中 '딥시크 쇼크' 뒷받침한 반도체, '어센드 910C'…"기술한계 뚜렷"[테크토크] 작성일 05-06 109 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">전 세대 칩 두 개 연결한 구조<br>낮은 전기 요금이 한계 상쇄해</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3oaEggCnjf"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="92a0da59c10f719244161282cef482cf185a0285e20d5b9def1347b7cc8937ac" dmcf-pid="0gNDaahLgV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 화웨이의 어센드(중국명 성텅·昇騰) 910C 그래픽처리장치. 화웨이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073015339ovkx.jpg" data-org-width="461" dmcf-mid="5NxrjjSgAP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073015339ovkx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 화웨이의 어센드(중국명 성텅·昇騰) 910C 그래픽처리장치. 화웨이 </figcaption> </figure> <div contents-hash="98ee989a5cc57a23da4126a911da0b52e8281deec6e0d6fa9224cc1f5aaa41a6" dmcf-pid="pajwNNloa2" dmcf-ptype="general"> <p>최근 인공지능(AI) 업계를 뒤흔들었던 중국산 AI 모델 '딥시크'는 하드웨어 분야에서도 경계심을 불러일으켰습니다. 중국산 그래픽처리장치(GPU)인 화웨이 어센드(중국명 성텅·昇騰) 910C를 이용해 훈련, 추론했기 때문입니다. 어센드 910C는 화웨이 어센드 GPU 시리즈의 세 번째 세대로, 엔비디아 고성능 GPU를 직수입할 수 없는 중국에선 기술 자립의 핵심으로 여겨집니다. 최근 서구권 반도체 전문가들은 어센드 910C의 구조와 한계를 조명했습니다.</p> <strong>차세대 中 GPU 핵심은 칩렛 기술</strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf59cd4bdbd49f7b2480259eb8b056b867d6800a91220cf13b9e39ebff35c06d" dmcf-pid="UNArjjSga9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="어센드 910C의 칩 구조. 전 세대인 어센드 910B 두 개를 칩렛으로 연이어 붙인 형태. 엑스(X) 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073016658yehm.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="1gSzFFf5A6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073016658yehm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 어센드 910C의 칩 구조. 전 세대인 어센드 910B 두 개를 칩렛으로 연이어 붙인 형태. 엑스(X) 캡처 </figcaption> </figure> <p contents-hash="19caa9bb0c9eef00cfb517cb448a9374e2588c1b01be6cf1a7452ebbf4010db9" dmcf-pid="ujcmAAvaAK" dmcf-ptype="general">미국 국가전략 싱크탱크 센터 국제전략연구센터(Center for Strategic and International Studies)는 지난 3월 화웨이 910C의 상세한 제원을 담은 정보를 입수, 공개한 바 있습니다. 이후 서구권 테크 전문가들은 이 칩의 구조와 제조 방식을 철저히 분석했습니다.</p> <p contents-hash="d37714790fbe7d38134552927e985bf31cd9fcf6d46a8534b04b796b0914b492" dmcf-pid="7AksccTNob" dmcf-ptype="general">탐스 하드웨어, 세미애널리시스 등 미국 기술 전문 매체 자료를 종합하면, 어센드 910C는 사실 전 세대인 910B 칩 두 개를 하나로 연결한 대형 칩입니다. 여러 개의 반도체 다이를 마치 한 개의 칩처럼 만들어주는 칩렛(Chiplet) 기술을 사용했기 때문입니다. 덕분에 910C는 별다른 공정 혁신 없이도 이론적으로 전 세대 대비 2배의 성능을 발휘할 수 있습니다.</p> <div contents-hash="465496f064f77b89b0730de7a059aafae50998e15e429a27c68cc05c809b6aca" dmcf-pid="zcEOkkyjjB" dmcf-ptype="general"> <p>화웨이가 이런 접근법을 취한 이유는 기술 한계 때문일 가능성이 큽니다. 910C는 910B처럼 7나노미터(nm) 공정을 쓰기 때문이지요. 다만, 중요한 건 대만 TSMC가 아닌 중국 국영 반도체 위탁생산업체 SMIC의 7nm 공정을 채택했다는 게 중요합니다. 이로써 어센드 910C는 중국산 지식재산권(IP), 중국산 반도체 공정 설비, 중국산 위탁생산으로 기술 자립에 성공한 셈입니다.</p> <strong>글로벌 고급 기술 접근 불가…한계도 뚜렷</strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4f1608dc16c1953eb8578b074cf39f6632b1bf3e6eff94333ee94bf787c0c94d" dmcf-pid="qkDIEEWAaq" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="어센드 910C 기반 클라우드 솔루션인 클라우드매트릭스 384. 엔비디아 제품보다 차지하는 면적도 넓고 와트 대비 성능도 현저히 떨어지지만, 중국 기업들에게는 유일한 선택지가 되고 있다. 화웨이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073017954fwmv.jpg" data-org-width="627" dmcf-mid="ttNDaahLk8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073017954fwmv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 어센드 910C 기반 클라우드 솔루션인 클라우드매트릭스 384. 