☁️ AWS의 실리콘 제국 선포! 그래비톤(Graviton)과 트레이니움3(Trainium3)가 그리는 클라우드의 미래 🚀

안녕하세요! 

혹시 여러분, '클라우드' 하면 어떤 기업이 떠오르시나요? 아마존의 AWS(Amazon Web Services)가 가장 먼저 떠오르실 겁니다. 그런데 요즘 AWS의 행보가 심상치 않습니다. 단순히 서버를 빌려주는 회사를 넘어, 직접 '반도체 칩'을 만들고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 🤔

 

최근 AWS re:Invent 2025 행사에서 AWS는 세상을 깜짝 놀라게 할 두 가지 비밀 병기를 공개했습니다. 바로 '그래비톤5(Graviton5)' CPU와 AI 칩 '트레이니움3(Trainium3)'입니다!

"어라? 인텔이나 AMD, 엔비디아가 만드는 거 아니었어?"라고 생각하셨다면 오산! 🙅‍♂️ AWS는 이제 자신들의 서비스에 딱 맞는 칩을 직접 설계하여 성능은 올리고 비용은 낮추는 혁신을 주도하고 있습니다.

 

오늘 포스팅에서는 AWS가 왜 직접 칩을 만드는지, 그리고 그래비톤과 트레이니움3가 기존의 강자들(인텔, 엔비디아)과 비교해 얼마나 대단한지 아주 쉽고 상세하게 파헤쳐 드리겠습니다. 이 글을 다 읽고 나면 "와, AWS가 작정했구나!"라는 생각이 절로 드실 거예요. 😉

 

(잠깐!) 그래비톤5 / 트레이니움3 관련 수혜주를 보고 싶으시면 :

2025.12.06 - [알짜정보/[세계]경제] - 🚀 엔비디아 천하? 이제 '자체 칩' 시대가 온다! 투자자가 꼭 봐야 할 국가별 AI 반도체 수혜주 총정리 💎

 

https://n.news.naver.com/mnews/article/277/0005689339

[AWS리인벤트]'칩 독립' 나서는 AWS…전성비 반도체 칩 잇따라 공개

 

 

 

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🏗️ 1. 그래비톤(Graviton): 인텔, AMD 비켜! 가성비 끝판왕 CPU의 등장

먼저 그래비톤 이야기부터 시작해 볼까요? 그래비톤은 AWS가 클라우드 컴퓨팅을 위해 직접 설계한 범용 CPU입니다. 우리가 흔히 쓰는 컴퓨터에는 인텔이나 AMD의 'x86' CPU가 들어가지만, 그래비톤은 스마트폰 칩으로 유명한 'ARM' 아키텍처를 기반으로 만들어졌어요.

💡 왜 그래비톤이 특별할까? (vs 기존 x86 CPU)

① "1코어 = 1작업"의 정직한 성능 💪

인텔 같은 기존 CPU는 하나의 물리적인 코어를 두 개처럼 나눠 쓰는 '하이퍼스레딩(SMT)' 기술을 씁니다. 효율적이긴 하지만, 옆방 친구가 시끄럽게 굴면 내 작업도 느려지는 '노이지 네이버(Noisy Neighbor)' 문제가 생길 수 있죠. 하지만 그래비톤은 "1 vCPU = 1 물리 코어" 원칙을 고수합니다. 내 전용 코어가 따로 있으니 성능이 들쭉날쭉하지 않고 언제나 빠르고 일정합니다.    

② 압도적인 가성비와 전력 효율 💸

ARM 아키텍처는 원래 전기를 적게 먹기로 유명하죠. 그래비톤은 복잡한 명령어는 걷어내고 클라우드에 꼭 필요한 기능만 담았습니다. 덕분에 동급 x86 인스턴스 대비 가격은 약 20% 저렴하면서 에너지 효율은 최대 60%나 좋습니다!  기업 입장에서는 비용도 아끼고 지구도 지키는 '일석이조'의 선택이죠. 🌍   

