AI 뉴스 SVIL 인텔 다이아몬드 래피즈 Xeon 7 핫칩스 2026 에이전틱 AI

인텔이 코어 256개짜리 서버 칩을 펼쳐 보였습니다 — 다이아몬드 래피즈, 그런데 출시는 2027년

SVIL - Singularity Visual Intelligence Lab 2026. 08. 28 21 min read

인텔이 지난 8월 25일부터 열린 핫칩스 2026에서 차세대 서버 프로세서 제온 7 다이아몬드 래피즈의 내부 구조를 통째로 공개했습니다. 성능 코어만 256개, 마지막 단계 캐시가 1.28기가바이트입니다.

그런데 이 칩은 올해 나오지 않습니다. 원래 2026년 출시 예정이었다가 2027년으로 밀렸습니다. 아직 팔지도 않는 칩의 설계도를 이렇게 자세히 펼쳐 보인 건, 인텔이 지금 무엇을 증명하고 싶은지를 그대로 말해 줍니다.

숫자가 커서 어지러우실 텐데, 하나씩 천천히 풀어 볼게요. 코어가 256개라는 게 무슨 뜻인지, 왜 하이퍼스레딩을 버렸는지, 그리고 이 발표가 AI 서버 시장에서 어떤 자리를 노리는지까지요.

어둠 속에 떠 있는 거대한 청록빛 결정 덩어리 — 수많은 작은 면으로 갈라진 프로세서 다이를 표현한 개념 이미지

인텔이 2027년에야 나올 칩을 지금 공개한 이유

핫칩스는 매년 8월에 열리는 반도체 설계 학회입니다. 제품 출시 행사가 아니라 구조를 설명하는 자리라서, 회사들이 아직 팔지 않는 칩의 내부를 여기서 먼저 꺼내 놓곤 합니다.

인텔이 올해 이 자리에서 꺼낸 건 하나가 아니라 셋이었습니다. 데이터센터용 다이아몬드 래피즈, 추론 가속기 크레센트 아일랜드, 그리고 엣지·노트북용 와일드캣 레이크입니다. 세 개를 한 묶음으로 내놓으면서 에이전틱 AI라는 하나의 주제로 엮었습니다.

출시가 1년 뒤인 칩을 지금 설명하는 데는 이유가 있습니다. 서버 고객은 도입 결정을 몇 년 앞서 내리기 때문에, 설계가 확정됐다는 신호를 미리 줘야 다음 예산 편성 때 후보로 남습니다.

다이아몬드 래피즈, 한 줄 요약

가장 큰 구성 기준으로 성능 코어 256개, 마지막 단계 캐시 1.28기가바이트, 메모리 16채널, PCIe 6.0 128레인입니다. 인텔 자체 공정인 18A-P로 만듭니다.

코어를 담당하는 조각 16개를 아래쪽 기반 조각 4개 위에 얹고, 여기에 통신을 담당하는 조각까지 더해 총 스물두 조각을 한 덩어리로 붙였습니다. 하나의 커다란 칩이 아니라 여러 조각을 이어 붙인 구조입니다.

이름은 제온 7입니다. 지금 팔리는 제온 6 계열의 다음 세대이고, 그다음은 코럴 래피즈로 예고돼 있습니다.

완벽하게 줄 맞춰 늘어선 수백 개의 청록빛 기둥 — 동일한 성능 코어가 대량으로 배치된 구조를 나타낸 이미지

256개 코어가 전부 성능 코어라는 뜻

요즘 프로세서는 성능 코어와 효율 코어를 섞어 쓰는 경우가 많습니다. 무거운 일은 성능 코어가, 가벼운 일은 효율 코어가 맡아 전력을 아끼는 방식이지요.

다이아몬드 래피즈는 그 혼합을 하지 않습니다. 256개가 전부 성능 코어입니다. 코어 하나하나가 무거운 연산을 감당하도록 설계됐다는 뜻이고, 그만큼 전력과 발열도 큽니다.

