엔비디아, 고처리량과 속도를 결합한 에이전트용 베라 CPU 공개

엔비디아 베라 프로세서의 특징

엔비디아가 인공지능 에이전트 구동 환경에 최적화된 신형 중앙 처리 장치인 베라(Vera)를 발표했다. 베라는 단일 프로세서 내에서 신속한 에이전트 반응 속도와 높은 와트당 작업 처리 용량을 동시에 제공하도록 설계되었다. 기존 데이터센터 운영자가 처리 속도 중심의 부품과 집약도 중심의 부품을 혼합하여 속도와 용량의 균형을 맞추던 방식에서 벗어나, 단일 프로세서로 다양한 에이전트 작업을 일원화하여 처리할 수 있도록 지원하는 것이 주요 골자다.

인공지능 에이전트는 단순한 텍스트 답변 생성을 넘어 정보 탐색, 데이터베이스 쿼리, 코드 작성 및 테스트, 외부 환경 상호작용 등 다단계 작업을 자율적으로 수행한다. 이러한 과정에서 작업 흐름은 그래픽 처리 장치의 추론 연산과 중앙 처리 장치의 실행 연산 사이를 끊임없이 왕복하게 된다. 기업들의 에이전트 배포가 급증함에 따라 대규모 인공지능 데이터센터는 공급 전력의 한계 내에서 개별 대기 시간을 최소화하고 다수의 에이전트를 동시에 지원해야 하는 구조적 과제에 직면했다.

전력 및 속도 지표 실측 결과

엔비디아가 100메가와트 규모의 데이터센터 환경을 기준으로 수행한 비교 측정 결과에 따르면, 단일 베라 프로세서는 현존하는 최상위 x86 계열 프로세서들을 상회하는 성능을 나타냈다. 가장 처리 속도가 빠른 x86 프로세서와 비교했을 때 베라는 업계 선도 수준의 실행 속도를 유지하면서도 와트당 1.6배 더 많은 에이전트를 처리했다. 동시에 전력 효율성이 가장 뛰어난 x86 프로세서와 비교한 지표에서는 전력 효율 우위를 지키며 에이전트 처리 속도를 2배 끌어올렸다.

이러한 특성은 전력 공급이 제한된 현대 인공지능 팩토리 인프라 환경에서 와트당 작업량을 극대화하는 직접적인 수단을 제공한다. 인프라 운영자는 고성능 작업과 고밀도 작업을 분리해 서로 다른 프로세서군을 배치하던 이원화 구조를 단순화할 수 있다. 결과적으로 개별 작업의 지연 시간을 늘리지 않으면서도 전체 인프라가 수용할 수 있는 동시 활성 에이전트 수를 크게 늘릴 수 있게 된다.

에이전트 오케스트레이션 실측

실제 운영 수준의 환경에서 베라를 사전에 검증한 초기 파트너 기업들의 실측 결과도 함께 공개되었다. 검색 전문 기업 퍼플렉시티(Perplexity)는 에이전트 기반 코딩 작업에서 기존 프로세서 대비 1.5배 빠른 처리 속도를 확인했으며, 향후 서비스 프로덕션 시스템에 베라를 공식 도입할 계획을 확정했다. 인공지능 인프라 기업 딥인프라(DeepInfra)는 실제 운영 중인 에이전트 오케스트레이션 작업에서 최상위 x86 프로세서 대비 최대 2.2배 빠른 처리 속도를 기록하며 시험 대상이었던 4개 아키텍처 중 가장 높은 성능을 확인했다.

대규모 데이터 쿼리와 분석 워크로드에서도 성능 향상 지표가 확인되었다. 클릭하우스(ClickHouse)는 베라 전용 튜닝을 거치지 않은 표준 실행 환경에서도 176개 코어에 걸쳐 선형에 가까운 확장성을 입증하며 자체 하드웨어 성능 순위표 정상에 올랐다. 데이터 분석 기업 덕랩스(DuckLabs) 또한 인텔 제온 6 프로세서 기준치와 비교 분석을 진행한 결과 대규모 데이터 분석 벤치마크 중앙값 기준 약 1.5배 높은 성능을 기록했다.

샌드박스 성능과 도입 조건

에이전트 실행의 안전성을 담보하는 격리 환경 구동 성능에서도 큰 차이를 보였다. 개발 환경 플랫폼 데이토나(Daytona)의 측정에 따르면 1,000개의 에이전트 샌드박스를 온라인으로 기동하는 데 x86 환경이 88.4초를 소모한 반면 베라는 10.8초 만에 완료했다. 아울러 2,000개의 샌드박스가 동시 가동되는 상태에서 초당 12.7건의 작업 완료율을 기록했다. 클라우드 인프라 제공사 모달(Modal) 역시 비교 대상 x86 하드웨어 대비 코어당 최대 2배의 샌드박스 처리량을 달성했으며, 부하가 가중될수록 처리 격차가 더 벌어지는 양상을 보였다.

베라의 도입 효과는 중앙 처리 장치가 에이전트 오케스트레이션, 도구 호출, 격리 샌드박스 기동을 집중 처리하는 환경에서 극대화된다. 별도의 전용 최적화 코드가 없는 표준 소프트웨어에서도 다중 코어 확장성을 확보할 수 있으나, 보고된 성능 배율은 100메가와트급 대규모 인프라나 대규모 동시 부하 조건을 기반으로 측정된 결과다. 따라서 인프라 운영자는 작업 워크로드 내 중앙 처리 장치 의존도와 기존 x86 기반 시스템과의 전환 타당성을 분석하여 도입 계획을 수립해야 한다.