화웨이의 새로운 AI 칩 어센드(Ascend) 910D와 엔비디아 GPU의 성능 비교 분석. 중국의 반도체 기술력이 엔비디아를 따라잡고 있는가? 미국의 수출 제한 속에서 화웨이의 AI 칩은 어떤 장단점을 가지고 있으며, 글로벌 AI 하드웨어 시장에 어떤 영향을 미칠까요?
📑 목차
인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 AI 연산을 처리하는 하드웨어의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 모델 학습과 추론에 필수적인 요소로 자리 잡았는데요. 이 분야에서 미국의 엔비디아(Nvidia)가 오랫동안 독보적인 위치를 차지해왔습니다. 그러나 최근 중국의 화웨이(Huawei)가 자체 개발한 AI 칩 '어센드(Ascend)' 시리즈로 엔비디아에 도전장을 내밀고 있습니다. 오늘은 화웨이의 최신 AI 칩과 엔비디아 GPU의 성능을 비교하고, 각각의 장단점을 살펴보겠습니다. 🔍
화웨이 AI 칩의 등장 배경
미국의 수출 제한과 중국의 대응
미국 정부는 중국의 첨단 기술 발전을 견제하기 위해 엔비디아의 고성능 GPU를 중국으로 수출하는 것을 제한해왔습니다. 이러한 제한 조치로 인해 중국 기업들은 AI 개발에 필요한 고성능 칩을 확보하는 데 어려움을 겪게 되었습니다. 이에 대응하여 화웨이는 자체 AI 칩 개발에 박차를 가하게 되었고, 그 결과물이 바로 '어센드(Ascend)' 시리즈입니다.
화웨이 어센드 시리즈의 발전
화웨이는 2018년 첫 번째 AI 칩인 어센드 910을 발표한 이후, 지속적으로 성능을 개선해왔습니다. 최근에는 어센드 910C를 출시했으며, 2025년에는 더욱 향상된 성능의 어센드 910D를 선보였습니다. 이러한 발전은 중국이 반도체 기술 자립을 위해 노력하고 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
화웨이 어센드 910D vs 엔비디아 GPU 기술 비교
제조 공정 및 기술적 특징
화웨이의 어센드 910D는 중국 반도체 제조업체인 SMIC의 7nm 공정으로 제작되었습니다. 반면 엔비디아의 최신 GPU인 H100은 TSMC의 4nm 공정으로 제작되었으며, 최신 블랙웰(Blackwell) B200은 더욱 발전된 기술을 적용하고 있습니다. 제조 공정의 차이는 칩의 성능과 전력 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다.
엔비디아 GPU는 CUDA라는 강력한 소프트웨어 생태계를 기반으로 하고 있어 다양한 AI 프레임워크와의 호환성이 뛰어납니다. 반면 화웨이의 어센드 칩은 자체 개발한 소프트웨어 스택을 사용하며, 글로벌 확장성 측면에서는 아직 한계가 있습니다.
반도체 제조 공정의 미세화(nm 수치가 작을수록 미세)는 칩의 성능과 전력 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 엔비디아의 4nm 공정은 화웨이의 7nm 공정보다 더 많은 트랜지스터를 같은 면적에 집적할 수 있어 이론적으로 더 높은 성능과 효율성을 제공할 수 있습니다. 그러나 화웨이는 이러한 제조 공정의 한계를 다양한 설계 최적화와 대규모 병렬 처리 방식으로 극복하려 노력하고 있습니다.
연산 성능 및 메모리 사양
엔비디아의 H100 GPU는 FP16/BF16 연산에서 최대 1,979 TFLOPS의 성능을 제공하며, 블랙웰 B200은 이보다 더 높은 성능을 자랑합니다. 반면 화웨이의 어센드 910C는 추론 작업에서 H100의 약 60% 수준의 성능을 보이며, 어센드 910D는 900 TFLOPS 이상의 성능으로 격차를 좁히고 있습니다.
메모리 측면에서는 화웨이가 삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)를 사용하고 있으며, 이는 AI 모델 처리에 중요한 요소입니다. 엔비디아 역시 고성능 HBM을 탑재하여 대규모 AI 모델 처리에 최적화되어 있습니다.
