핵심 내용
HPE는 9월 30일 클라우드 업체 Vultr로부터 AMD Helios AI Rack 시스템 공급을 위한 12억 달러 주문을 확보했다고 발표했다. HPE가 Helios 시스템으로 받은 첫 대형 주문이며, Vultr의 미국 데이터센터에 배치된다.
한 Helios rack은 AMD Instinct MI455X GPU 72개, EPYC 'Venice' CPU, Pensando Vulcano AI NIC, ROCm 소프트웨어를 통합한다. HPE는 여기에 Juniper Networking 기반 QFX5252 scale-up Ethernet switch tray 6개를 넣어 72개 GPU를 연결한다. 시스템은 UALink over Ethernet 같은 개방형 rack-scale fabric을 지원하고 direct liquid cooling을 사용한다.
Reuters에 따르면 HPE는 같은 날 AI 수요 증가를 이유로 네트워킹 사업의 장기 성장전망도 상향했다. 2026~2029 회계연도 네트워킹 매출의 연평균 성장률을 high-teens로 예상했으며, 이전 전망인 5~7%보다 높였다.
배경
현재 AI 서버 시장에서는 Nvidia의 GPU와 NVLink·InfiniBand 중심 생태계가 우위를 차지하지만 AMD, Broadcom, HPE, 여러 Ethernet 업체들이 open rack-scale architecture를 대안으로 만들고 있다.
대규모 AI cluster에서는 개별 GPU의 연산성능뿐 아니라 GPU 간 통신, liquid cooling, rack 전력밀도, cluster deployment 속도가 실제 성능과 비용을 좌우한다.
산업·시장에 미치는 영향
Vultr의 12억 달러 주문은 AMD Helios가 단순한 reference architecture에서 실제 대규모 상용 deployment 단계로 넘어가는 초기 신호다. AMD가 Nvidia 외의 공급망을 원하는 클라우드·기업 고객을 확보할 수 있다면 AI 가속기 시장의 경쟁이 GPU 자체에서 전체 rack·network·software stack으로 확대될 수 있다.
HPE와 Juniper에도 AI boom이 서버 매출뿐 아니라 데이터센터 네트워크와 liquid cooling 수요까지 확산되는 구조다.
실무에서 바로 활용할 수 있는 시사점
AI cluster를 비교할 때 GPU benchmark만 보지 말고 rack당 HBM, scale-up bandwidth, networking topology, cooling, orchestration software와 실제 cluster efficiency를 함께 측정해야 한다.
Nvidia 단일 공급자 의존을 줄이고 싶다면 AMD Helios 계열을 POC할 수 있지만, ROCm compatibility와 실제 모델·framework별 성능, 운영팀의 학습비용을 사전에 검증하는 것이 필요하다.
출처
HPE — First AMD Helios order in $1.2 billion deal with Vultr Reuters — HPE boosts networking growth outlook, gets $1.2 billion AI order from Vultr