AMD Pensando™ Giglio DPU
AMD Pensando™ Giglio DPU는 향상된 전력 및 성능 효율성을 갖춘 2세대 아키텍처를 기반으로 구축되어 데이터 센터 네트워킹, 스토리지, 보안을 위한 듀얼 200Gbps 회선 속도 가속화를 제공합니다.
고성능 프런트 엔드 네트워킹
학습, 추론, 에이전틱 AI 워크로드에 필요한 대용량 데이터 이동을 위해 특별히 제작되었으며 완전히 프로그래밍 가능한 AMD Pensando™ DPU는 일부 초대규모 데이터 센터에서 광범위하게 도입 및 검증되었습니다.
사용 사례
멀티테넌트 SDN 및 가상 네트워킹
필수 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 제공하여 까다로운 AI 애플리케이션을 위해 향상된 성능을 구현합니다.
보안 서비스 가속화 및 포괄적인 관측성
신속한 문제 해결, 규정 준수, 성능 최적화를 위해 네트워크, 스토리지, 보안 운영에 대한 세부적인 가시성을 활용합니다.
스토리지 가속화 및 KV 캐시 최적화
AI 스토리지 및 KV 캐시 액세스를 가속화하여 차세대 에이전틱 AI 워크로드를 위한 더 큰 컨텍스트 윈도우, 더 높은 에이전트 밀도, 지속적인 추론을 지원합니다.
AI 클러스터를 위한 프런트 엔드 네트워킹
프런트 엔드 네트워킹을 활용하여 컴퓨팅, 스토리지 및 외부 네트워크 간의 데이터 이동을 가속화하고 관리함으로써 까다로운 AI 워크로드를 위한 높은 처리량과 낮은 지연율을 지원합니다.
성능 벤치마크
~1.45x
NVIDIA BlueField-3 대비 성능¹
AMD Pensando™ Salina DPU는 더욱 효율적인 네트워크 트래픽 관리를 지원합니다.
~2x
세대 간 성능²
AMD Pensando™ DPU는 데이터 센터 처리율 및 확장성을 위한 새로운 표준을 설정하고 있습니다.
포트폴리오
AMD Pensando™ Salina DPU
AMD Pensando™ Salina DPU는 완전한 P4 프로그래밍이 가능하며 최소 지연율, 지터, 전력 요구 사항에 최적화되어 있습니다. 다세대 하드웨어 및 소프트웨어 스택은 최적의 프런트 엔드 성능을 위해 초대규모로 배포됩니다.
AMD Helios 랙 스케일 솔루션
하이퍼스케일 AI를 위한 선도적인 랙 성능3
AMD Helios 랙스케일 솔루션 디자인은 최신 AMD Instinct™ GPU, AMD EPYC™ 서버 CPU, AMD Pensando™ 네트워킹을 결합한 완전 통합 AI 인프라이며 대규모 추론, 프런티어 모델 학습 및 미세 조정을 지원하는 개방형 산업 표준을 사용하여 설계되었습니다.
AMD Pensando™ DPU 집중 조명
AMD Pensando™ DPU가 제공하는 고객 경험
DXC Technology, 6,500만 달러의 TCO 절감 효과 기대4
DXC는 HPE Aruba CX 10000 시리즈 스위치의 AMD Pensando™ DPU 덕분에 수천만 달러를 절감하여 고객과 자사의 비용 절감으로 이어질 것이라 예상하고 있습니다.
IBM Cloud, 베어 메탈 및 VSI TCO 절감 실현5
Microsoft Azure, CPS 100배 증가6
"AMD Pensando™가 CPS를 높이는 데 도움을 주었고, 고객은 무척이나 만족했습니다. 이제 저희는 CPS 성능에 있어 세계 리더로 자리 잡았습니다."
HPE Aruba: 데이터 센터 혁신
HPE Aruba CX 10000 시리즈 스위치에 통합된 AMD Pensando™ 기술이 네트워크 패브릭을 구성하는 새로운 방법을 제시합니다.
파트너 에코시스템
- 인프라 솔루션
- 스토리지
- 스위칭
리소스
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각주
- PEN-017: 테스트는 2025년 4월 15일 AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Pensando Salina DPU에 대해 수행했으며, 테스트 시스템은 2x 듀얼 소켓 제온 Dell PowerEdge XE9680 기능, Cisco 64x400G 스위치, Keysight의 트래픽 발생기인 IXIA 2x400G 테스터, 2xAMD Pensando™ Salina DPU, 5세대 제온 8568 - PCIe Gen-5 지원 48코어 CPU, 운영 체제 버전: Ubuntu® 22.04.5 LTS, 커널 버전: 5.15.0-139-일반, BIOS 버전: 1.3.6[Mitigation: 꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정: 성능(기본값), SMT: 활성화됨(기본값)]으로 이루어져 있습니다. AMD 테스팅에서 AMD Pensando는 평균 117MPPS(초당 백만 패킷)의 성능을 보였으며, Nvidia Bluefield-3의 게시 성능은 80MPPS입니다. https://hc33.hotchips.org/assets/program/conference/day1/HC2021.NVIDIA.IdanBurstein.v08.norecording.pdf AMD Pensando Salina DPU의 최대 1.45x 성능은 슬라이드 6 참고.