성능 비교 및 장단점 분석
단일 칩 성능 비교
단일 칩 성능만 놓고 보면, 엔비디아의 GPU가 화웨이의 어센드 칩보다 우위에 있습니다. 특히 AI 모델 학습(Training) 측면에서 엔비디아는 확고한 우세를 보이고 있습니다. 화웨이 어센드 910C는 추론 성능은 양호하지만, 안정적인 학습 수행에서는 아직 한계가 있습니다.
화웨이 임원인 왕타오 COO는 "대형 AI 모델 훈련에서 화웨이 910B와 엔비디아 A100의 컴퓨팅 파워 성능은 별로 차이가 없다"고 주장했으며, 일부 테스트에서는 "엔비디아 A100보다 20% 능가할 수 있다"고 밝히기도 했습니다. 그러나 이러한 주장은 독립적인 벤치마크 테스트로 완전히 검증되지는 않았습니다.
시스템 레벨 성능 비교
흥미로운 점은 시스템 레벨에서의 성능 비교입니다. 화웨이의 '클라우드매트릭스384' 서버 시스템은 384개의 어센드 910C AI 칩을 탑재하고 있으며, 300 플롭스(PFLOP)의 고밀도 컴퓨팅을 제공합니다. 이는 엔비디아의 블랙웰 서버인 'GB200 NVL72'의 컴퓨팅 성능인 180 플롭스와 비교해 1.7배 높은 수치입니다.
또한 클라우드매트릭스384의 총 메모리 용량은 49.2TB로 엔비디아 GB200 NVL72의 18.8TB보다 3.6배 이상 크며, 메모리 대역폭도 1229TB/s로 2.1배 큽니다. 이는 화웨이가 단일 칩 성능의 한계를 대량의 칩을 병렬로 연결하는 방식으로 극복하고 있음을 보여줍니다.
🔍 화웨이 어센드 vs 엔비디아 GPU 비교표
| 비교 항목 | 화웨이 어센드 910D | 엔비디아 H100 |
|---|---|---|
| 제조 공정 | SMIC 7nm | TSMC 4nm |
| 연산 성능 | 약 900+ TFLOPS (FP16) | 최대 1,979 TFLOPS (FP16/BF16) |
| AI 학습 성능 | H100 대비 약 60% 수준 | 업계 최고 수준 |
| 소프트웨어 생태계 | 제한적 (중국 중심) | CUDA 기반 글로벌 생태계 |
| 전력 효율성 | 상대적으로 낮음 | 높음 |
장단점 분석
화웨이 어센드 칩의 장점:
- 중국 시장에서의 높은 접근성 (수출 제한 없음)
- 대량 병렬 시스템 구성 시 높은 총 컴퓨팅 성능
- 대용량 메모리 시스템 구성 가능
- 중국 내 소프트웨어 생태계 확장 중 (하드웨어 기업 140개, 소프트웨어 기업 1600개, 2900개 AI 앱 솔루션)
화웨이 어센드 칩의 단점:
- 단일 칩 성능이 엔비디아에 비해 낮음
- 전력 효율성이 낮음 (클라우드매트릭스384는 엔비디아 GB200 NVL72보다 3.9배의 전력 필요)
- 글로벌 소프트웨어 생태계 지원 제한적
- 제조 공정의 기술적 한계
엔비디아 GPU의 장점:
- 단일 칩 성능이 우수함
- 높은 전력 효율성
- CUDA 기반의 강력한 소프트웨어 생태계
- AI 학습 작업에서 압도적 성능
엔비디아 GPU의 단점:
- 중국 시장 접근성 제한 (수출 규제)
- 상대적으로 높은 가격
- 대량 병렬 시스템 구성 시 총 메모리 용량 제한
중국 시장에서의 경쟁 구도
수출 제한으로 인한 시장 변화
미국의 수출 제한으로 인해 엔비디아의 H100 및 H20 칩이 중국 시장에서 제한되면서, 화웨이가 어센드 910C를 통해 틈새 시장을 공략하고 있습니다. 어센드 910C는 ByteDance, Alibaba, Tencent 등 주요 중국 기업들로부터 대량 주문을 받고 있으며, 2025년에 100만 개 이상 출하될 것으로 예상됩니다.