인텔은 효율 코어만으로 채운 제품군을 따로 두고 있습니다. 클리어워터 포레스트가 그쪽이고, 다이아몬드 래피즈는 반대편 끝을 맡습니다.

하이퍼스레딩을 버렸습니다

하이퍼스레딩은 코어 하나가 두 개의 작업 흐름을 번갈아 처리하게 하는 기술입니다. 인텔이 20년 넘게 서버 칩의 기본으로 삼아 온 기능이지요.

다이아몬드 래피즈에는 이 기능이 없습니다. 코어 256개가 그대로 256개의 작업 흐름입니다. 지금 팔리는 128코어 제품이 하이퍼스레딩으로 256개 흐름을 내던 것과 숫자만 놓고 보면 같습니다.

왜 버렸을까요. 코어 두 개가 캐시와 실행 자원을 나눠 쓰면 하나당 성능이 예측하기 어려워집니다. 고성능 연산이나 AI 추론처럼 지연 시간이 일정해야 하는 작업에서는 이게 오히려 손해가 됩니다.

한 점으로 수렴하는 수많은 청록빛 광선 — 두 갈래 작업 흐름이 하나로 합쳐지는 모습을 표현한 이미지

그래서 스레드 수는 코어 수와 같아졌다

숫자만 보면 손해처럼 보입니다. 코어를 두 배로 늘렸는데 처리할 수 있는 작업 흐름 수는 그대로니까요.

하지만 흐름 하나가 쓸 수 있는 자원은 두 배가 됩니다. 예전에는 코어 하나를 둘이 나눠 썼다면 이제는 흐름마다 코어를 통째로 씁니다. 클라우드에서 코어 단위로 요금을 매기는 구조에서는 이쪽이 계산도 깔끔합니다.

다만 영구적인 결별은 아닙니다. 인텔은 다음 세대인 코럴 래피즈에서 하이퍼스레딩을 되살린다고 예고했습니다.

1.28기가바이트 캐시가 무슨 의미인가

캐시는 프로세서가 메모리까지 다녀오지 않고 바로 꺼내 쓰는 임시 보관 공간입니다. 여기에 필요한 데이터가 들어 있으면 훨씬 빠르고, 없으면 메모리까지 다녀와야 해서 느려집니다.

1.28기가바이트는 서버 프로세서 캐시로는 대단히 큰 값입니다. 기반 조각 하나가 320메가바이트씩 맡고, 그런 조각이 네 개라서 320 곱하기 4로 1.28기가바이트가 됩니다.

AI 추론에서 이 크기가 왜 중요한지는 간단합니다. 모델의 가중치와 중간 계산 결과가 캐시에 더 많이 머물수록 메모리를 덜 두드리고, 메모리를 덜 두드릴수록 전력과 시간이 함께 줄어듭니다.

층층이 쌓여 깊이로 물러나는 청록빛 판들 — 1.28기가바이트에 이르는 대용량 캐시를 표현한 이미지

칩렛 스물두 조각을 붙인 구조

예전 프로세서는 실리콘 한 장에 모든 걸 새겼습니다. 크기가 커질수록 불량률이 급격히 올라가서, 지금은 기능별로 작게 나눠 만든 뒤 이어 붙이는 방식이 표준이 됐습니다. 이 조각을 칩렛이라고 부릅니다.

다이아몬드 래피즈는 코어를 담은 조각 16개, 그 아래 깔리는 기반 조각 4개, 그리고 조각들 사이 통신을 담당하는 조각 2개로 구성됩니다. 합쳐서 스물두 조각입니다.

조각 하나에 코어가 16개씩 들어가서 16 곱하기 16으로 256이 나옵니다. 조각 수를 줄이면 코어가 적은 하위 모델이 되고, 같은 설계로 여러 제품을 만들 수 있게 됩니다.

