" dmcf-ptype="general">난두리 부사장은 "이들 제품을 서로 독립적인 장치로 생각해서는 안 된다"며 "에이전틱 AI를 구현하는 데 필요한 연산 자원으로 봐야 하며, 적절한 구성 비율은 실행하려는 워크로드에 따라 달라진다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="8493806598bb24411144e3d6f6d712ab5fa91dbc17438de39e1542d9a65edee1" dmcf-pid="5pU7VJcnhZ" dmcf-ptype="general">난두리 부사장은 "앞으로 AI 추론은 온디바이스부터 클라우드까지 여러 환경에 분산돼 실행될 것"이라며 "인텔은 클라이언트와 엣지, 데이터센터를 아우르는 솔루션을 제공하고 파트너들과 함께 이를 시장에 선보이겠다"고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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