③ 그래비톤5: 괴물 같은 스펙 🦖

이번에 발표된 최신 그래비톤5는 전작(그래비톤4)보다 성능이 무려 25%나 좋아졌습니다. 하나의 칩에 192개의 코어를 때려 박았고, 캐시 메모리도 5배나 늘렸다고 하네요.  데이터베이스나 웹 서버를 돌릴 때 이만한 물건이 없습니다.   

https://www.itworld.co.kr/article/3631294/aws-%EC%9D%B8%EC%8A%A4%ED%84%B4%EC%8A%A4-50%EA%B0%80-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B9%84%ED%86%A4%EC%9D%98-%EC%9D%98%EB%AF%B8-%EC%9E%88%EB%8A%94-%EC%A7%84%EC%A0%84.html

“AWS 인스턴스 50%가 사용” 그래비톤의 의미 있는 진전

 

https://news.nate.com/view/20251205n03488

베일 벗은 AWS '그래비톤5'…192코어로 클라우드 새판 짠다 : 네이트 뉴스

 

https://www.news1.kr/it-science/general-it/5999391

"성능 25%향상·지연 33%단축"…AWS 5세대 칩 '그래비톤5' 출시

 

 

💡 비교 분석: 그래비톤 vs x86 (Intel/AMD)

포로닉스(Phoronix)와 톰스하드웨어(Tom's Hardware) 등 전문 매체의 2025년 최신 벤치마크 결과를 종합하면 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다(아래 내용은 그래비톤4 기준으로 비교한 내용입니다)

비교 항목	AWS Graviton4 (m8g)	AMD EPYC Turin (m8a)	Intel Xeon Granite Rapids (m8i)
아키텍처	ARM Neoverse V2 (RISC)	x86 Zen 5 (CISC)	x86 P-Core (CISC)
vCPU 구성	1 물리 코어	1 물리 코어 (SMT Off)	1 스레드 (SMT On)
절대 성능 (Raw Perf)	중상 (High-Mid)	최상 (Highest)	상 (High)
가격 (시간당)	최저 ($0.718)	최고 ($0.974)	중간 ($0.847)
가성비 (Perf/$)	우수 (Excellent)	양호 (Good)	보통 (Average)
에너지 효율	최상 (Highest)	상 (High)	중 (Medium)

 

데이터 해석 및 시사점:

1. 절대 성능의 왕좌, AMD : 순수하게 최고의 연산 능력이 필요한 경우(예: 기상 예측, 유체 역학 시뮬레이션 등 HPC), AMD EPYC Turin 기반의 m8a 인스턴스가 가장 강력하다. 기하평균 기준으로 AMD Turin은 그래비톤4보다 약 2.26배 빠른 성능을 보여주기도 했습니다.
2. 가성비의 제왕, 그래비톤 : 그러나 대부분의 웹 서비스, 마이크로서비스, 백엔드 로직에서는 그래비톤4가 훨씬 저렴한 비용으로 '충분한' 성능을 제공합니다. 가격 대비 성능비에서는 그래비톤4가 인텔과 AMD를 앞서는 구간이 많으며, 특히 스케일 아웃(Scale-out)이 용이한 구조에서 그 강점이 두드러집니다.
3. 인텔의 애매한 위치 : 인텔의 최신 Granite Rapids는 성능과 효율 면에서 크게 개선되었으나, 절대 성능에서는 AMD에게, 가성비와 전력 효율에서는 그래비톤에게 협공당하는 형국입니다.

💡 그래비톤 도입의 경제학: TCO와 FinOps 전략(비용 절감의 3단계 메커니즘)

기업들이 그래비톤으로 전환하는 이유는 단순히 호기심 때문이 아닙니다. 철저한 재무적 계산이 깔려 있으며, 비용 절감은 다음 세 가지 차원에서 발생합니다.

