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엔비디아 루빈 울트라, 4-다이가 아닌 2-다이 구조로 전환

QM포시포시

0 427 4 2026.07.01 10:56

<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/01/0c2b1011b5652fc8b688cd3f27534ec9.png" alt="퀘이사존" style="width: 75%;"> 엔비디아는 최고의 성능을 제공하기 위해 2027년 출시 예정인 루빈 울트라 AI 가속기에 4개의 GPU 칩렛을 탑재할 계획이었습니다. 그러나 이러한 솔루션의 제조 가능성에 대한 우려로 인해, 생산이 더 용이한 듀얼 GPU 설계로 변경하기로 결정했다고 SemiAnalysis가 보도했습니다. 엔비디아의 4개 컴퓨팅 칩렛을 탑재한 루빈 울트라 GPU는 기존 루빈 대비 성능을 두 배로 향상시켰을 뿐만 아니라, 엔비디아 데이터 센터 GPU의 복잡성을 전례 없는 수준으로 끌어올린, 최근 몇 년간 엔비디아의 가장 야심찬 프로젝트 중 하나였습니다. 하지만 기존의 첨단 패키징 기술을 이용해 거의 레티클 크기의 다이 4개를 연결하는 것은 엄청난 엔지니어링 난제이며, 4개의 복잡한 다이와 16개의 HBM4E 모듈을 냉각하는 것 또한 어렵고 비용이 많이 드는 문제입니다. 결과적으로, 설계를 실제 제조로 현실화 하는 과정의 어려움으로 인해 엔비디아는 4개의 컴퓨팅 다이를 사용하는 루빈 울트라 설계를 취소하고 2개의 컴퓨팅 칩렛을 사용하는 설계로 변경했다고 합니다. 하지만 이는 공식적인 발표가 아닌 만큼, 비판적으로 봐야 할 것입니다. 사실일 경우, 엔비디아의 새로운 루빈 울트라는 기존 제품의 절반 정도의 성능을 갖게 되어 AMD MI500 시리즈와 같은 경쟁 제품과의 경쟁력이 떨어질 것으로 예상됩니다. 물론 엔비디아는 업그레이드를 정당화하기 위해 AI 가속기의 성능을 더욱 향상시키기 위해 루빈 울트라 설계를 최적화할 가능성이 높습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/01/ebcd898e0d0f1b7a38fd8776994eb7f6.png" alt="퀘이사존"> 또한, 엔비디아의 루빈 울트라는 기존 루빈에 사용된 HBM4 메모리 대신 HBM4E 메모리를 사용한다는 점도 고려해야 합니다. 거기에 루빈 GPU를 시작으로 액체 냉각 방식의 Kyber 랙 스케일 시스템을 출시할 계획입니다. 이 시스템은 스케일업 도메인당 GPU 패키지 수를 최소 144개까지 늘려 컴퓨팅 성능을 향상시키고 고객에게 판매할 예정입니다. SemiAnalysis는 16개의 HBM4E 패키지를 사용하는 AI 가속기 출시 취소가 HBM 시장 전반에 영향을 미칠 수 있다고 지적합니다. 새로운 루빈 울트라는 8개의 HBM4E 모듈만 사용하기 때문입니다. 컴퓨팅 칩렛이 4개인 루빈 울트라 출시 취소는 컴퓨팅 칩렛이 2개인 루빈 울트라 GPU의 가격이 기존 제품보다 저렴해질 것임을 의미합니다. 한편, 엔비디아는 개별 GPU보다는 랙 스케일 솔루션 판매에 주력하고 있기 때문에, 이러한 변화가 엔비디아 파트너사의 실제 지출에 어떤 영향을 미칠지는 지켜봐야 합니다. 파트너사들이 더 많은 GPU를 확보하기 위해 더 많은 시스템을 구매해야 한다면, 동일한 컴퓨팅 칩렛 수를 가진 시스템을 더 적게 구매하는 경우보다 더 많은 비용을 지출할 가능성이 높기 때문입니다.</td></tr></tbody></table></div>

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