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Nvidia, HBM 공급 부족에 따른 SKU 믹스 압박 가운데 낮은 메모리 Rubin Ultra 구성(192 GB, HBM4) 테스팅

HBM 공급 제약이 SKU 분화를 강제하며, 추론/MOE 워크로드가 임계 경로 상에 있음을 나타내고 메모리 밀도 감소를 용인한다.
업계 전문지Slicast · 2026년 8월 12일 17:33 UTC · 미국 · 출처: Tom's Hardware
중요도 80

Nvidia가 충분한 HBM 확보 우려로 인해 당초 계획보다 메모리가 적은 Rubin Ultra 가속기의 변형을 테스트 중인 것으로 알려졌습니다. The Information에 따르면, 평가 중인 일부 구성은 192 GB의 메모리만 포함하고 원래 발표된 HBM4E 대신 HBM4를 사용합니다. 이 보도는 Rubin Ultra 메모리 다운그레이드 가능성에 대한 SemiAnalysis의 이전 의견을 뒷받침합니다.

Rubin Ultra는 올해 초 GTC에서 공개되었으며, Nvidia는 4개의 칩릿과 1 TB의 HBM4E 메모리를 포함하는 컴퓨팅 트레이를 선보였습니다. 이 가속기는 2027년에 출시될 예정인 Nvidia의 Kyber NVL144 설계의 일부이지만, SemiAnalysis는 랙이 2028년으로 지연되었다고 보도했습니다. Nvidia는 Tom's Hardware에 "당사의 로드맵은 변함없습니다"라고 말했지만, 지연 여부를 명확히 하기를 거부했습니다.

The Information에 따르면, Nvidia는 192 GB 또는 256 GB 메모리를 갖춘 Rubin Ultra 버전뿐만 아니라 발표된 16개보다 적은 메모리 스택을 사용하는 구성도 테스트 중입니다. 가장 중요한 점은 Nvidia가 원래 발표한 HBM4E가 아닌 HBM4로 테스트하고 있다는 것입니다. HBM4E는 세대별 개선사항을 공유하지만, Micron이 TSMC와 협력하여 개발한 커스터마이저블 베이스 로직 다이를 독특하게 제공하여 고객이 자신의 특정 요구에 맞게 로직 다이를 맞춤 설정할 수 있습니다. 이러한 복잡성은 공급망에 긴장을 초래했으며, 메모리 제조업체가 Rubin Ultra 출시 속도를 따라가지 못하고 있는 것으로 전해집니다. 최소 3개의 저용량 메모리 설계가 테스트되었지만, 전체 세부 사항은 명확하지 않습니다.

메모리 다이 개수는 중요한 의미를 갖습니다. 6월에 Nvidia가 제조 복잡성으로 인해 쿼드 다이 Rubin Ultra 설계를 취소하고 대신 듀얼 GPU 구성을 추진하기로 결정했다는 보도가 나왔습니다. 듀얼 다이 Rubin Ultra의 경우 메모리 용량 감소가 더 타당하겠지만, 테스트된 192 GB 및 256 GB 용량은 여전히 예상보다 낮습니다. 각 기본 Rubin GPU는 현재 288 GB의 HBM4로 출하됩니다.

Nvidia가 수년 전에 확정된 메모리 계약이 있는 세계를 헤쳐나가려고 명백히 노력하고 있습니다. 회사는 여러 건의 그러한 계약을 체결하고 있습니다. 6월에 Nvidia는 HBM, LPDDR5X, DDR5를 포함한 차세대 메모리 기술 개발을 위해 SK Hynix와의 파트너십을 발표했습니다. 7월에는 Nvidia가 장기 메모리 공급 계약을 포함하는 5000억 달러의 전략적 약속으로 해당 관계를 확대했습니다.

메모리 부족은 현재 시장의 거의 모든 설계에 영향을 미치고 있으며, HBM을 사용하는 엔터프라이즈 시스템이 특히 취약합니다. 지난주 Digitimes는 Samsung, SK Hynix, Micron이 2027년까지 HBM 용량을 소진했다고 보도했습니다. SK Hynix의 CEO Kwak Noh-jung은 최근 2027년이 메모리 부족의 "최악의 해"가 될 것이며 공급 제약이 2030년까지 이어질 것이라고 밝혔습니다.

저메모리 구성에 대한 Nvidia의 검토에도 불구하고, 최소 한 명의 Nvidia 고객은 The Information에 GPU당 메모리가 주요 관심사가 아니며 특정 하드웨어 사양보다 Nvidia와의 장기 관계를 더 중요하게 본다고 말했습니다. 이 보도에 대해 Nvidia는 "NVIDIA Rubin Ultra로 우리는 컴퓨팅, 네트워킹, 메모리 전반에 최적화하여 고객의 AI 배포를 위해 최고의 성능과 효율성을 제공합니다. 이러한 최적화를 통해 우리는 더 많은 GPU를 구축하고 더 많은 AI 시스템을 배포할 수 있습니다"라고 밝혔습니다.

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Nvidia, HBM 공급 부족에 따른 SKU 믹스 압박 가운데 낮은 메모리… · Slicast