1. 인스턴스 단가 절감 (Direct Cost): AWS는 정책적으로 그래비톤 인스턴스를 동일 사양의 x86 인스턴스 대비 약 15~20% 저렴하게 책정합니다. 이는 로열티 비용 절감(Intel/AMD에 지불하는 비용 없음)과 전력 효율성 덕분입니다.
2. 성능 효율성에 따른 수량 감소 (Efficiency): vCPU당 처리 효율이 높기 때문에, 동일한 트래픽을 처리하는 데 필요한 인스턴스 수 자체가 줄어듭니다. 클라우드옵티모(CloudOptimo)의 분석에 따르면, x86 인스턴스 10개가 필요한 워크로드를 그래비톤 인스턴스 6~8개로 처리할 수 있는 경우가 빈번합니다. 이는 컴퓨팅 비용뿐만 아니라, 인스턴스 수에 비례하여 부과되는 소프트웨어 라이선스 비용(예: Datadog, Splunk 등 에이전트 비용)까지 절감하는 파급 효과를 낳습니다.
3. 에너지 및 지속가능성 (Sustainability): 그래비톤은 동급 x86 대비 최대 60% 적은 에너지를 소비합니다. 이는 기업의 탄소 배출량(Scope 3 Emissions)을 줄이는 데 직접적으로 기여하며, ESG 경영 목표 달성을 위한 중요한 수단이 됩니다.

💡 실제 마이그레이션 사례

1)  핀터레스트 (Pinterest)

핀터레스트는 AWS의 대표적인 그래비톤 도입 성공 사례입니다. 수천 개의 마이크로서비스로 구성된 거대 플랫폼을 운영하는 핀터레스트는 주요 워크로드를 그래비톤으로 전환함으로써 인프라 비용을 47% 절감하는 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 단순히 칩을 바꾼 것 이상의 최적화가 수반된 결과이지만, 그래비톤의 아키텍처적 이점이 없었다면 불가능했을 수치입니다.   

2) SAP HANA Cloud

엔터프라이즈 소프트웨어의 거인 SAP 역시 자사의 메모리 인메모리 데이터베이스인 SAP HANA Cloud의 기반 인프라로 그래비톤을 선택했습니다. 이를 통해 가격 대비 성능을 35% 개선했으며, 탄소 발자국을 45% 줄였습니다. 이는 메모리 대역폭과 I/O 처리량이 중요한 DB 워크로드에서도 ARM 아키텍처가 x86을 능가할 수 있음을 증명한 사례입니다.   

3) 픽스4D (Pix4D)

이미지 처리 전문 기업 Pix4D는 Python과 C++로 작성된 복잡한 이미지 파이프라인을 그래비톤으로 마이그레이션했습니다. 주목할 점은 전환 과정의 용이성입니다. 도커(Docker)의 멀티 아키텍처 빌드 기능을 활용하여 코드 변경을 최소화하면서 컨테이너 이미지를 재빌드하는 것만으로 전환에 성공했고, 이를 통해 20%의 비용 절감을 달성했습니다.   

💡 전환의 장벽과 해결 전략

물론 모든 워크로드가 즉시 전환 가능한 것은 아닙니다.

1. 호환성 이슈: Java, Python, Node.js, Go 등 현대적인 런타임 환경은 ARM을 완벽하게 지원하므로 전환이 쉽다. 그러나 어셈블리어로 작성된 레거시 코드나, x86 전용 명령어(AVX-512)에 의존하는 상용 바이너리 솔루션을 사용하는 경우 전환 비용이 절감액보다 클 수 있습니다.   
2. 스팟 인스턴스 전략: 스팟 인스턴스(Spot Instance) 시장에서는 수요와 공급에 따라 가격이 결정된다. 때로는 인기가 덜한 구형 인텔 인스턴스의 할인율이 매우 높아(70% 이상), 정가 기준의 그래비톤보다 저렴할 수 있다. 따라서 스팟 인스턴스 위주의 아키텍처라면 실시간 가격 비교가 필수적입니다.   

https://www.newstap.co.kr/news/articleView.html?idxno=317863

AWS, 차세대 맞춤형 프로세서 ‘그래비톤5’ 공개…성능·효율·보안 모두 잡았다 - 뉴스탭

 

 

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🤖 2. 트레이니움3(Trainium3): "엔비디아, 긴장해!" AI 칩의 새로운 도전자

다음은 AI 시대의 주인공, 트레이니움입니다. 요즘 AI 붐으로 엔비디아 GPU 구하기가 하늘의 별 따기잖아요? 가격도 너무 비싸고요. 😭 그래서 AWS가 칼을 갈고 만들었습니다.