18A-P, 인텔 자체 공정으로 돌아왔다

인텔은 최근 몇 년간 일부 제품을 대만 TSMC에 맡겨 만들어 왔습니다. 자체 공정이 계획보다 늦어졌기 때문이지요.

다이아몬드 래피즈의 코어 조각은 인텔 18A-P로 만듭니다. 18A의 전력·성능 개선판이고, 인텔 자체 공정입니다. 기반 조각은 인텔 3-T를 씁니다.

이건 성능 이야기이기 이전에 신뢰 회복의 문제입니다. 인텔이 외부 고객에게 파운드리 사업을 팔려면 자기 주력 제품부터 자기 공정으로 만든다는 걸 보여야 하니까요.

청록빛 이음매로 나뉜 각진 어두운 조각들이 하나의 큰 사각형을 이룬 모습 — 칩렛 스물두 조각을 붙인 구조 이미지

포베로스 다이렉트 3D와 UCIe-S

조각을 이어 붙이는 방식에도 종류가 있습니다. 옆으로 나란히 놓고 다리를 놓는 방식이 있고, 위아래로 겹쳐 붙이는 방식이 있습니다.

인텔이 쓰는 포베로스 다이렉트 3D는 후자입니다. 코어 조각을 기반 조각 위에 직접 얹어 구리끼리 맞붙입니다. 사이에 땜납을 두지 않아서 신호가 짧고 전력 손실이 적습니다.

이 방식은 제온 6+ 클리어워터 포레스트에서 이미 한 번 썼습니다. 다이아몬드 래피즈는 그 경험 위에 올라선 두 번째 세대입니다.

EMIB에서 UCIe-S로 바꾼 이유

조각과 조각이 대화하려면 약속된 통신 규격이 필요합니다. 인텔은 그동안 자체 규격인 EMIB를 써 왔습니다.

이번에는 UCIe-S로 갈아탔습니다. UCIe는 여러 회사가 함께 만든 업계 공용 규격입니다. 자기 규격을 고집하는 대신 공용 규격을 택했다는 뜻이지요.

왜 그랬을까요. 공용 규격을 쓰면 다른 회사가 만든 조각도 붙일 수 있습니다. 인텔이 파운드리 고객을 받으려는 입장에서는, 남의 설계를 자기 패키지에 얹을 수 있어야 합니다.

어두운 받침 위로 내리꽂히는 청록 광선과 사방으로 튀는 미세한 입자 — 자체 공정으로 칩을 찍어 내는 과정을 표현한 이미지

메모리 16채널과 12,800 MT/s

프로세서가 아무리 빨라도 메모리에서 데이터가 늦게 오면 소용이 없습니다. 코어를 256개로 늘렸으니 메모리 쪽도 같이 넓혀야 합니다.

다이아몬드 래피즈는 메모리 채널 16개를 지원합니다. 일반 DDR5로는 8000 MT/s, MRDIMM이라는 특수 모듈을 쓰면 12,800 MT/s까지 올라갑니다.

MRDIMM은 메모리 모듈 안에서 두 벌의 데이터를 번갈아 내보내 대역폭을 늘리는 방식입니다. 코어가 많은 서버일수록 이런 장치가 실제 성능을 좌우합니다.

PCIe 6.0 128레인과 CXL 3.0

PCIe는 프로세서가 그래픽카드·저장장치·네트워크 카드와 이야기하는 통로입니다. 레인 수가 많을수록 여러 장치를 넉넉하게 붙일 수 있습니다.

다이아몬드 래피즈는 PCIe 6.0을 128레인 제공합니다. AI 서버 한 대에 가속기를 여러 장 꽂는 요즘 구성에서는 이 숫자가 곧 확장 한도가 됩니다.

같은 통로 위에서 CXL 3.0도 돌아갑니다. CXL은 메모리를 프로세서 밖에 두고 여럿이 나눠 쓰게 하는 규격입니다. 메모리 값이 오르는 지금 상황에서 특히 주목받는 기술이지요.