결과는 시스템 구성 및 소프트웨어 설정을 포함하되 이에 국한되지 않은 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
- PEN-012A: 측정은 2025년 4월 15일 AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Pensando™ 5nm 공정 기술로 설계된 AMD Pensando™ Salina DPU 가속기의 현재 사양으로 수행했습니다. 성능 수치는 BITW(Bump-in-the-wire)의 SDN 클라우드 게이트웨이 파이프라인을 기반으로 합니다.
Salina(3세대 DPU)
SDN PPS-117MPPS
SDN BW-782G
SDN 암호화 PPS-100MPPS
SDN 암호화 BW-767G
Elba(2세대 DPU)
SDN PPS-52MPPS
SDN BW-344G
SDN 암호화 PPS-42M
SDN 암호화 BW-288G
Salina 테스트 시스템 구성:
2P 인텔 제온 88568 기반 프로덕션 서버, Ubuntu 22.04.5 LTS, Cisco N96K 시리즈 64x400G 스위치, 커널 버전: 5.15.0-139-일반, BIOS 버전 1.3.6, Mitigation-꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정-성능(기본값),
SMT-활성화됨(기본값)
Elba 테스트 시스템 구성:
2P EPYC 7302 기반 프로덕션 서버, Oracle Linux 9.7, 커널 버전: 6.12.0-201.74.2.1 el9uek_x86_64, BIOS 버전 2.25, Mitigation-꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정-성능(기본값), SMT-활성화됨(기본값).
결과는 시스템 구성 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
- 계산은 2025년 6월, AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Instinct™ MI455X 72xGPU “Helios” AI 랙의 예상 메모리 용량/대역폭, 스케일 업/아웃 대역폭 사양을 바탕으로 NVIDIA “Vera Rubin” 72xGPU “Oberon” 랙의 공개적으로 발표된 사양을 비교하여 수행했습니다. 서버 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. MI350-045A
계산은 2025년 9월, AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Instinct™ MI455X 72xGPU “Helios” AI 랙의 FP8/FP4 데이터 유형 및 예상 사양을 바탕으로 NVIDIA “Vera Rubin” 72xGPU “Oberon” AI 랙의 공개적으로 발표된 사양을 비교하여 수행했습니다. 프로덕션 실리콘에 따라 실제 결과는 다를 수 있습니다. 서버 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. MI350-046B
- Jayant Tulsiani, DXC Technology 클라우드 및 인프라 서비스 부사장: "이전에는 당사의 세분화 및 컴플라이언스 요구 사항을 충족하기 위해 수백 개의 가상 및 물리적 방화벽을 필요로 했으나, 이제는 기본적으로 플랫폼에서 인라인 제공되어 당사의 TCO 모델로의 전환이 되었고, 목표한 6,500만 달러의 비용 절감을 달성했습니다." -- amd.com에 게시됨(https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html)
- Satinder Sethi, IBM Cloud 인프라 서비스 GM: "AMD와 협업하고 AMD의 프로그래밍 가능한 DPU 및 턴키 SDN, 보안 서비스 소프트웨어를 활용하여 IBM Cloud는 VMware, Red Hat 및 SAP 워크로드에 제공되는 당사의 수상 경력이 있는 안전한 고성능 "VPC용 베어 메탈 서버"를 시장에 출시하는 속도를 가속하여 고객을 위한 탁월한 네트워크 처리율 개선을 이끌어냈으며, 더 큰 워크로드 밀도에서 30% TCO 절감 및 CPU 코어 유지를 달성했습니다." -- amd.com에 게시됨(https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html)
- Gerald De Grace, Microsoft Azure Accelerated Connections 책임자: "AMD Pensando DPU 기반 스마트 기기 및 Accelerated Connections 생산을 위한 풀 스택 AMD 소프트웨어를 사용한 당사와 AMD의 협업은 당사의 기존 솔루션 대비 CPS 성능에서 100배의 개선을 낳았고, 향후 Azure 네트워크 내에서 더 넓은 단계로 확장될 것입니다."
