NVIDIA의 전략은 확실하네요. CES 2026 Keynote 핵심 정리 | 자율주행 '플랫폼‘을 팔고 Vera-Rubin GPU, Cosmos와 DLSS 4.5까지

NVIDIA는 CS 2026에서 여러 발표를 통해 자사의 AI 및 컴퓨팅 전략을 공개했습니다. 이 발표의 핵심은 Vera Rubin 플랫폼이며, 이는 단순한 GPU 칩을 넘어 6가지 핵심 구성 요소를 조율하여 강력한 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하는 통합 시스템입니다.

Vera Rubin 플랫폼의 핵심 구성 요소 및 기술적 상세:

Rubin GPU:

* 차세대 HBM인 HBM4를 탑재합니다. HBM4는 12단 및 16단 스택으로 구성되며, 특히 SK하이닉스가 16단 HBM4를 최초로 공개했습니다.
* 기존 HBM3e에서 1024개였던 TSV(Through-Silicon Via) 채널 수가 2048개로 두 배 증가하여 물리적으로 더 많은 개방 통로를 통해 대역폭이 크게 확장되었습니다.
* 총 288GB의 메모리 용량(8스택 기준)을 제공하며, 단일 GPU당 22 TB/s의 메모리 대역폭을 달성합니다. 이는 장문맥(long context)을 처리하는 에이전트 타입 워크로드, 행렬 및 텐서 연산에 특화되어 학습과 추론 모두에 최적화되어 있습니다.
* 특히 LLM의 장기 기억장치라고 할 수 있는 KV 캐시(Key-Value Cache)를 위한 메모리 저장 용량을 크게 늘려 모델의 커버리지를 확장합니다.
* FP4 정밀도(MVFP4) 기준 50 PetaFLOPS의 성능을 제공합니다. 이는 기존 FP32, FP16, FP8 정밀도에서 나아가 더 낮은 비트의 정밀도를 활용하여 AI 모델의 대규모 스케일링에 맞춰져 있습니다.

Vera CPU:

* NVIDIA의 자체 개발 CPU로, 88개의 Arm Neoverse V2 코어를 탑재합니다.
* 기존 Grace CPU 대비 1.5TB의 방대한 메모리 용량을 제공하며, MV C2C(Chip-to-Chip) 인터페이스를 통해 CPU와 GPU 간에 1.8TB/s의 데이터 전송이 가능합니다.
* CPU의 역할은 GPU가 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 워크로드를 스케줄링하고 병목 현상 없이 GPU의 잠재력을 최대한 활용하게 돕는 데 집중합니다.

MVLink 6:

* NVIDIA의 독점적인 고속 통신 표준으로, MVLink 5의 양방향 1.8 TB/s에서 두 배 향상된 3.6 TB/s의 양방향 대역폭을 제공합니다.
* 이는 GPU-GPU 및 CPU-GPU 간의 초고속 연결을 가능하게 하여 대규모 분산 AI 학습 시스템에서 노드 간 통신 병목을 해소합니다.

ConnectX9 NIC (Network Interface Card):

* 800Gb 이더넷 포트를 갖춘 고성능 NIC입니다.
* 랙 간 데이터 전송 및 네트워크 통신을 담당하며, AI 슈퍼컴퓨터의 노드 간 연결 속도를 극대화합니다.

Bluefield 4 DPU (Data Processing Unit):

* CPU와 GPU의 주요 연산에서 네트워크, 보안, 스토리지 관련 기능을 분리하여 오프로드하는 전용 프로세서입니다.
* KV 캐시 관리(필요시 스토리로 임시 오프로드 및 로드), 네트워킹, 보안 처리 등을 담당하여 CPU와 GPU가 핵심 AI 연산에 집중할 수 있도록 지원합니다.

Spectrum X Ethernet Photonics (Co-packaged Optics - CPO):

* 고속 이더넷 스위치에 광학 부품을 통합(Co-packaged)하는 기술입니다.
* 전기 신호 대신 빛(포토닉스)을 사용하여 데이터 통신을 처리함으로써 신호 무결성을 유지하고, 대규모 AI 클러스터 내 노드 간의 무거운 트래픽을 훨씬 깨끗하고 빠르게 처리합니다.

이 Rubin 플랫폼은 전력 효율성, 신뢰성, 보안성 및 배포 속도 측면에서 최적화된 AI 팩토리 운영을 목표로 합니다. 특히 토큰 코스트(token cost)를 낮추고 동일 모델 규모에서 더 적은 수의 GPU로도 효율적인 학습이 가능하도록 설계되었습니다.

주요 활용 분야 및 추가 발표:

* 자율주행 (Autonomous Driving) - AlphaMayo:
* 자율주행 개발 가속화를 위한 개방형 모델을 제공합니다. 이는 데이터 수집, 정제, 시뮬레이션 검증, 안전 사고 분석 등 자율주행 개발의 전체 루프를 포함합니다.
* VLA (Vision Language Action) 모델을 기반으로 하며, AI 작동 방식에 대한 설명 가능한 추론(explainable inference)을 강조합니다.
* Drive Hyperion은 레벨 2부터 레벨 4까지의 자율주행을 위한 통합 플랫폼으로, 카메라, 레이더, 라이다 등 센서 아키텍처와 컴퓨팅을 지원합니다.
* DLSS 4.5:
* 게임 분야의 Super Resolution Upsampling 기술인 DLSS의 최신 버전입니다.
* AI 기반의 초해상도 모델을 발전시켜 이미지 품질을 대폭 향상시켰습니다.
* 핵심 기능은 프레임 생성으로, 하나의 프레임을 렌더링한 후 AI를 통해 최대 5개의 추가 프레임을 생성하여 총 6배의 프레임률 향상을 제공합니다.
* 물리적 AI (Physical AI) 및 Cosmos:
* 로봇 및 자율 시스템을 위한 가상 세계 또는 비디오 시뮬레이션 기반의 학습 및 검증 모델/도구 시스템입니다.
* 실세계 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 기반 학습을 강조하며, DGX Spark와 같은 데이터센터 인프라 활용을 촉진합니다.

궁극적으로 NVIDIA는 Rubin 플랫폼을 통해 AI 모델 생성에 필요한 인프라, 즉 AI 데이터센터를 위한 랙 스케일(rack-scale) 제품을 제공하며, 이는 자율주행, 게임, 로봇공학 등 AI 기반 산업 전반의 컴퓨팅 기반을 지원하는 것을 목표로 합니다.