두 개의 어두운 덩어리 사이에서 대각선으로 강하게 빛나는 청록 이음선 — 위아래로 겹쳐 붙인 접합 구조 이미지

AMX 강화와 FP8 지원

AMX는 인텔이 제온에 넣어 둔 행렬 연산 전용 장치입니다. AI 연산의 대부분은 행렬 곱셈이라, 이 장치가 있으면 CPU만으로도 추론을 어느 정도 감당할 수 있습니다.

이번 세대에서 AMX가 FP8을 지원합니다. 숫자 하나를 8비트로 표현하는 방식인데, 정밀도를 조금 낮추는 대신 같은 시간에 두 배 넘는 양을 처리합니다.

요즘 대형 모델 추론이 대부분 낮은 정밀도로 돌아간다는 점을 생각하면, 이 지원 여부가 CPU 추론의 실용성을 가르는 분기점이 됩니다.

AVX 10.2가 더하는 것

AVX는 여러 개의 숫자를 한 번에 계산하는 명령어 묶음입니다. 세대가 올라갈수록 한 번에 다루는 폭이 넓어졌지요.

AVX 10.2는 이전 세대에서 갈라졌던 명령어 체계를 정리한 판입니다. 서버용과 소비자용에서 같은 코드가 그대로 도는 것을 목표로 합니다.

개발자 입장에서는 이게 성능 수치보다 반가운 소식일 수 있습니다. 칩마다 다른 길을 준비해 두지 않아도 되니까요.

흩어지는 옛 광선 무리 옆에서 더 촘촘하게 모여드는 새 청록 광선 무리 — 자체 규격에서 공용 규격으로 갈아탄 전환을 표현한 이미지

APX가 줄이는 메모리 접근

APX는 프로세서가 쓸 수 있는 임시 저장 공간, 즉 레지스터의 개수를 늘리는 확장입니다. 손에 들 수 있는 물건 수가 늘어나는 셈이지요.

손에 더 많이 들 수 있으면 창고를 덜 다녀와도 됩니다. 인텔은 APX 덕분에 메모리에서 값을 가져오는 동작이 10퍼센트, 값을 써 넣는 동작이 20퍼센트 줄어든다고 밝혔습니다.

조건부 읽기·쓰기 같은 새 명령어도 함께 들어갔습니다. 분기가 많은 코드에서 갈림길 예측이 틀렸을 때의 손해를 줄이는 쪽입니다.

에이전틱 AI를 겨냥했다는 말의 실체

인텔은 이번 발표 전체를 에이전틱 AI를 위한 아키텍처라는 제목으로 묶었습니다. 에이전트가 스스로 도구를 부르고 여러 단계를 거쳐 일을 처리하는 방식을 말합니다.

이런 작업은 커다란 행렬 연산 한 방으로 끝나지 않습니다. 모델 호출과 도구 실행이 번갈아 일어나고, 그 사이사이에 데이터를 정리하고 조건을 따지는 일반 연산이 잔뜩 낍니다.

그 사이 작업은 GPU가 아니라 CPU가 합니다. 인텔이 코어 수와 캐시, 그리고 APX 같은 일반 연산 개선을 함께 밀어 놓은 이유가 여기에 있습니다.

어두운 표면에 새겨진 열여섯 줄의 청록 통로를 빠르게 내달리는 빛 — 메모리 16채널과 고속 전송을 표현한 이미지

왜 GPU가 아니라 CPU를 이야기하나

AI 서버 이야기를 하면 보통 GPU가 주인공입니다. 실제로 학습과 대형 추론의 무게중심은 그쪽에 있습니다.

하지만 GPU 한 장이 일하는 동안 데이터를 준비해 주고, 결과를 받아 다음 단계로 넘기고, 여러 요청을 줄 세우는 일은 CPU 몫입니다. CPU가 밀리면 비싼 GPU가 놀게 됩니다.

