Broadcom과 OpenAI, 맞춤형 Jalapeño 추론 프로세서 공개

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하드웨어 뉴스

1 Broadcom과 OpenAI, 맞춤형 Jalapeño 추론 프로세서 공개 본문보기 QM깜냥 QM깜냥 | 907 | 4 2026.06.25 07:07

출처 1 : https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/broadcom-and-openai-unveil-custom-built-jalapeno-inference-processor-openais-first-chip-is-a-massive-reticle-sized-asic-built-in-an-ultra-fast-nine-month-development-cycle

<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/25/e27a7ed4a077cf2e672b22abf26be075.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">OpenAI와 Broadcom은 현대적인 대규모 언어 모델<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(LLM)</span> 및 미래의 에이전트형 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 맞춤형 추론 프로세서인 Jalapeño를 공개했습니다. 이 프로세서는 오늘날의 최첨단 하드웨어보다 높은 전력 대비 성능을 제공하도록 설계되었다고 주장합니다. OpenAI는 자사의 하드웨어 프로젝트를 전략적인 것으로 간주하며, Jalapeño를 자사 추론 하드웨어의 첫 번째 세대로 구상하고 있습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">또 다른 AI 가속기가 아닙니다</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">OpenAI는 Jalapeño가 용도에 맞게 제작된 추론 ASIC이며, 용도를 변경한 학습용 가속기나 범용 AI 프로세서가 아님을 강조합니다. OpenAI는 Jalapeño의 아키텍처가 LLM 동작에 대한 이해를 바탕으로 설계되었으며, 비용이 많이 드는 데이터 이동, 컴퓨팅과 메모리 자원 간의 균형, 네트워킹 효율성 및 전반적인 동작을 포함하여 대규모 추론에서 중요한 실질적인 병목 현상을 해결하기 위한 것이라고 말합니다. 또한 OpenAI는 프로세서 설계가 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 결합하도록 의도되었다고 명시하며<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(이것이 많은 다른 추론 가속기와 달리 거대한 컴퓨팅 칩렛과 HBM 메모리를 사용하는 이유입니다)</span>, 이는 추론 및 에이전트형 워크로드에 특히 유용할 것입니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">또한 OpenAI와 Broadcom은 이 프로세서가 기존 AI 가속기보다 높은 유효 활용도를 제공하고 이론적 최대치에 가까운 성능을 제공하도록 제작되었다고 주장하며, 이는 비용과 전력 측면 모두에서 매우 높은 효율성을 의미합니다. 한편, 양사는 Jalapeño ASIC에 대한 성능 목표를 공개하지 않았으므로, 이러한 주장은 어느 정도 비판적으로 받아들여야 합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">엔지니어링 샘플은 이미 실험실에서 목표 클록 속도와 전력으로 작동하고 있으며<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(Broadcom과 OpenAI 모두 이에 대한 세부 정보를 공개하지 않았지만)</span>, OpenAI는 GPT-5.3-Codex-Spark과 같은 머신러닝 워크로드를 실행 중이라고 말합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">양사는 또한 초기 내부 테스트 결과 Jalapeño의 전력 대비 성능이 '현재의 최첨단 하드웨어'보다 실질적으로 더 좋다는 것을 나타낸다고 주장합니다. 그러나 구체적인 수치, 벤치마크, 메모리 구성 또는 기타 세부 사항이 공개되지 않았으므로, 다시 한번 이러한 주장은 비판적으로 받아들여야 합니다. 또한 Jalapeño가 기존 AMD Instinct MI350 시리즈 및 Nvidia Blackwell 기반 가속기를 능가할 수 있다고 알려져 있지만, AMD Instinct MI400 시리즈 및 Nvidia Rubin 기반 제품들과 비교했을 때 얼마나 경쟁력이 있을지는 지켜봐야 합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">OpenAI의 하드웨어 프로그램을 이끄는 Richard Ho는 "Jalapeño는 OpenAI 연구진과의 긴밀한 협력을 통해 얻은 상세한 통찰력을 바탕으로 LLM 추론을 위해 처음부터 설계되었습니다"라고 말했습니다. "우리는 프런티어 AI 모델에 가장 중요한 커널, 메모리 이동, 네트워킹 및 서빙 패턴을 중심으로 아키텍처를 최적화했습니다. 초기 테스트를 바탕으로 Jalapeño는 하드웨어의 이론적 한계에 근접하게 가장 중요한 워크로드를 효율적으로 실행할 것입니다."</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">6개의 HBM 모듈을 갖춘 거대한 칩</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Broadcom과 OpenAI는 Jalapeño의 사양을 공개하지 않았지만, 웨이퍼와 패키징을 보여주었으므로 간략한 분석이 가능합니다. 패키지는 6개의 HBM 모듈로 둘러싸인 하나의 큰 컴퓨팅 칩렛과 입출력 인터페이스를 포함할 것으로 보이는 또 다른 칩렛, 그리고 두 개의 구조적 더미 다이로 둘러싸인 구조를 포함하고 있는 것으로 보입니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/25/c514696e9501172bd7fbfe4e2c65ec67.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">웨이퍼 이미지는 매우 규칙적이고 반복적인 열 형태의 플로어플랜과 복제된 컴퓨팅 영역 및 고정된 인프라 매크로로 보이는 구조를 보여준다는 점에서 Broadcom 스타일의 Systolic Array 중심 가속기처럼 보입니다. 