⚔️ 트레이니움3 vs 엔비디아 블랙웰(Blackwell), 승자는?

AWS는 이번 re:Invent 2025에서 '트레이니움3'를 공개하며 엔비디아의 최신 칩인 '블랙웰'에 도전장을 내밀었습니다. 과연 승산이 있을까요?

① "가성비"로 승부한다! 📉

성능만 놓고 보면 엔비디아 블랙웰이 여전히 최강자입니다. 하지만 트레이니움3의 무기는 '비용 효율성'입니다. AWS는 트레이니움3를 사용하면 엔비디아 GPU를 쓸 때보다 비용을 약 40~50% 절감할 수 있다고 주장합니다.  AI 모델을 학습시키는 데 수백억 원이 드는 기업들에게는 정말 솔깃한 제안이죠.   

② 랙 스케일(Rack-Scale)의 마법: 울트라 서버(UltraServer) 🏢

트레이니움3는 칩 하나로 싸우지 않습니다. '울트라 서버'라는 거대한 시스템으로 뭉쳐서 싸웁니다. 하나의 서버 랙에 무려 144개의 트레이니움3 칩을 연결해 마치 거대한 하나의 뇌처럼 작동하게 만들었죠.  이렇게 하면 칩들끼리 데이터를 주고받는 속도가 엄청나게 빨라져서, 수조 개의 파라미터를 가진 초거대 AI 모델도 거뜬히 학습시킬 수 있습니다.   

③ 메모리 용량 깡패 💪

트레이니움3 칩 하나에는 144GB의 HBM3e 메모리가 탑재되어 있습니다.  엔비디아의 주력 칩인 H100(80GB)보다 훨씬 크죠. 메모리가 크면 클수록 더 큰 AI 모델을 한 번에 올릴 수 있어 학습 속도가 빨라집니다.   

 

⚔️ 트레이니움3 칩 사양 및 기술 혁신

TSMC의 3nm 최첨단 공정으로 제조된 트레이니움3는 전작 대비 비약적인 성능 향상을 이뤘습니다.

주요 사양	Trainium3 (Trn3)	Trainium2 (Trn2)	Nvidia H100 (비교)	비고
공정	3nm (TSMC)	4nm 추정	4nm (TSMC)	미세 공정 우위 확보
FP8 연산 성능	2.52 PFLOPS	미공개	약 4 PFLOPS (Sparsity)	칩당 성능 4.4배 향상 18
메모리 용량	144 GB HBM3e	96 GB HBM	80 GB HBM3	메모리 용량 우위 (LLM 학습 유리)
메모리 대역폭	4.9 TB/s	-	3.35 TB/s	데이터 병목 해소 22
Sparsity 지원	16:4 Structured	미지원	지원	희소성 활용 시 연산 효율 극대화

핵심 분석:

1. 메모리 용량의 승리: 칩당 144GB의 HBM3e 메모리는 엔비디아 H100(80GB)을 압도합니다. LLM 학습 시 모델 파라미터와 옵티마이저 상태(Optimizer State)를 메모리에 올리는 것이 핵심인데, 더 큰 메모리는 칩 간 통신 빈도를 줄여 전체 학습 속도를 높이는 결정적 요인입니다.
2. 3nm 공정의 힘: 3nm 공정 도입으로 전력 효율(Performance per Watt)이 4배 개선되었습니다. 이는 전력 공급 제한이 심각한 현대 데이터센터에서 같은 전력으로 더 많은 연산을 수행할 수 있음을 의미합니다.

 

⚔️엔비디아 블랙웰(Blackwell)과의 경쟁 구도 분석

엔비디아의 최신 블랙웰(B200) 칩은 성능 면에서 여전히 최강자이지만, AWS 트레이니움3는 '가용성'과 '비용'으로 승부합니다.

