데이터베이스 섹션 · 55 표시된 레코드
칩
GPU, AI 가속기, CPU, 슈퍼칩 — 모든 레코드에는 라벨이 붙은 사양서, 제조 체인, 스택 전반의 연결 관계가 포함된다.
현장 노트
칩 55개, 질문 하나: 컴퓨팅이 풍부해졌다면, 부족한 것은 무엇인가? 메모리, 패키징, 전력이다. 이 렌즈로 여기의 모든 사양서를 읽어보자 — 헤드라인 FLOPS보다 옆의 기가바이트 수치가 더 중요하다 — 그리고 근거 레이블은 측정된 것과 마케팅된 것을 구분해준다.
이 세 가지부터 시작하세요
NB
NVIDIA B200
현재 프런티어의 주력 — 하나인 척하는 두 개의 다이.
GT
Google TPU v7 (Ironwood)
비(非)NVIDIA 경로가 대규모로 작동한다는 가장 강력한 증거.
AI
AMD Instinct MI355X
마침내 진정한 경쟁을 만들어낸 도전자.
출시 연도별 메모리 대역폭
이 섹션 전체의 핵심을 한 장의 그림으로 요약하면: 칩당 메모리 대역폭이 8년 만에 약 10배 증가했으며, 이 곡선의 모든 단계는 HBM 세대에 해당합니다. 각 점을 클릭하면 해당 레코드를 열 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 온칩 메모리는 성격이 다르므로 제외되었습니다.
아래 레코드를 바탕으로 한 칩당 벤더 스펙 메모리 대역폭(TB/s)과 최초 출시 연도의 관계 — 고밀도 HBM 제품만 포함.
읽기 팁: 메모리 대역폭(TB/s)은 보통 원시 연산 성능보다 실제 AI 성능을 더 잘 예측합니다. TDP는 칩의 전력 예산(와트)이며, 공정 노드는 해당 칩을 생산하는 팹 세대를 나타냅니다. 칩을 클릭하면 전체 라벨 스펙 시트를 확인할 수 있습니다.
아래 수치는 핵심 정보이며, 레코드 페이지의 모든 값에는 근거 유형(벤더 사양 / 벤더 주장 / 보고된 값 / 추정치)이 표시됩니다. 누락된 값은 벤더가 공개하지 않은 항목입니다.
| 칩 | 등급 | 연도 | 공정 | 메모리 | 메모리 대역폭(TB/s) | TDP (W) | 상태 | ★ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMD Instinct MI400 / MI450AMD | GPU | 2026 | — | 432 GB HBM4 | — | — | 램핑 | |
| AMD Instinct MI355XAMD | GPU | 2025 | TSMC N3P | 288 GB HBM3E | 8.00 | 1,400 | 출하 | |
| AMD EPYC 9005 (Turin)AMD | CPU | 2024 | TSMC N4/N3 | — | — | — | 출하 | |
| AMD Instinct MI325XAMD | GPU | 2024 | TSMC N5/N6 | 256 GB HBM3E | 6.00 | 1,000 | 출하 | |
| AMD Instinct MI300AAMD | APU | 2023 | TSMC N5/N6 | 128 GB HBM3 (unified) | 5.30 | 760 | 출하 | |
| AMD Instinct MI300XAMD | GPU | 2023 | TSMC N5/N6 | 192 GB HBM3 | 5.30 | 750 | 출하 | |
| AMD Instinct MI250XAMD | GPU | 2021 | TSMC N6 | 128 GB HBM2e | 3.20 | 560 | 이전 세대 | |
| AWS Trainium3AWS Annapurna | AI Accelerator | 2026 | 3 nm-class | — | — | — | 발표됨 | |
| AWS Graviton4AWS Annapurna | CPU | 2024 | — | — | — | — | 출하 | |
| AWS Trainium2AWS Annapurna | AI Accelerator | 2024 | — | 96 GB HBM3 | 2.90 | — | 출하 | |
| AWS Inferentia2AWS Annapurna | AI Accelerator | 2023 | — | 32 GB HBM | — | — | 출하 | |
| AWS TrainiumAWS Annapurna | AI Accelerator | 2022 | — | 32 GB HBM | — | — | 이전 세대 | |
| Biren BR100Biren | AI Accelerator | 2022 | TSMC N7 | — | — | — | 히스토리컬 | |
| Cambricon Siyuan 590Cambricon | AI Accelerator | 2023 | — | — | — | — | 출하 | |
| Cerebras WSE-3Cerebras | Wafer-Scale | 2024 | TSMC N5 | 44 GB on-chip SRAM | 21,000 | 23,000 | 출하 | |
| Etched SohuEtched | AI Accelerator | 2026 | — | 144 GB HBM3E | — | — | 개발 중 | |
| FuriosaAI RNGDFuriosaAI | AI Accelerator | 2024 | TSMC N5 | 48 GB HBM3 | — | 150 | 램핑 | |
| Google TPU v7 (Ironwood)Google | AI Accelerator | 2025 | — | 192 GB HBM3E | 7.37 | — | 램핑 | |
| Google AxionGoogle | CPU | 2024 | — | — | — | — | 출하 | |
| Google TPU v6e (Trillium)Google | AI Accelerator | 2024 | — | 32 GB HBM | 1.60 | — | 출하 | |
| Google TPU v5eGoogle | AI Accelerator | 2023 | — | 16 GB HBM2 | 0.82 | — | 출하 | |
| Google TPU v5pGoogle | AI Accelerator | 2023 | — | 95 GB HBM2e | 2.77 | — | 출하 | |
| Google TPU v4Google | AI Accelerator | 2021 | TSMC N7 | 32 GB HBM2 | 1.20 | 192 | 이전 세대 | |