엔비디아 제품보다 차지하는 면적도 넓고 와트 대비 성능도 현저히 떨어지지만, 중국 기업들에게는 유일한 선택지가 되고 있다. 화웨이 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8d137f3ad316ad2f540e5d30f4955cb13c792c56d83e5fc0382f1e7ec2a3dab4" dmcf-pid="BWGtYYzToz" dmcf-ptype="general">그러나 어센드 910C의 접근법엔 명확한 한계가 있습니다. 첫 번째는 면적 증가입니다. 칩 두 개를 하나로 합쳤으니 그만큼 칩이 차지하는 공간도 늘어납니다. AI 반도체는 수만개 이상을 데이터센터에 꽂아 넣어야 하는데, 칩 다이 면적이 늘었다는 건 칩을 적재하는 서버 랙(rack), 기타 보조 설비가 들어갈 공간도 넓어진다는 겁니다. 고스란히 데이터센터 시공사들의 부담이 됩니다.</p> <p contents-hash="8f4c2b29ae5cc3a41881a03b43ae83a576ad77c09689019b9bb05022c8005f84" dmcf-pid="bYHFGGqyg7" dmcf-ptype="general">두 번째는 메모리 대역폭입니다. 이는 엔비디아와 달리 중국 기업들은 한국제 고성능 고대역폭메모리(HBM)에 접근할 수 없기 때문에 나타나는 한계입니다. 어센드 910C는 HBM2e를 사용합니다. 한 개의 핀(fin) 당 메모리 대역폭은 3.6Gbps로, 엔비디아가 차세대 칩에 사용할 HBM4의 대역폭(6.4Gbps) 대비 거의 반토막 수준입니다. AI의 메모리 전송 속도 기준인 대역폭이 낮으면 AI 훈련 성능도 100% 발휘될 수 없습니다.</p> <p contents-hash="cc44e88c4db5c2c19ed82f8150148a4e8285b14bb9abf3f80c15237b21ac84c2" dmcf-pid="KGX3HHBWou" dmcf-ptype="general">이같은 한계를 극복하기 위해, 화웨이는 값비싼 통신 기술을 활용합니다. 지난달 16일 화웨이는 클라우드매트릭스 384라는 AI 클라우드 시스템을 공개했습니다. 어센드910C 수천개를 탑재한 해당 시스템은 서버 랙 사이를 구리 통신선이 아닌 100% 광섬유로만 연결합니다. 광섬유는 구리보다 데이터 전송 속도가 더 빠르지만, 대신 훨씬 비싸고 통신 거리가 멀어질수록 전력 소모도 높아집니다.</p> <div contents-hash="1a1c74885dfd0e1e2a3c5ffbb5b8c9b5cbc1bb7527a9d74cd9e8b0d89f1a2228" dmcf-pid="9HZ0XXbYjU" dmcf-ptype="general"> <p>이런 다양한 페널티를 모두 고려하면, 어센드 910C의 전력 소모 대비 컴퓨팅 성능은 엔비디아 H100 GPU 대비 60% 수준이라고 합니다.</p> <strong>낮은 전기 요금으로 비효율성 상쇄</strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3d67ae79bf97fc802167f24ac3a264ce61b8925cf0df61013cfadeeb5c927c93" dmcf-pid="2X5pZZKGkp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 상하이에 있는 우징 석탄 화력발전소 전경. 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073019270kszl.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="FX1U559Hj4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/06/akn/20250506073019270kszl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 상하이에 있는 우징 석탄 화력발전소 전경. 연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="abc81b016fa188e45647ebd272b31a012bae9041a51d7fee8ccbccb05906912f" dmcf-pid="VZ1U559Ho0" dmcf-ptype="general">전력 대비 컴퓨팅 성능은 AI 훈련, 추론 경쟁력의 핵심입니다. AI는 갈수록 기하급수적으로 커지기 때문에, 오로지 초대형 데이터센터로 개발, 구동 비용을 억눌러야만 경쟁할 수 있기 때문이지요. 똑같은 1와트(W)로 H100 대비 60%의 컴퓨팅 성능만 발휘할 수 있다면, 중국 업체들은 나머지 40%를 더 많은 데이터센터 투자로 충당해야 합니다. 이는 AI 데이터센터의 열 관리, 냉각수 소모, 운영 인력 확충 등 부가 비용도 점증시키기에 중국 AI 기업들의 발목을 잡을 겁니다.</p> <p contents-hash="3be567bd8c4d62685d7d364760adf6d0fead81ec8e58bd748219db83493bf5f0" dmcf-pid="f5tu112Xj3" dmcf-ptype="general">하지만 지금 당장은 중국 기업들이 클라우드매트릭스의 비효율성을 감내 가능할 것으로 보입니다. 아이러니하게도 이는 중국 경제의 부진 덕분입니다.</p> <p contents-hash="056f33f654e52d4fde1870535c9032757db1c2c749bc88557fa1cbadd260a398" dmcf-pid="41F7ttVZkF" dmcf-ptype="general">올해 1월 블룸버그 통신에 따르면, 중국 도매 전기 가격(메가와트시·MWh 기준)은 현재 56달러(약 8만원) 수준으로, 2022년 평균 90.7달러(약 12만8000원)에서 크게 절하됐습니다. 각 지방 정부가 경기 침체를 막기 위해 산업용 전기 요금을 삭감했기 때문입니다. 원래는 전기 소모가 심한 제조업체를 지원하기 위한 대책이었지만, 데이터센터를 운영하는 IT 기업들도 반사 이익을 얻은 셈입니다.</p> <p contents-hash="4c3aee4fe245575422b4b7474e13f47c5cfbcdccac98a2e6a21eace7b9015a21" dmcf-pid="8t3zFFf5ct" dmcf-ptype="general">임주형 기자 skepped@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이민영 “말도 못했던 한”…20년 루머에 꺼낸 진심 05-06 다음 넷마블, 'RF' 이어 '세나' '몬길'까지…자체 IP 확보 속도전 05-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
