서진호

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미국 캘리포니아주 산타 클라라에서 개최되고 있는 AI Infra Summit 2025에서 발표된 엔비디아(NVIDIA)사의 차세대 GPU 루빈(Rubin) CPX 공개에 대해 노트를 정리해보도록 하겠습니다.

1. NVIDIA Rubin CPX 공개 배경

  • 최근 Reasoning 모델과 Agentic AI의 발전으로 인해 롱 컨텍스트(Long Context) 처리 수요가 폭발적으로 증가하고 있음
    • 기존 GPU/LLM 인프라는 4k~32k 토큰 수준의 컨텍스트만 지원.
    • KV-Cache를 GPU 메모리에 저장하는 방식은 메모리 부족, 속도 저하, 지연(latency) 증가 문제 발생.
    • 하드웨어 차원의 혁신 없이는 초장문(long) Reasoning·Agent 실행이 어렵다는 한계가 명확해졌음

2. 롱 컨텍스트 기술 진화

  • 알고리즘 측면
    • FlashAttention, PagedAttention → 메모리 접근 최적화
    • RAG, External Memory, Agentic AI → 전체 데이터를 불러오지 않고 필요할 때만 검색
    • 임베딩/요약 기반 압축 컨텍스트 → 긴 입력을 효율적으로 처리
  • 하드웨어 측면
    • GPU 메모리 용량 및 대역폭 확장이 핵심 과제
    • Rubin CPX는 128GB GDDR7과 1.7PB/s 메모리 대역폭 제공
    • Attention 전용 연산 액셀레이터 내장 → 100만 토큰 단위 추론 실시간 처리 가능

3. Rubin CPX의 핵심 특징

  • 대규모 문맥 처리: 수백만 토큰 입력 지원 → 초장문 대화, 코드베이스 분석, 장편 영상 생성 최적화
  • 압도적 성능:
    • GPU당 30 petaFLOPS NVFP4 연산 성능
    • 128GB GDDR7 메모리
    • 기존 GB300 대비 3배 빠른 Attention 연산
  • 완성형 AI 시스템 (Vera Rubin NVL144 CPX):
    • 8 ExaFLOPS AI 성능, 100TB 메모리, 1.7PB/s 대역폭
    • 전 세대 대비 7.5배 성능 향상
    • CPU(Vera)와 Rubin GPU/CPX 통합 MGX 랙 시스템 제공
  • 멀티모달 특화: 고속 비디오 인코딩·디코딩, 긴 맥락 추론 → 영상 검색·생성형 워크플로우 최적화

4. 시장 및 경제적 전망

  • NVIDIA는 Rubin CPX 기반으로 100M 달러 투자 → 5B 달러 토큰 수익 창출 가능성을 제시.
  • 단순 GPU 업그레이드가 아닌, 차세대 비즈니스 모델의 핵심 인프라로 포지셔닝.

5. 시사점 및 질문

  • Rubin CPX는 단순한 성능 향상을 넘어, AI 추론의 스케일과 기억 범위를 획기적으로 확장하며 새로운 AI 추론 시대를 여는 전환점으로 평가됨
  • 이러한 성능을 구현하기 위해 필요한 에너지 비용과 환경적 부담은 누가 감당할 것인가?
  • NVIDIA의 독주를 막을 경쟁자는 나타날 수 있을까?
  • AI가 한 사람의 인생 전체 기록을 이해·창작하는 시대에, 인간의 역할은 무엇이 될까?

6. 결론

  • Rubin CPX는 “롱 컨텍스트 추론”이라는 새로운 패러다임을 열며, Reasoning 모델과 Agentic AI, 멀티모달 생성 AI 등 모두에 필수적인 차세대 인프라로 자리잡을 전망임.
  • 이는 단순한 기술 발표가 아니라 AI 산업의 미래와 인류의 역할에 대한 질문을 던지는 사건이라 할 수 있음.

7. 참고

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