인텔이 HBM 없이 480GB LPDDR5X로 추론용 GPU D270을 겨냥한다

인텔이 데이터센터 추론에 특화한 GPU D270을 공개했다. 학습용 대형 가속기가 아니라 이미 배포된 AI 애플리케이션을 돌리는 쪽에 초점을 맞춘 제품으로, 최대 480GB의 LPDDR5X 메모리를 얹는다. HBM을 쓰지 않는다는 점이 이 카드의 성격을 가장 잘 설명한다.

연산 구성은 32개의 Xᵉ3P 코어와 256개의 XMX 엔진이다. 인텔은 다이 면적을 그래픽·레이트레이싱 파이프라인에서 걷어내 Xᵉ3P 코어와 행렬 연산 쪽으로 재배치했다고 설명한다. 정밀도는 하드웨어가 고정하지 않는다. 네이티브 저정밀 추론부터 FP64 과학 연산까지 워크로드가 정한다는 것이 인텔의 설명이다.

메모리 전략이 눈에 띈다. HBM 대신 LPDDR5X를 대용량으로 붙여 전력 효율이 중요한 메모리 바운드 추론을 노린다. 모델 가중치와 긴 컨텍스트를 최대한 상주시켜, 더 적은 GPU로 더 긴 추론을 처리하는 그림이다. 추론 중 KV 캐시가 커지는 상황을 정면으로 겨냥한 구성이다.

배경에는 에이전트 AI가 있다. 에이전트는 쓰기보다 읽기가 많고, 하나의 작업이 모델 호출·도구 사용·검색·추론·응답 생성의 여러 라운드로 쪼개진다. 10만 토큰급 컨텍스트와 수십 개 동시 세션이 수천 스텝 동안 이어지면 부하는 대역폭만으로 설명되지 않는다. 프리필 처리량과 동시성, 그리고 그걸 감당하는 전력·비용이 관건이 된다.

배포 방식은 기존 인프라를 전제로 한다. 표준 PCIe 5.0 폼팩터에 패시브 공랭 프로파일이라, 액체냉각으로 개조하지 않고도 이미 운영 중인 랙에서 평가와 배포를 이어갈 수 있다는 주장이다. 전용 네트워크나 별도 시스템을 요구하지 않는다는 점도 함께 내세운다.

소프트웨어는 익숙한 쪽을 그대로 쓴다. vLLM과 오픈 PyTorch 생태계를 지원하고, SGLang과 OpenAI Triton도 언급된다. 주요 오픈 모델에 대한 제로데이 지원을 표방한다. 개발자 입장에서는 서빙 스택을 새로 짜지 않고 GPU만 갈아 끼우는 시나리오를 검토할 수 있다는 뜻이다.

겨냥하는 워크로드는 프로덕션 추론이다. 에이전트 AI, 긴 컨텍스트 RAG, 기업용 AI 어시스턴트, 코딩 어시스턴트, 문서 이해, 멀티모달, 디퓨전 모델, 고동시성 서빙이 명시적으로 나열된다. 주요 대상은 AI 시스템·플랫폼 아키텍트, 인프라와 클라우드 엔지니어링 리더, SaaS와 GPUaaS 사업자, 정부·소버린 클라우드 팀이다. 랙당 토큰과 와트당 토큰을 끌어올려 서빙 용량을 늘리는 것이 목표로 제시된다.

주의할 전제도 있다. RTX Pro 6000과의 성능 비교 수치는 2026년 2월 기준 공개 정보와 인텔 내부 분석에 근거한 추정이며, 사용 방식과 구성에 따라 달라진다. 메모리 용량 비교는 동일 대역폭 조건에서 이뤄진 것이다. 가격과 출시 일정, 실제 벤치마크 결과는 이번 자료에 담기지 않았다.