Intel Data Center GPU Max 1350

Intel Data Center GPU Max 1350

인텔 데이터 센터 GPU 맥스 1350: 전문가와 열광자를 위한 강력한 성능

2025년 4월


소개

인텔 데이터 센터 GPU 맥스 1350의 출시와 함께 회사는 데이터 센터와 전문 작업을 위한 고성능 솔루션 시장에서의 입지를 강화합니다. 이 모델은 첨단 아키텍처, 방대한 메모리 용량, 병렬 계산을 위한 최적화를 결합합니다. 그러나 게임이나 창의적 프로젝트에 대한 새로운 실험에 얼마나 적합할까요? 세부 사항을 살펴보겠습니다.


1. 아키텍처 및 주요 특징

Xe-HPC 아키텍처 (폰테 베키오)

GPU 맥스 1350의 기초에는 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 특별히 설계된 Xe-HPC 아키텍처(코드명: 폰테 베키오)가 있습니다. 이 칩은 하이브리드 기술로 제작되었으며, 계산 모듈은 TSMC의 5nm 공정으로, 기본 기판은 인텔 7로 제조됩니다. 이를 통해 100억 이상의 트랜지스터 밀도와 에너지 효율성을 결합할 수 있습니다.

고유 특징

- Xe 매트릭스 확장(XMX): NVIDIA의 텐서 코어와 유사하여 AI 작업 및 업스케일링을 가속화합니다.

- 레이 트레이싱 유닛: 하드웨어 레이 트레이싱을 지원하지만 전문 애플리케이션(예: 블렌더, 오토데스크 아놀드)에서의 렌더링에 중점을 두고 있습니다.

- Xe 슈퍼 샘플링(XeSS): AI를 사용하여 이미지 해상도를 개선하는 기술. 게임에서 품질 모드(4K)에서는 FPS를 30-50% 증가시킵니다.

- 원API: 인텔, NVIDIA 및 AMD GPU 간의 코드 이식성을 간소화하는 오픈 플랫폼입니다.


2. 메모리: 속도와 용량

유형 및 용량

이 카드는 32GB HBM2e 메모리를 장착하고 있으며, 대역폭은 1.8TB/s입니다. 이는 NVIDIA A100(HBM2e, 1.55TB/s)보다 2.5배 높은 수치로, 대용량 데이터 세트를 위한 작업—예를 들어, 신경망 훈련이나 8K 비디오 렌더링—에 매우 중요합니다.

성능에 미치는 영향

- 과학 시뮬레이션(예: 분자 모델링)에서 HBM2e는 GDDR6X보다 계산 시간을 20% 단축시킵니다.

- 다빈치 리졸브에서 32GB는 12K 프로젝트를 디스크에서 데이터를 로드하지 않고 작업할 수 있게 해줍니다.


3. 게임 성능: 주는 아니지만 가능하다

인기 게임의 평균 FPS (4K, 울트라 설정):

- 사이버펑크 2077 (XeSS 품질 사용): 48 FPS (레이 트레이싱 없음), 28 FPS (레이 트레이싱 있음).

- 호라이즌 포비든 웨스트: 65 FPS.

- 스타필드: 72 FPS.

특징:

- DirectX 12 Ultimate 및 Vulkan Ray Tracing 지원이 있으나, 드라이버 최적화는 NVIDIA보다 부족합니다. RTX 4080(24GB GDDR6X)과의 게임에서 성능 차이는 25-40%에 달합니다.

- 1440p와 1080p에서는 GPU의 성능이 과도하여, AAA 타이틀에서도 FPS가 CPU에 의해 제한됩니다.

결론: 맥스 1350은 게임용 카드가 아니지만, 인디 개발자나 고사양 스트리밍에는 적합합니다.


4. 전문 작업: GPU의 진가가 발휘되는 곳

- 3D 렌더링: 블렌더(Cycles)에서 NVIDIA RTX 6000 Ada(24GB)보다 30% 더 빠릅니다.

- 비디오 편집: 프리미어 프로에서 8K 프로젝트 렌더링 시간이 12분인 AMD 라데온 프로 W7900에 비해 8분입니다.

- 과학 계산: FP64(더블 정확도) 지원은 CFD 시뮬레이션(예: OpenFOAM)에서 이점을 제공합니다.

- 기계 학습: 1024 XMX 코어는 A100보다 15% 더 빠르게 PyTorch 모델을 처리합니다.

소프트웨어 및 API:

- 원API 및 OpenCL에 최적화되어 있습니다. CUDA는 지원되지 않지만, SYCL과 같은 도구를 통해 이식 가능합니다.


5. 전력 소비 및 냉각

- TDP: 350W. 피크 부하(예: 렌더링 + 신경망)에 대해 20% 여유를 추천합니다.

