엔비디아·오라클, OCI 베라 루빈 협력 확대

엔비디아와 오라클은 27일(현지시간) 오라클 클라우드 인프라(OCI)에 엔비디아 베라 루빈 NVL72 시스템과 독립형 베라 CPU를 정식 출시했다고 밝혔습니다. 두 회사는 OCI 슈퍼클러스터를 수 기가와트(GW) 규모로 확대할 계획도 공개했습니다. 모델 학습·추론 수요와 여러 도구를 쓰는 에이전트형 AI의 증가에 대응한다는 설명입니다.

협력의 초점은 GPU와 CPU가 맡는 작업을 나눠 필요한 자원을 각각 확장하는 구조입니다. GPU는 대규모 모델 학습과 실행을 맡고, CPU는 에이전트가 모델을 호출하는 사이 코드 실행, 정보 검색, 소프트웨어 도구 사용을 처리합니다. CPU 작업이 늦어지면 GPU가 다음 작업을 시작하지 못하고 대기할 수 있다고 양사는 설명했습니다. GPU와 CPU를 함께 늘리는 기존 방식 대신 실제 작업에 필요한 자원만 확장하면 사용하지 않는 용량을 줄일 수 있다는 주장입니다.

오라클은 베라 CPU가 높은 단일 스레드 성능과 메모리 대역폭으로 에이전트의 코드 실행과 도구 호출 같은 CPU 집약적 작업을 처리한다고 밝혔습니다. OCI 쿠버네티스 엔진에서는 CPU와 GPU를 각각 확장할 수 있고, 오라클 액셀러론 네트워킹은 신뢰할 수 없는 AI 생성 코드가 실행되는 환경을 하드웨어 기반으로 격리합니다. 오픈AI는 베라 CPU 초기 도입 고객 중 하나이며, 컴퓨팅 담당 CTO 우다이 라드라주(Uday Radhakrishnan)는 에이전트 샌드박스 작업에서 코드와 도구를 구동하기 위해 OCI 운영 환경에 베라를 도입한다고 말했습니다.

엔비디아는 베라 CPU가 주요 x86 프로세서보다 에이전트 관련 CPU 작업에서 최대 80% 빠르다고 제시했습니다. 이는 엔비디아 플랫폼 벤치마크 수치이며 OCI 인스턴스에서 같은 향상이 검증됐다는 뜻은 아닙니다. 기사에 따르면 GPU 활용률 저하가 모두 CPU 병목에서 비롯되는 것은 아닙니다. 기업은 동일한 에이전트 작업으로 기존 구성과 새 구성을 비교하고, 완료율·전체 응답 시간·CPU 및 GPU 사용량·총비용을 함께 측정해야 합니다.

OCI 슈퍼클러스터는 NVL72 시스템, 스펙트럼-6 스위치, 블루필드-4 DPU로 대규모 모델 학습과 추론을 지원합니다. NVL72 랙 하나에는 72개 GPU가 NV링크로 연결되며, OCI 네트워크는 수십만 개 GPU 규모로 확장하도록 설계됐습니다. 오라클은 GB200·GB300 NVL72 기반 인프라에 이어 베라 루빈 플랫폼을 도입하고, 루빈 GPU 8개를 연결한 HGX 루빈 NVL8도 계획 중입니다. NVL8은 정식 출시가 아닌 도입 계획 단계이며, 인텔 제온 6 CPU 기반 서버로 더 작은 규모의 학습·미세조정·추론을 겨냥합니다.

오픈AI는 오라클 애빌린 데이터센터에서 엔비디아 블랙웰 GPU 10만개 이상을 탑재한 슈퍼클러스터로 GPT-6 아스트라를 학습하고 서비스한다고 밝혔습니다. 별도 발표에서 오라클은 AI 칩 스타트업 세레브라스의 시스템을 도입해 2027년 상반기부터 OCI 클라우드 서비스를 제공할 계획이라고 했습니다. 세레브라스는 실리콘 웨이퍼 전체를 활용하는 대형 칩 기반 컴퓨터를 개발하며, 추론 지연 시간을 줄이는 데 유리하다고 설명합니다. 계약 규모와 투자 금액은 공개되지 않았습니다.

