AI가 읽는 법은 똑같을까? AMD와 엔비디아의 '완벽한 결과' 만들기 대결

상상해보세요. 여러분이 요리사인데, 아주 유명한 레시피를 따라 요리를 합니다. 그런데 똑같은 재료와 조리법을 썼음에도 불구하고, 어떤 오븐을 쓰느냐에 따라 완성된 요리의 맛이 미세하게 달라진다면 어떨까요? 인공지능(AI) 분야에서도 이와 비슷한 고민이 있습니다. 서로 다른 회사의 하드웨어(칩)를 사용하더라도 AI가 내놓는 답이 완벽하게 똑같아야 하는 상황, 기술 전문가들은 이를 ‘바이트 동일(byte-identical)’ 추론이라고 부릅니다. 서로 다른 환경에서도 AI가 똑같은 결과물을 내놓도록 하는 연구가 활발히 진행 중입니다.

최근 업계에서는 AMD의 ‘인스팅트(Instinct) MI300X’ 가속기와 엔비디아(Nvidia)의 H100 모델을 직접 비교하는 연구가 눈길을 끕니다. 출처 1 특히 720억 개의 매개변수(파라미터, AI가 학습하며 조절하는 내부 설정값)를 가진 거대 언어 모델(LLM)을 대상으로, 하드웨어 제조사가 달라도 일관된 결과값을 내도록 하는 기술적 시도가 이어지고 있습니다. 출처 1

왜 이게 중요한가요?

우리 일상에서 AI 서비스는 단순히 속도만 빠른 것으로 부족합니다. 예를 들어, 기업이 AI를 사용해 복잡한 금융 데이터를 분석하거나 중요한 법률 문서를 검토할 때, 하드웨어 종류에 따라 결과값이 조금씩 바뀐다면 얼마나 불안할까요?

‘바이트 동일’ 추론이 가능해진다는 것은 AI 기업들이 하드웨어 선택지에서 자유로워진다는 뜻입니다. 특정 회사의 칩에만 목을 매지 않아도 됩니다. 상황에 따라 가성비가 더 좋은 하드웨어를 선택해도 동일한 수준의 정교한 결과물을 얻을 수 있다면, AI 서비스를 운영하는 비용은 훨씬 낮아집니다. 또한 하드웨어 시장 내 경쟁이 더 치열해지면서, 결과적으로 우리 같은 사용자들은 더 저렴하고 안정적인 AI 서비스를 누릴 수 있게 될 것입니다. 출처 8

쉽게 이해하기: ‘필터’ 이야기

하드웨어와 AI의 관계를 사진 앱의 ‘필터’에 비유해 보겠습니다. 원본 사진(입력값)이 있고, 필터(AI 모델)가 있습니다. 이 필터를 적용할 때 스마트폰 기종이 다르다고 해서 색감이나 형태가 변해서는 안 되겠죠.

지금까지는 엔비디아라는 특정 환경(카메라 앱)에 AI가 최적화되어 있었습니다. 하지만 AMD는 ‘ROCm(AMD 오픈소스 AI 소프트웨어 플랫폼)’이라는 새로운 플랫폼을 통해, AMD라는 기기에서도 기존과 동일한 성능과 결과를 낼 수 있도록 꾸준히 소프트웨어 생태계를 가꿔가고 있습니다. 출처 2, 출처 8 쉽게 말해, AI에게 새로운 기기 사용법을 가르치는 ‘번역기’를 더 똑똑하게 만들고 있는 셈입니다.

지금 어디까지 왔을까요?

하드웨어 경쟁은 매우 뜨겁습니다. AMD는 자사 GPU가 기존 대비 4배 더 높은 AI 컴퓨팅 성능과 35배 더 많은 추론 용량을 제공할 수 있다고 강조합니다. 출처 8

실제 벤치마크 결과도 주목할 만합니다. AMD의 MI300X는 특정 환경(vLLM)에서 엔비디아 H100보다 2배 더 빠른 속도를 보였고, 또 다른 최적화 기술(TensorRT-LLM) 환경에서도 30% 더 나은 성능을 기록한 것으로 보고되었습니다. 출처 12 물론 엔비디아는 오랜 시간 쌓아온 압도적인 소프트웨어 호환성을 바탕으로 여전히 강력한 우위를 점하고 있습니다. 하지만 AMD가 ROCm 플랫폼을 지속적으로 업데이트하며 그 격차를 빠르게 좁혀가고 있다는 점은 업계 모두가 인정하는 사실입니다. 출처 2, 출처 8

앞으로의 풍경은?

앞으로의 AI 하드웨어 시장은 단순히 ‘누가 더 빠르냐’를 넘어, ‘누가 더 표준화된 결과를 보여주느냐’로 그 축이 옮겨갈 것입니다. 바이트 동일 추론 기술이 정교해질수록 개발자들은 특정 하드웨어의 제약에 갇히지 않고 최신 AI 모델을 자유롭게 배치(배포)할 수 있게 됩니다. 우리 사용자 입장에서는 어떤 기기에서 AI를 실행하든 어제와 똑같이 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 들을 수 있는 환경이 조성되는 것이죠. 앞으로 AMD의 ROCm 플랫폼이 얼마나 더 넓은 생태계를 확보하며 엔비디아의 독주 체제를 견제할 수 있을지, 흥미진진하게 지켜봐야 할 대목입니다. 출처 8

참고자료

1. Cross-vendor byte-identical inference for a 72B LLM (AMD MI300X vs. Nvidia H100)
2. 10 Best Local LLM Software for NVIDIA & AMD GPUs… - Tech Tactician
3. How to Turn Your AMD GPU into a Local LLM Beast… - YouTube
4. AMD Mi300X Vs Nvidia H200 : Inférence Ml Comparée… - BestCours

5. [AMD	together we advance_AI](https://www.amd.com/)

6. [Local 13B LLM Inference on a $700 Used Build

   SpecPicks](https://specpicks.com/reviews/ryzen-7-3700x-rtx-3060-12gb-local-13b-llm-inference-2026)

7. [Инференс Qwen3.5 на AMD Halo Box…

   Блог ServerFlow](https://serverflow.ru/blog/tutorials/inferens-qwen3-5-na-amd-halo-box-rukovodstvo-ot-amd/)

8. One Analyst Asserts Customers Are Only Buying AMD GPUs To Stimulate Competition…
9. AMD GPUs
10. B650M Gaming Plus Wifi MSI AM5, A Melhor Intermediaria Pra AMD…
11. AMD Instinct MI350 Series microarchitecture — AMD ROCm 7.14.0

12. [AMD Rivals NVIDIA in AI: MI300X Doubles Speed in vLLM and Outperforms H100 by 30% in TensorRT-LLM

    Cellular Stockpile](https://cellularstockpile.com/amd-rivals-nvidia-in-ai-mi300x-doubles-speed-in-vllm-and-outperforms-h100-by-30-in-tensorrt-llm/)

13. [Тестируем AMD Chat и ИИ-возможности…

    Блог Serverflow](https://serverflow.ru/blog/stati/testiruem-amd-chat-i-ii-vozmozhnosti-videokarty-amd-radeon-rx-9070-xt/)

14. #amd #gpus #ai #deeplearning #rocm #aitraining…