인텔 Arc Pro B60 + Project Battlematrix: 최신 MLPerf v5.1 & 제품 정보

인텔 Arc Pro B60와 Project Battlematrix 개요

인텔 Arc Pro B60 + Project Battlematrix: 최신 MLPerf v5.1 & 제품 정보

인텔은 최근 공개된 MLPerf Inference v5.1 벤치마크에서 자사의 Arc Pro B60 GPU와 Xeon 6 P-코어 CPU를 탑재한 Project Battlematrix 워크스테이션 성능을 발표하였습니다. 이번 결과는 고성능 AI 추론 환경에서 인텔의 GPU와 CPU 조합이 얼마나 경쟁력 있는지를 보여주고 있습니다.

MLPerf v5.1 주요 결과

• Llama 8B 모델 추론에서 인텔 Arc Pro B60 기반 시스템은
  • NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell 대비 약 1.25배 성능/가격 효율 향상
  • NVIDIA L40S 대비 최대 4배 성능/가격 효율을 달성하였습니다.
• 구체적으로, Arc Pro B60은 오프라인 모드에서 6472.37 샘플/초, 쿼리 모드에서 5348.45 쿼리/초를 기록하였으며, 이는 L40S(1642.22 samples/s, 1207.14 queries/s) 대비 월등히 높은 수치입니다.
• CPU 측면에서도 Xeon 6 (P-코어) 는 이전 세대 대비 약 1.9배 성능 향상을 보여주었습니다. 인텔은 MLPerf에 CPU 결과를 제출하는 유일한 기업으로, GPU뿐만 아니라 CPU까지 AI 추론 성능 최적화에 주력하고 있음을 강조하였습니다.

Arc Pro B60 GPU 사양

항목	내용
아키텍처	Xe-HPG / Xe2 (Battlemage 계열)
Xe 코어 / XMX 엔진	20 Xe-cores, 160 XMX
메모리	24GB GDDR6, 192-bit, 대역폭 약 456GB/s
동작 클럭	약 2.4GHz
전력 소비(TBP)	120W ~ 200W
인터페이스	PCIe 5.0 x8
엔터프라이즈 기능	ECC, SR-IOV, 원격 펌웨어 업데이트, 텔레메트리 지원

Arc Pro B60은 단일 GPU뿐 아니라 최대 8개 GPU 확장 구성이 가능하며, 이를 통해 최대 192GB VRAM을 확보할 수 있습니다.

소프트웨어 및 관리 기능

인텔은 단순 하드웨어 제공을 넘어 소프트웨어 최적화에도 힘을 쏟고 있습니다.

• LLM Scaler v1.0 소프트웨어를 통해 긴 입력 길이(예: 40K 토큰) 추론 시 성능을 최대 4.2배까지 개선할 수 있습니다.
• Linux 기반 컨테이너 환경을 지원하여 AI 모델 배포와 관리가 간소화되었으며, 멀티 GPU 환경에서 PCIe P2P 전송 최적화를 제공합니다.
• ECC 메모리, 가상화(SR-IOV), 원격 펌웨어 업데이트, 시스템 텔레메트리와 같은 엔터프라이즈급 관리 기능도 기본 탑재되어 있습니다.

가격 및 활용 가능성

• Project Battlematrix 워크스테이션은 약 5,000~10,000달러의 가격대에서 제공될 것으로 예상됩니다.
• 개별 GPU 가격은 아직 공식적으로 공개되지 않았으나, 워크스테이션 통합 기준 약 500달러대 성능/가격 목표를 두고 있는 것으로 알려져 있습니다.

Arc Pro B60 기반 시스템은 특히 워크스테이션 및 엣지 AI 환경에서 합리적인 가격으로 높은 추론 성능을 원하는 기업과 연구 기관에 적합한 선택지가 될 수 있습니다.