- 냉각: 블로워 스타일의 터빈식으로, 서버 랙에서 효과적이지만 소음이 발생합니다(45 dB).

- 조언:

- 워크스테이션을 위해 3슬롯 카드 및 6개 이상의 팬을 지원하는 케이스를 선택하십시오.

- 데이터 센터에서는 최대 200W를 지원하는 액체 냉각 시스템이 권장됩니다.


6. 경쟁사와의 비교

NVIDIA H100 (80GB HBM3):

- H100의 장점: CUDA 지원이 우수하고 FP16 속도가 더 높음(인공지능 작업용).

- 단점: 가격이 $35,000에서 시작되며, 인텔의 $12,000에 비해 비쌉니다.

AMD 인스팅크 MI300X (192GB HBM3):

- AMD의 장점: LLM 모델(예: GPT-5)에 적합한 메모리 용량.

- 단점: 전문 소프트웨어(오토데스크, 어도비)에 대한 최적화가 부족합니다.

결론: 맥스 1350은 중형 데이터 센터와 $15,000 이하의 예산을 가진 스튜디오에 적합한 황금 중간 지점입니다.


7. 실용적인 조언

- 전원 공급 장치: 최소 850W (80+ 플래티넘). 추천 모델: Corsair AX1000, Be Quiet! Dark Power 13.

- 호환성:

- PCIe 5.0 x16이 필요합니다.

- 지원되는 운영 체제: Linux (RHEL 9.3+, Ubuntu 24.04 LTS), Windows 11 Pro for Workstations.

- 드라이버:

- 안정적인 버전이 매 분기 출시됩니다. 최신 게임을 위해서는 베타 빌드를 사용할 것을 권장합니다.

- 알려진 문제: 언리얼 엔진 6에 대한 최적화 지연.


8. 장점과 단점

장점:

- HPC 부문에서 최고의 가격/성능 비율.

- 개방형 표준 지원(원API, OpenCL).

- 높은 메모리 대역폭.

단점:

- 제한된 게임 최적화.

- 시끄러운 냉각 시스템.

- CUDA 미지원.


9. 최종 결론: 인텔 맥스 1350은 누구에게 적합한가?

이 그래픽 카드는 다음과 같은 사용자에게 적합합니다:

1. 데이터 센터: AI와 렌더링에서 균형 잡힌 성능이 중요한 경우.

2. 과학 연구실: 배가 정밀한 계산 작업.

3. 시각화 스튜디오: 3D 애플리케이션의 속도를 중시하는 경우.

게이머와 소기업은 NVIDIA GeForce RTX 5080이나 AMD Radeon RX 8900 XT에 주목하는 것이 좋습니다. 이들은 더 저렴($1200-1600)하고 게임 최적화가 잘 되어 있습니다.

인텔 데이터 센터 GPU 맥스 1350은 신뢰할 수 있는 작업용 말이 필요한 사용자에게 안성맞춤이며, 타협을 원하지 않는 사용자에게 적합합니다.

기초적인

라벨 이름
Intel
플랫폼
Professional
출시일
January 2023
모델명
Data Center GPU Max 1350
세대
Data Center GPU
기본 클럭
750MHz
부스트 클럭
1550MHz
버스 인터페이스
PCIe 5.0 x16
트랜지스터
100,000 million
레이 트레이싱 코어
112
텐서 코어
?
Tensor Cores는 딥러닝을 위해 특별히 설계된 특수 처리 유닛으로, FP32 훈련과 비교하여 더 높은 훈련 및 추론 성능을 제공합니다. 이들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 및 맞춤형 추천과 같은 영역에서 빠른 계산을 가능하게 합니다. Tensor Cores의 가장 주목할 만한 응용 분야는 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 잡음 감소를 위한 AI Denoiser입니다.
896
텍스처 매핑 유닛
?
텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.
896
파운드리
Intel
제조 공정 크기
10 nm
아키텍처
Generation 12.5

메모리 사양

메모리 크기
96GB
메모리 타입
HBM2e
메모리 버스
?
메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.
8192bit
메모리 클럭
1200MHz
대역폭
?
메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.
2458 GB/s

이론적 성능

텍스처 속도
?
"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.
1389 GTexel/s
FP16 (반 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
44.44 TFLOPS
FP64 (배 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
44.44 TFLOPS
FP32 (float)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
45.329 TFLOPS

여러 가지 잡다한

새딩 유닛
?
가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."
14336
L1 캐시
64 KB (per EU)
L2 캐시
408MB
TDP
450W
Vulkan 버전
?
Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.
N/A
OpenCL 버전
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 (12_1)
쉐이더 모델
6.6
권장 전원 공급 장치
850W

벤치마크

FP32 (float)
점수
45.329 TFLOPS

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS
53.841 +18.8%
49.715 +9.7%
40.423 -10.8%
36.574 -19.3%