인텔은 GPU 경쟁에서 뒤처져 있습니다. 그래서 GPU 옆자리를 지키는 전략을 택했습니다. 이번 발표의 성격을 이해하려면 이 위치를 먼저 봐야 합니다.

크레센트 아일랜드, 추론 전용 가속기

같은 자리에서 인텔은 추론 전용 가속기 크레센트 아일랜드도 함께 공개했습니다. 새로 설계한 XMX 연산 장치 256개를 담고 FP4를 지원합니다.

눈에 띄는 건 전력입니다. 350와트 공랭으로 맞췄습니다. 요즘 최상위 가속기들이 액체 냉각을 요구하는 것과 대비되는 지점이지요.

액체 냉각을 넣으려면 데이터센터를 뜯어고쳐야 합니다. 기존 랙에 그대로 꽂을 수 있다는 건, 성능 경쟁이 아니라 도입 장벽 경쟁을 하겠다는 선언에 가깝습니다.

사방에서 하나의 어두운 원형 입구로 모여드는 수많은 청록 빛줄기 — 128개 확장 레인이 한 프로세서로 모이는 구조 이미지

와일드캣 레이크, 엣지와 노트북

세 번째는 와일드캣 레이크입니다. 보급형 노트북과 엣지 기기를 겨냥한 저전력 설계입니다.

엣지란 데이터센터가 아니라 현장에서 바로 돌리는 쪽을 말합니다. 공장 설비, 매장 단말, 차량 안 같은 곳이지요. 네트워크가 끊겨도 돌아가야 하고 전력도 넉넉하지 않습니다.

인텔이 서버부터 노트북까지 한자리에 늘어놓은 건, AI가 어느 한 곳이 아니라 모든 층에서 동시에 돈다는 그림을 팔고 싶어서입니다.

세 아키텍처를 한자리에 묶은 의도

칩 하나만 발표하면 경쟁 제품과 숫자 비교로 끝납니다. 세 개를 한 주제로 묶으면 이야기의 축이 달라집니다.

인텔이 말하고 싶은 건 우리는 층 전체를 덮는다입니다. 학습은 못 가져와도 추론·전처리·엣지는 우리 자리라는 주장이지요.

이 주장이 통할지는 결국 물건이 제때 나오는지에 달렸습니다. 그리고 바로 그 지점에서 이번 발표는 약점을 안고 있습니다.

스스로 접히며 점점 더 작은 칸으로 늘어나는 청록빛 그물 — 행렬 연산이 정밀도를 낮춰 처리량을 늘리는 원리를 표현한 이미지

2027년 연기가 남기는 것

다이아몬드 래피즈는 원래 2026년 제품이었습니다. 지금은 2027년으로 밀렸습니다.

1년은 서버 시장에서 짧지 않습니다. 그 사이 경쟁사는 다음 세대를 내놓고, 고객은 이미 다른 선택지로 예산을 배정합니다. 스펙이 좋아도 비어 있는 1년은 그대로 손해로 남습니다.

인텔이 아직 팔지 않는 칩의 내부를 이렇게 자세히 공개한 이유도 여기에 있을 겁니다. 물건이 없는 기간을 설계에 대한 신뢰로 버텨야 하니까요.

코럴 래피즈와 SMT의 귀환

다이아몬드 래피즈 다음은 코럴 래피즈입니다. 2028년으로 예고돼 있고, 필요하면 앞당길 수 있다는 이야기가 함께 나왔습니다.

여기서 하이퍼스레딩이 돌아옵니다. 한 세대 건너뛰었다가 복귀하는 셈이지요. 이건 하이퍼스레딩 자체를 버린 게 아니라, 이번 세대의 목표에 맞지 않아 뺐다는 해석을 뒷받침합니다.

설계 방향이 세대마다 크게 흔들린다는 인상도 남습니다. 고객 입장에서는 다음 세대에 또 무엇이 바뀔지를 계산에 넣어야 합니다.