• 비용 효율: AWS는 트레이니움3가 엔비디아 솔루션 대비 약 40~50%의 비용 절감 효과가 있다고 주장합니다. 블랙웰의 높은 가격과 공급 부족을 고려할 때, 트레이니움3는 즉시 사용 가능한 합리적인 대안입니다.   
• 생태계: 엔비디아는 CUDA라는 강력한 소프트웨어 해자(Moat)를 가지고 있습니다. AWS는 이를 극복하기 위해 PyTorch, JAX 등 오픈소스 프레임워크 최적화에 사활을 걸고 있으며, 상위 레벨 서비스인 Bedrock을 통해 하드웨어를 추상화하는 전략을 씁니다.

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=720686

AWS 트레이니움3 승부수 "AI 패권 전쟁의 문법 바뀌다" - ER 이코노믹리뷰

 

https://nownews.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20251205601015

AI 버블 논란에 구글, 아마존 도전장까지…엔비디아는 왕좌를 지킬 수 있을까? [고든 정의 TECH+]

 

 

 

 

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🔮 3. 결론: AWS가 그리는 큰 그림

AWS의 전략은 명확합니다. "비싼 엔비디아 칩에만 의존하지 마라. 우리가 더 싸고 효율적인 대안을 주겠다!"

물론 엔비디아의 'CUDA' 생태계가 워낙 강력해서 당장 모든 걸 대체할 순 없겠지만, '가성비'와 '클라우드 최적화'를 무기로 AWS의 칩들은 야금야금 시장을 잠식해 나갈 것입니다.

 

개발자나 기업 입장에서는 선택지가 늘어나니 행복한 고민이죠! 😊 범용 서버는 그래비톤으로 비용을 아끼고, AI 학습은 트레이니움으로 가성비를 챙기는 전략, 어떠신가요?

 

 

 

 

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💡 참고하면 좋은 링크

• [GitHub] AWS Graviton 시작하기 (Technical Guide)
  • AWS 엔지니어들이 직접 관리하는 기술 저장소입니다. Graviton 프로세서로 마이그레이션할 때 필요한 언어별(Java, Python, Go 등) 최적화 팁과 성능 튜닝 가이드가 아주 상세하게 정리되어 있습니다. 개발자라면 필독해야 할 자료입니다.
  • 🔗 https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started
• AWS Neuron SDK 공식 문서 (Trainium 아키텍처)
  • Trainium과 Inferentia 칩을 구동하는 소프트웨어 스택인 'Neuron'의 공식 문서입니다. 이번에 공개된 Trainium3의 아키텍처와 기술적 사양을 가장 정확하게 확인할 수 있는 원천 소스입니다.
  • 🔗 https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/about-neuron/arch/neuron-hardware/trainium3.html
• [Phoronix] AWS Graviton4 vs 인텔 vs AMD 벤치마크 리뷰
  • 리눅스 하드웨어 리뷰 전문 사이트인 포로닉스(Phoronix)에서 진행한 심층 벤치마크입니다. AWS의 주장뿐만 아니라, 제3자의 시각에서 AMD EPYC(Turin), 인텔 Xeon(Granite Rapids), Graviton4의 성능을 객관적인 데이터로 비교 분석해 두었습니다.
  • 🔗 https://www.phoronix.com/review/aws-m8a-m8g-m8i-benchmarks
• [HPCwire] AWS Trainium3 및 UltraServer 기술 심층 분석
  • 고성능 컴퓨팅(HPC) 전문 매체에서 다룬 Trainium3 분석 기사입니다. 칩 자체의 성능뿐만 아니라, 144개의 칩을 연결한 UltraServer의 인터커넥트 기술과 메모리 대역폭 등 하드웨어 엔지니어링 관점의 깊이 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
  • 🔗 https://www.hpcwire.com/2025/12/02/aws-brings-the-trainium3-chip-to-market-with-new-ec2-ultraservers/
• Graviton 마이그레이션 비용 절감 사례 분석
  • 실제 기업들이 Graviton으로 전환했을 때 어느 정도의 비용을 절감했는지 구체적인 데이터와 함께 보여주는 공식 블로그 글입니다. '가격 대비 성능(Price Performance)'을 중요하게 생각하는 의사결정권자에게 유용한 자료입니다.
  • 🔗 https://aws.amazon.com/blogs/compute/how-potential-performance-upside-with-aws-graviton-helps-reduce-your-costs-further/