엔비디아와 오라클은 27일(현지시간) 오라클 클라우드 인프라(OCI)에 엔비디아 베라 루빈 NVL72 시스템과 독립형 베라 CPU를 정식 출시했다고 밝혔습니다. 두 회사는 OCI 슈퍼클러스터를 수 기가와트(GW) 규모로 확대할 계획도 공개했습니다. 모델 학습·추론 수요와 여러 도구를 쓰는 에이전트형 AI의 증가에 대응한다는 설명입니다.

협력의 초점은 GPU와 CPU가 맡는 작업을 나눠 필요한 자원을 각각 확장하는 구조입니다. GPU는 대규모 모델 학습과 실행을 맡고, CPU는 에이전트가 모델을 호출하는 사이 코드 실행, 정보 검색, 소프트웨어 도구 사용을 처리합니다. CPU 작업이 늦어지면 GPU가 다음 작업을 시작하지 못하고 대기할 수 있다고 양사는 설명했습니다. GPU와 CPU를 함께 늘리는 기존 방식 대신 실제 작업에 필요한 자원만 확장하면 사용하지 않는 용량을 줄일 수 있다는 주장입니다.

오라클은 베라 CPU가 높은 단일 스레드 성능과 메모리 대역폭으로 에이전트의 코드 실행과 도구 호출 같은 CPU 집약적 작업을 처리한다고 밝혔습니다. OCI 쿠버네티스 엔진에서는 CPU와 GPU를 각각 확장할 수 있고, 오라클 액셀러론 네트워킹은 신뢰할 수 없는 AI 생성 코드가 실행되는 환경을 하드웨어 기반으로 격리합니다. 오픈AI는 베라 CPU 초기 도입 고객 중 하나이며, 컴퓨팅 담당 CTO 우다이 라드라주(Uday Radhakrishnan)는 에이전트 샌드박스 작업에서 코드와 도구를 구동하기 위해 OCI 운영 환경에 베라를 도입한다고 말했습니다.

엔비디아는 베라 CPU가 주요 x86 프로세서보다 에이전트 관련 CPU 작업에서 최대 80% 빠르다고 제시했습니다. 이는 엔비디아 플랫폼 벤치마크 수치이며 OCI 인스턴스에서 같은 향상이 검증됐다는 뜻은 아닙니다. 기사에 따르면 GPU 활용률 저하가 모두 CPU 병목에서 비롯되는 것은 아닙니다. 기업은 동일한 에이전트 작업으로 기존 구성과 새 구성을 비교하고, 완료율·전체 응답 시간·CPU 및 GPU 사용량·총비용을 함께 측정해야 합니다.

OCI 슈퍼클러스터는 NVL72 시스템, 스펙트럼-6 스위치, 블루필드-4 DPU로 대규모 모델 학습과 추론을 지원합니다. NVL72 랙 하나에는 72개 GPU가 NV링크로 연결되며, OCI 네트워크는 수십만 개 GPU 규모로 확장하도록 설계됐습니다. 오라클은 GB200·GB300 NVL72 기반 인프라에 이어 베라 루빈 플랫폼을 도입하고, 루빈 GPU 8개를 연결한 HGX 루빈 NVL8도 계획 중입니다. NVL8은 정식 출시가 아닌 도입 계획 단계이며, 인텔 제온 6 CPU 기반 서버로 더 작은 규모의 학습·미세조정·추론을 겨냥합니다.

오픈AI는 오라클 애빌린 데이터센터에서 엔비디아 블랙웰 GPU 10만개 이상을 탑재한 슈퍼클러스터로 GPT-6 아스트라를 학습하고 서비스한다고 밝혔습니다. 별도 발표에서 오라클은 AI 칩 스타트업 세레브라스의 시스템을 도입해 2027년 상반기부터 OCI 클라우드 서비스를 제공할 계획이라고 했습니다. 세레브라스는 실리콘 웨이퍼 전체를 활용하는 대형 칩 기반 컴퓨터를 개발하며, 추론 지연 시간을 줄이는 데 유리하다고 설명합니다. 계약 규모와 투자 금액은 공개되지 않았습니다.