이러한 상황은 중국 내 AI 칩 시장에서 화웨이의 입지를 크게 강화시키고 있습니다. 중국 정부의 기술 자립 정책과 맞물려, 화웨이는 중국 AI 하드웨어 시장에서 핵심 공급자로 자리매김하고 있습니다.
중국 기업들의 대응 전략
중국 기업들은 미국의 수출 제한을 우회하기 위한 다양한 전략을 모색하고 있습니다. 일부 기업들은 화웨이의 어센드 칩을 대안으로 채택하는 한편, 다른 기업들은 설계를 하향조정하여 TSMC와 같은 글로벌 파운드리에서 생산하는 방법을 모색하고 있습니다.
메타엑스(MetaX)와 엔플레임(Enflame) 등 상하이 기반의 중국 AI 반도체 회사들은 하향조정한 반도체 설계를 TSMC에 제출하여 미국의 제재를 우회하려는 시도를 하고 있습니다. 이들 회사도 자신들의 반도체가 엔비디아의 GPU에 견줄 수 있다고 주장하고 있습니다.
글로벌 AI 하드웨어 시장에 미치는 영향
기술 격차 축소와 경쟁 심화
화웨이의 AI 칩 개발은 글로벌 AI 하드웨어 시장에서 엔비디아의 독점적 지위에 도전하는 중요한 사례입니다. 비록 현재는 단일 칩 성능에서 격차가 있지만, 화웨이가 빠르게 기술 격차를 좁혀가고 있다는 점은 주목할 만합니다.
이러한 경쟁 구도는 글로벌 AI 하드웨어 시장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 경쟁이 심화되면 기술 혁신이 가속화되고, 가격 경쟁력이 향상될 수 있기 때문입니다. 또한 다양한 선택지가 생김으로써 AI 개발자들에게 더 많은 옵션을 제공할 수 있습니다.
지역별 기술 생태계 형성
미국의 수출 제한과 중국의 대응은 지역별로 서로 다른 AI 기술 생태계가 형성되는 계기가 되고 있습니다. 미국과 서방 국가들은 엔비디아, AMD, 인텔 등의 칩을 중심으로 한 생태계를 구축하는 반면, 중국은 화웨이를 중심으로 독자적인 생태계를 발전시키고 있습니다.
이러한 분리된 생태계는 글로벌 AI 기술 발전에 있어 다양성을 증가시킬 수 있지만, 동시에 기술 표준화와 호환성 측면에서 새로운 과제를 제시하기도 합니다.
결론: 화웨이와 엔비디아의 미래 전망
화웨이의 어센드 AI 칩은 엔비디아 GPU와 비교했을 때 단일 칩 성능에서는 아직 격차가 있지만, 대량 병렬 시스템 구성을 통해 총 컴퓨팅 성능에서 경쟁력을 보여주고 있습니다. 특히 중국 시장에서는 미국의 수출 제한으로 인해 화웨이가 중요한 위치를 차지하게 되었습니다.
엔비디아는 여전히 단일 칩 성능, 전력 효율성, 소프트웨어 생태계 측면에서 우위를 유지하고 있으며, 글로벌 AI 하드웨어 시장에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 그러나 중국 시장 접근성 제한은 엔비디아에게 큰 도전 요소가 되고 있습니다.
향후 AI 하드웨어 시장은 더욱 경쟁이 심화될 것으로 예상됩니다. 화웨이는 지속적인 기술 개발을 통해 격차를 좁혀나갈 것이며, 엔비디아는 기술적 우위를 유지하기 위해 더욱 혁신적인 제품을 선보일 것입니다. 이러한 경쟁은 궁극적으로 AI 기술 발전과 응용 확대에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 🚀
결론적으로, 화웨이의 AI 칩은 중국 시장에서 강점을 보이는 반면, 엔비디아는 글로벌 시장에서 기술적 우위를 유지하고 있습니다. 두 기업의 경쟁은 AI 하드웨어 시장의 다양성과 혁신을 촉진하는 긍정적인 요소로 작용할 것입니다.