어둠을 가로지르는 넓은 청록 곡선과 그 뒤로 멀리 처진 희미한 곡선들 — 앞서간 세대와 뒤따르는 세대의 간격을 표현한 이미지

AMD 에픽 베니스와의 정면 대결

AMD의 다음 서버 프로세서인 에픽 베니스도 최상위 구성에서 256코어를 이야기하고 있습니다. 숫자가 정확히 겹칩니다.

숫자가 같으면 승부는 다른 곳에서 갈립니다. 코어 하나당 성능, 캐시 구조, 메모리 대역폭, 그리고 같은 전력에서 얼마나 나오는가입니다.

여기에 하나가 더 붙습니다. 누가 먼저 물건을 내놓느냐입니다. 다이아몬드 래피즈가 2027년으로 밀린 이상, 인텔은 이 항목에서 먼저 불리한 자리에 섰습니다.

실제 사례로 보는 이 칩의 자리

구체적인 장면으로 옮겨 볼게요. 사내 문서를 읽고 답하는 에이전트를 운영한다고 해 봅시다. 질문이 들어오면 문서를 찾아 잘라 내고, 모델에 넣고, 결과를 확인해 다시 도구를 부릅니다.

이 흐름에서 GPU가 실제로 계산하는 시간은 생각보다 짧습니다. 나머지는 문서를 고르고 자르고 이어 붙이는 일반 연산과 여러 요청을 줄 세우는 일이 차지합니다. 여기가 CPU 구간입니다.

코어가 많고 캐시가 크면 이 구간에서 동시에 처리할 수 있는 요청 수가 늘어납니다. 결과적으로 같은 GPU로 더 많은 사용자를 받을 수 있게 됩니다.

다만 이건 2027년 이야기입니다. 지금 서버를 새로 구성해야 하는 곳에서는 오늘 살 수 있는 제품 중에서 골라야 하고, 이번 발표는 그 선택을 바꾸지 못합니다.

어두운 평면 위에 따로 떨어져 선 청록 프리즘과 사각 패널, 빛나는 고리 — 데이터센터·추론·엣지 세 갈래 제품군을 표현한 이미지

핵심 정리

구성 — 성능 코어 256개, 마지막 단계 캐시 1.28기가바이트, 칩렛 스물두 조각, 인텔 18A-P 공정.

연결 — 메모리 16채널 최대 12,800 MT/s, PCIe 6.0 128레인, CXL 3.0, 포베로스 다이렉트 3D와 UCIe-S.

AI 관련 — AMX가 FP8을 지원하고, AVX 10.2와 APX가 함께 들어갑니다. 메모리 읽기 10퍼센트·쓰기 20퍼센트 감소.

버린 것 — 하이퍼스레딩을 뺐습니다. 코어 256개가 곧 작업 흐름 256개입니다. 다음 세대 코럴 래피즈에서 되돌아옵니다.

시간표 — 2026년에서 2027년으로 연기됐습니다. 스펙보다 이 항목이 실제 경쟁에 더 크게 작용할 수 있습니다.

함께 공개 — 추론 가속기 크레센트 아일랜드(350와트 공랭), 엣지·노트북용 와일드캣 레이크.

참고하실 만한 것

서버 도입을 검토 중이시라면, 코어 수보다 작업 흐름 하나가 쓸 수 있는 자원을 기준으로 비교해 보시면 좋겠습니다. 하이퍼스레딩 유무 때문에 같은 숫자가 다른 의미를 갖습니다.

AI 서비스를 운영하신다면 GPU 사용률을 한 번 재 보시길 권합니다. 사용률이 낮다면 병목이 CPU나 데이터 준비 쪽에 있을 가능성이 큽니다.

SVIL은 저시력 사용자를 위한 도구와 로컬 AI 워크플로우를 만들고 있습니다. 이런 기술 소식을 큰 글씨와 쉬운 설명으로 계속 전해 드릴게요.

출처

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