고려해야 할 점

1. 절대 성능 한계
   비용 효율성은 우수하지만, 절대 성능 면에서는 여전히 NVIDIA Blackwell Ultra 등 데이터센터급 GPU에 미치지 못합니다.
2. VRAM 용량 제약
   24GB VRAM은 Llama 8B 등 중간 규모 모델에 적합하지만, 70B 이상의 초대형 모델에는 부족할 수 있습니다.
3. 소프트웨어 생태계
   CUDA 기반 NVIDIA 생태계와 비교했을 때 인텔 GPU는 아직 도입 초기 단계라, 일부 환경에서는 호환성이나 지원 수준을 확인해야 합니다.

인텔 Arc Pro B60과 Project Battlematrix 워크스테이션은 성능 대비 비용 측면에서 상당한 경쟁력을 보여주며, 특히 LLM 추론 및 엣지 AI 분야에서 매력적인 옵션으로 떠오르고 있습니다.

대규모 데이터센터보다는 중소 규모 기업, 연구소, 개인 개발자에게 현실적인 대안이 될 수 있습니다.

다만 초대형 모델 학습이나 최고 성능을 요구하는 환경에서는 여전히 NVIDIA Blackwell 계열이나 AMD Instinct MI300 계열이 더 적합할 수 있으므로, 활용 목적과 예산에 따라 선택하는 것이 바람직합니다.

FAQ

인텔 Arc Pro B60은 일반 소비자용 그래픽카드와 어떤 점이 다른가요?

Arc Pro B60은 단순 게이밍 목적보다는 워크스테이션과 AI 추론 환경에 최적화되어 있습니다.

ECC 메모리 지원, 가상화(SR-IOV), 원격 펌웨어 업데이트 등 엔터프라이즈급 기능이 탑재되어 있어 안정성과 관리성이 중요시되는 기업 환경에 적합합니다.

Project Battlematrix는 어떤 사용자를 대상으로 하나요?

주요 대상은 중소 규모 기업, 연구 기관, 전문 개발자입니다. 대규모 데이터센터 대신 워크스테이션 환경에서 고성능 AI 추론을 원하는 경우 효율적입니다. 또한 엣지 AI 활용에도 초점이 맞추어져 있습니다.

Arc Pro B60은 대규모 언어 모델(LLM) 학습에도 적합한가요?

Arc Pro B60은 Llama 8B 같은 중형 규모 모델 추론에는 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 70B 이상 초대형 모델 학습에는 VRAM 한계(24GB) 때문에 단일 GPU로는 부족하며, 멀티 GPU 병렬 처리 시에도 효율성이 떨어질 수 있습니다.

인텔 Arc Pro B60과 NVIDIA GPU 생태계 차이는 무엇인가요?

NVIDIA는 CUDA를 중심으로 한 생태계가 강력해 다양한 AI 프레임워크 최적화가 잘 되어 있습니다. 반면 인텔은 LLM Scaler v1.0, OpenVINO, OneAPI와 같은 자체 최적화 도구를 통해 생태계를 확장하는 중입니다. 초기 단계이지만 빠르게 개선되고 있습니다.

Arc Pro B60은 언제, 어디서 구매할 수 있나요?

현재는 OEM 파트너사(예: Dell, Lenovo 등)의 워크스테이션 형태로 우선 제공될 가능성이 크며, 일부 그래픽카드 제조사(예: ASRock)에서 별도 모델도 출시 중입니다. 일반 소비자 시장에서 단품으로 만나기까지는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.

전력 소모는 어느 정도인가요?

Arc Pro B60은 120W~200W TBP 범위로 설계되었습니다. 멀티 GPU 구성 시 전력 및 발열 관리가 필수적이며, 이는 데이터센터보다는 워크스테이션이나 연구실 환경에서 적합한 수준으로 볼 수 있습니다.

어떤 운영체제에서 최적화되어 있나요?

인텔은 주로 리눅스 컨테이너 기반 환경을 공식 지원합니다. Windows 워크스테이션에서도 사용 가능하지만, AI 추론 성능 최적화는 리눅스 환경에서 가장 두드러집니다.