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AMD는 DGX와 비슷한 포지션의 **Instinct MI300X/MI325X “플랫폼”**을 내놓았고, 개별 칩 성능·메모리 면에서는 일부 영역에서 엔비디아 H100/H200 기반 DGX/HGX를 능가한다는 점을 내세우고 있다. 다만 소프트웨어 생태계와 도입 용이성에서는 여전히 DGX 쪽이 더 성숙하고, AMD는 가격·메모리 용량·오픈 생태계(ROCm)로 승부하는 구도에 가깝다.[1][2][3][4][5]

AMD MI300X/MI325X 플랫폼 개요

  • Instinct MI300X GPU와 플랫폼
    MI300X는 CDNA3 아키텍처 기반 AI/ HPC 전용 GPU로, 192GB HBM3 메모리와 약 5.3TB/s 대역폭을 갖고 있어 대형 LLM을 단일 칩에 올릴 수 있다는 점을 강조한다. 8개 MI300X를 Infinity Fabric으로 묶은 MI300X 플랫폼은 1.5~2TB급 HBM 용량과 수십 TB/s 대역폭을 제공하며, “DGX H100에 대응하는 AMD 진영 레퍼런스 베이스보드”로 소개된다.[3][4][5][1]

  • Instinct MI325X / MI355X 차세대 플랫폼
    MI325X는 256GB HBM3E, 6TB/s 대역폭으로 MI300X를 상회하며, 8개 칩 플랫폼 기준으로 약 2TB HBM3E, 20.8 PFLOPS FP8, 10.4 PFLOPS FP16 성능을 제공할 예정으로, 엔비디아 H200 HGX 플랫폼보다 메모리 용량·대역폭·FP8/FP16 처리량이 각각 30~80% 높다는 주장을 AMD가 제시했다. 후속 MI355X 플랫폼은 2.3TB HBM3E, 최대 74 PFLOPS FP4/FP6급 추론 성능으로 수조 파라미터급 모델까지 단일 시스템에서 처리하는 것을 목표로 하고 있다.[2][6]

DGX(H100/H200/신형)와의 하드웨어 비교

| 항목 | NVIDIA DGX(H100/H200 기반) | AMD Instinct MI300X/MI325X 플랫폼 | | --- | --- | --- | | 아키텍처 | Hopper/차세대 GPU, CUDA 생태계[4] | CDNA3 기반 AI·HPC 전용 GPU, ROCm 생태계[4] | | GPU당 메모리 | H100 80GB, H200 141GB HBM3E[5][2] | MI300X 192GB HBM3, MI325X 256GB HBM3E[1][2] | | 8GPU 플랫폼 메모리 | H200 HGX 기준 1.1TB 수준[2] | MI325X 플랫폼 2TB HBM3E, MI300X 플랫폼 1.5~2TB[2][3] | | 메모리 대역폭 | H200 HGX 대비 기준선[2] | MI325X 플랫폼이 H200 HGX보다 약 30% 더 높은 대역폭 주장[2] | | 연산 성능 | DGX H100/ H200: 수십 PFLOPS FP8/FP16 수준[4] | MI325X 플랫폼: 20.8 PFLOPS FP8, 10.4 PFLOPS FP16, MI355X는 그보다 크게 상회[2] | | 시스템 형태 | DGX Station, DGX H100, DGX B200 등 완성형 서버/랙 솔루션[4] | MI300X/MI325X 플랫폼은 OEM 서버(Dell, HPE, Supermicro 등)에 탑재되는 구성 요소 성격이 강함[1][3] |

소프트웨어·생태계 차이

  • 엔비디아 DGX

    • CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, NGC 컨테이너, DGX OS까지 모두 하나의 스택으로 묶여 있어, 대부분의 딥러닝 프레임워크·예제 코드가 바로 돌아가는 편이다.[4]
    • 기존 연구 코드와 커뮤니티 튜토리얼의 절대 다수가 “엔비디아 GPU 기준”이라, 도입 장벽이 낮다.[4]

  • AMD Instinct 플랫폼

    • ROCm(오픈소스) 기반으로 PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime 등 주요 프레임워크 지원을 확대 중이며, Llama 3.x, Stable Diffusion 3 등 최신 모델에 대해 “바로 쓸 수 있는 레퍼런스”를 제공하겠다고 밝히고 있다.[2][4]
    • 다만 CUDA 생태계에 비하면 완성도·툴 체인·사례가 아직 적어서, 초기 튜닝·포팅에 더 많은 엔지니어링이 필요하다는 평가가 많다.[7][4]

어떤 쪽이 나을까? (현실적인 판단 기준)

  • AMD MI300X/MI325X 쪽이 유리한 경우

    • 한 GPU 또는 한 플랫폼에 최대한 큰 모델을 통째로 올려서 추론/서빙하고 싶을 때(예: 70B~200B급 LLM을 적은 수의 GPU로 돌리고 싶음).[5][4]
    • 엔비디아 H100/H200 대비 더 큰 메모리 용량·대역폭, 더 낮은 비용이 중요하고, 소프트웨어 포팅·튜닝에 시간을 쓸 수 있는 팀(사내 HPC/AI 인프라 인력이 있음).[2][4]

  • 엔비디아 DGX 쪽이 여전히 무난한 경우

    • “그냥 가장 호환성 좋은 표준 플랫폼”이 필요하고, CUDA 생태계에 이미 익숙하며, 외부 라이브러리·오픈소스 모델을 그대로 가져다 쓰는 비율이 높을 때.[4]
    • 상용 지원, 툴, 예제가 풍부해야 하고, 인력 채용 시장에서도 “엔비디아 경험자”를 구하기 쉬운 상황일 때.[4]

정리하면, **하드웨어 스펙만 보면 AMD Instinct MI300X/MI325X 플랫폼은 메모리 용량과 일부 AI 성능에서 DGX(H100/H200)와 동급 혹은 우위인 ‘DGX급 경쟁 제품’**이라고 볼 수 있다. 하지만, 실제 도입 관점에서는 소프트웨어 생태계·운영 경험·인력 수급까지 같이 고려해야 해서, 연구·프로토타이핑 중심, 튜닝에 자신 있는 팀이면 AMD도 좋은 선택이고, “안정적인 기본기+생태계”를 원하면 아직은 DGX 쪽이 더 안전한 선택지에 가깝다.[1][7][2][4]

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