각주
- PEN-017: 테스트는 2025년 4월 15일 AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Pensando Salina DPU에 대해 수행했으며, 테스트 시스템은 2x 듀얼 소켓 제온 Dell PowerEdge XE9680 기능, Cisco 64x400G 스위치, Keysight의 트래픽 발생기인 IXIA 2x400G 테스터, 2xAMD Pensando™ Salina DPU, 5세대 제온 8568 - PCIe Gen-5 지원 48코어 CPU, 운영 체제 버전: Ubuntu® 22.04.5 LTS, 커널 버전: 5.15.0-139-일반, BIOS 버전: 1.3.6[Mitigation: 꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정: 성능(기본값), SMT: 활성화됨(기본값)]으로 이루어져 있습니다. AMD 테스팅에서 AMD Pensando는 평균 117MPPS(초당 백만 패킷)의 성능을 보였으며, Nvidia Bluefield-3의 게시 성능은 80MPPS입니다. https://hc33.hotchips.org/assets/program/conference/day1/HC2021.NVIDIA.IdanBurstein.v08.norecording.pdf AMD Pensando Salina DPU의 최대 1.45x 성능은 슬라이드 6 참고.
결과는 시스템 구성 및 소프트웨어 설정을 포함하되 이에 국한되지 않은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. - PEN-012A: 측정은 2025년 4월 15일 AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Pensando™ 5nm 공정 기술로 설계된 AMD Pensando™ Salina DPU 가속기의 현재 사양으로 수행했습니다. 성능 수치는 BITW(Bump-in-the-wire)의 SDN 클라우드 게이트웨이 파이프라인을 기반으로 합니다.
Salina(3세대 DPU)
SDN PPS-117MPPS
SDN BW-782G
SDN 암호화 PPS-100MPPS
SDN 암호화 BW-767G
Elba(2세대 DPU)
SDN PPS-52MPPS
SDN BW-344G
SDN 암호화 PPS-42M
SDN 암호화 BW-288G
Salina 테스트 시스템 구성:
2P 인텔 제온 88568 기반 프로덕션 서버, Ubuntu 22.04.5 LTS, Cisco N96K 시리즈 64x400G 스위치, 커널 버전: 5.15.0-139-일반, BIOS 버전 1.3.6, Mitigation-꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정-성능(기본값),
SMT-활성화됨(기본값)
Elba 테스트 시스템 구성:
2P EPYC 7302 기반 프로덕션 서버, Oracle Linux 9.7, 커널 버전: 6.12.0-201.74.2.1 el9uek_x86_64, BIOS 버전 2.25, Mitigation-꺼짐(기본값), 시스템 프로필 설정-성능(기본값), SMT-활성화됨(기본값).
결과는 시스템 구성 및 기타 요인에 따라 달라질 수 있습니다. - 계산은 2025년 6월, AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Instinct™ MI455X 72xGPU “Helios” AI 랙의 예상 메모리 용량/대역폭, 스케일 업/아웃 대역폭 사양을 바탕으로 NVIDIA “Vera Rubin” 72xGPU “Oberon” 랙의 공개적으로 발표된 사양을 비교하여 수행했습니다. 서버 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. MI350-045A
계산은 2025년 9월, AMD 퍼포먼스 랩에서 AMD Instinct™ MI455X 72xGPU “Helios” AI 랙의 FP8/FP4 데이터 유형 및 예상 사양을 바탕으로 NVIDIA “Vera Rubin” 72xGPU “Oberon” AI 랙의 공개적으로 발표된 사양을 비교하여 수행했습니다. 프로덕션 실리콘에 따라 실제 결과는 다를 수 있습니다. 서버 제조업체별 구성에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. MI350-046B - Jayant Tulsiani, DXC Technology 클라우드 및 인프라 서비스 부사장: "이전에는 당사의 세분화 및 컴플라이언스 요구 사항을 충족하기 위해 수백 개의 가상 및 물리적 방화벽을 필요로 했으나, 이제는 기본적으로 플랫폼에서 인라인 제공되어 당사의 TCO 모델로의 전환이 되었고, 목표한 6,500만 달러의 비용 절감을 달성했습니다." -- amd.com에 게시됨(https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html)
- Satinder Sethi, IBM Cloud 인프라 서비스 GM: "AMD와 협업하고 AMD의 프로그래밍 가능한 DPU 및 턴키 SDN, 보안 서비스 소프트웨어를 활용하여 IBM Cloud는 VMware, Red Hat 및 SAP 워크로드에 제공되는 당사의 수상 경력이 있는 안전한 고성능 "VPC용 베어 메탈 서버"를 시장에 출시하는 속도를 가속하여 고객을 위한 탁월한 네트워크 처리율 개선을 이끌어냈으며, 더 큰 워크로드 밀도에서 30% TCO 절감 및 CPU 코어 유지를 달성했습니다." -- amd.com에 게시됨(https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html)
- Gerald De Grace, Microsoft Azure Accelerated Connections 책임자: "AMD Pensando DPU 기반 스마트 기기 및 Accelerated Connections 생산을 위한 풀 스택 AMD 소프트웨어를 사용한 당사와 AMD의 협업은 당사의 기존 솔루션 대비 CPS 성능에서 100배의 개선을 낳았고, 향후 Azure 네트워크 내에서 더 넓은 단계로 확장될 것입니다."