그러나 이것이 추측임을 유념해야 하며, 이미지가 충분히 깨끗하지 않아 이것이 OpenAI의 혜택이 추가된 Broadcom의 표준 TPU 스타일 Systolic Array 템플릿이라고 단정 지을 수는 없습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">이미지만으로는 Jalapeño가 진정한 2D Systolic Array를 사용하는지, 1D/2D 행렬 엔진 세트, 벡터 또는 텐서 타일 모음, 또는 다른 추론 데이터 경로를 사용하는지 알 수 없습니다. 우리가 말할 수 있는 것은 다이가 여러 종류의 타일형 AI 가속기 아키텍처와 일치하는 매우 반복적인 플로어플랜을 가지고 있다는 점뿐입니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/25/ce2544dd866954731750c55c379d0635.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">이미지를 통해 알 수 있는 점은 Jalapeño의 compute chiplet 다이 크기가 주변을 둘러싼 HBM3/4 패키지 크기<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(10.975 mm × 10.975 mm)</span>를 기반으로 한 근사치라는 것입니다. 파악한 바에 따르면, chiplet의 크기는 25.46 mm<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(너비)</span> × 33 mm<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(높이)</span>이며, 이는 다이 크기가 약 840 mm²임을 의미합니다. 이는 EUV lithography 시스템의 reticle 크기<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(858 mm²)</span>와 매우 유사합니다. 촬영 품질이 좋지 않기 때문에 우리가 추정하는 다이 크기가 100% 정확할 수는 없으나, 충분히 근접한 수치라고 의심됩니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">Jalapeño의 compute chiplet 다이 크기는 상당히 많은 compute 성능을 포함하고 있음을 시사하지만, 물론 이 지표를 기반으로 성능을 추정할 수는 없습니다. 그러나 Jalapeño의 compute 다이가 시장의 다른 추론 가속기 다이보다 상당히 크며 AI training용 프로세서와 더 유사하다는 점은 확실합니다. AI training용 프로세서에 관해 말하자면, AMD와 NVIDIA 같은 기업들이 가능한 한 많은 성능을 담으려 함에 따라 이러한 워크로드를 위한 multi-chiplet 설계가 점점 더 많이 보이고 있습니다. 한편, OpenAI와 Broadcom이 대형 compute chiplet을 선택했다는 사실은 그들이 지연 시간을 최대한 줄이고 싶어 했음을 시사할 가능성이 있습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">9개월 만에 설계됨</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">기업들은 이 칩이 단 9개월 만에 tape-out에 도달했으며 2026년 말부터 배포될 예정이라고 밝혔으며, 이는 ASIC 설계에서 극도로 빠른 전환 시간을 나타냅니다. Broadcom과 OpenAI가 Jalapeño를 정의하고 개발하는 데 인공지능을 광범위하게 사용했는지는 불분명하지만, 기업들은 칩 설계 및 최적화 작업의 일부를 가속화하기 위해 OpenAI의 모델을 사용했음을 인정했습니다. 일반적으로 ASIC을 처음부터 설계하는 데는 1.5 ~ 2년이 걸리므로, AI는 개발 주기를 단축할 수 있습니다. 설계 주기를 가속화하는 또 다른 수단은 Broadcom이 다른 기업들보다 새로운 칩을 더 빠르게 제공하기 위해 다양한 맞춤형 설계 전반에 걸쳐 자사의 로직을 광범위하게 재사용하는 것입니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">발표에 따르면 Jalapeño는 OpenAI 자체의 워크로드뿐만 아니라 업계 전반의 현재 및 미래 LLM을 지원하도록 설계되었다는 점이 주목할 만하며, 이는 OpenAI가 Broadcom과 TSMC로부터 충분한 공급을 확보할 수 있다는 가정하에 하드웨어를 제3자에게 판매할 수 있게 해줍니다. 한편, Broadcom의 최고경영자는 Jalapeño가 올해부터 Microsoft 및 기타 파트너와 함께 gigawatt 규모의 데이터 센터에 배포될 것이라고 언급했지만, 이 프로세서가 OpenAI 워크로드에만 독점적으로 사용될지 아니면 다른 테넌트에게도 제공될지는 불분명합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">Broadcom의 President 및 CEO인 Hock Tan은 "OpenAI와의 협력은 향후 10년 동안 필요한 물리적 인프라를 확장하기 위한 근본적인 약속을 의미합니다. 이것은 다세대 로드맵의 시작일 뿐입니다. 업계를 선도하는 실리콘을 OpenAI와 직접 공동 개발함으로써, 우리는 2026년부터 Microsoft 및 기타 파트너와 함께 gigawatt 규모의 데이터 센터 배포를 가능하게 합니다."라고 말했습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<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 style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>원문 출처: <a href="https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/broadcom-and-openai-unveil-custom-built-jalapeno-inference-processor-openais-first-chip-is-a-massive-reticle-sized-asic-built-in-an-ultra-fast-nine-month-development-cycle" target="_blank">Tom's Hardware</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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