| Google TPU v1–v3Google | AI Accelerator | 2015 | 28 nm (v1) | — | — | — | 히스토리컬 | |
| Graphcore Bow IPUGraphcore | AI Accelerator | 2022 | TSMC N7 (WoW) | 900 MB SRAM | — | — | 히스토리컬 | |
| Groq LPUGroq | AI Accelerator | 2020 | GF 14 nm | 230 MB SRAM | — | — | 출하 | |
| Huawei Ascend 910CHuawei (HiSilicon) | AI Accelerator | 2025 | SMIC N+2 (7 nm-class) | 128 GB HBM2E | — | — | 출하 | |
| Intel Xeon 6Intel | CPU | 2024 | Intel 3 | — | — | — | 출하 | |
| Intel Gaudi 3Intel (Habana) | AI Accelerator | 2024 | TSMC N5 | 128 GB HBM2E | 3.70 | 900 | 출하 | |
| Intel Gaudi 2Intel (Habana) | AI Accelerator | 2022 | TSMC N7 | 96 GB HBM2E | 2.45 | 600 | 이전 세대 | |
| Meta MTIA v2Meta | AI Accelerator | 2024 | TSMC N5 | — | — | 90 | 출하 | |
| Microsoft Cobalt 100Microsoft | CPU | 2024 | — | — | — | — | 출하 | |
| Microsoft Maia 100Microsoft | AI Accelerator | 2024 | TSMC N5 | 64 GB HBM2E | 1.80 | 700 | 출하 | |
| NVIDIA RubinNVIDIA | GPU | 2026 | TSMC N3 (reported) | 288 GB HBM4 | — | — | 램핑 | |
| NVIDIA Rubin CPXNVIDIA | AI Accelerator | 2026 | — | 128 GB GDDR7 | — | — | 발표됨 | |
| NVIDIA Vera CPUNVIDIA | CPU | 2026 | — | — | — | — | 발표됨 | |
| NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)NVIDIA | GPU | 2025 | TSMC 4NP | 288 GB HBM3E | 8.00 | 1,400 | 램핑 | |
| NVIDIA B100NVIDIA | GPU | 2024 | TSMC 4NP | 192 GB HBM3E | 8.00 | 700 | 히스토리컬 | |
| NVIDIA B200NVIDIA | GPU | 2024 | TSMC 4NP | 192 GB HBM3E | 8.00 | 1,000 | 출하 | |
| NVIDIA GB200 Grace BlackwellNVIDIA | Superchip | 2024 | TSMC 4NP | 384 GB HBM3E + 480 GB LPDDR5X | 16.00 | 2,700 | 출하 | |
| NVIDIA H200NVIDIA | GPU | 2024 | TSMC 4N | 141 GB HBM3E | 4.80 | 700 | 출하 | |
| NVIDIA BlueField-3NVIDIA | DPU | 2023 | — | — | — | — | 출하 | |
| NVIDIA GH200 Grace HopperNVIDIA | Superchip | 2023 | TSMC 4N | 96 GB HBM3 or 144 GB HBM3E + 480 GB LPDDR5X | 4.90 | 1,000 | 출하 | |
| NVIDIA Grace CPUNVIDIA | CPU | 2023 | TSMC 4N | 480 GB LPDDR5X | — | 500 | 출하 | |
| NVIDIA H800NVIDIA | GPU | 2023 | TSMC 4N | 80 GB HBM3 | 3.35 | 700 | 히스토리컬 | |
| NVIDIA L40SNVIDIA | GPU | 2023 | TSMC 4N | 48 GB GDDR6 | 0.864 | 350 | 출하 | |
| NVIDIA A800NVIDIA | GPU | 2022 | TSMC N7 | 40/80 GB HBM2e | 2.00 | 400 | 히스토리컬 | |
| NVIDIA H100NVIDIA | GPU | 2022 | TSMC 4N | 80 GB HBM3 | 3.35 | 700 | 출하 | |
| NVIDIA A100NVIDIA | GPU | 2020 | TSMC N7 | 40/80 GB HBM2e | 2.00 | 400 | 이전 세대 | |
| NVIDIA V100NVIDIA | GPU | 2017 | TSMC 12FFN | 16/32 GB HBM2 | 0.9 | 300 | 히스토리컬 | |
| Qualcomm Cloud AI / AI200Qualcomm | AI Accelerator | 2026 | — | — | — | — | 발표됨 | |
| Rebellions REBELRebellions | AI Accelerator | 2025 | Samsung | — | — | — | 개발 중 | |
| SambaNova SN40LSambaNova | AI Accelerator | 2023 | TSMC N5 | 64 GB HBM + 1.5 TB DDR | — | — | 출하 | |
| Tenstorrent BlackholeTenstorrent | AI Accelerator | 2024 | — | 32 GB GDDR6 | — | — | 출하 | |
| d-Matrix Corsaird-Matrix | AI Accelerator | 2024 | — | — | — | — | 램핑 |
메모리 대역폭 = 벤더 사양 기준 최대 메모리 대역폭. TDP = 최대 구성 시 열설계전력. "—"는 벤더가 수치를 공개하지 않았음을 의미합니다. 다운로드: chips.csv · JSON