Intel D270 GPU AI Accelerator–Up to 480 GB LPDDR5X

인텔 공식 제품 페이지 "Intel® GPU D-series — Scale inference, not infrastructure"의 내용이에요. 주인공은 추론 최적화 데이터센터 GPU D270이에요.

문제 인식: 에이전트는 쓰기보다 읽기가 많다

인텔은 에이전틱 AI가 데이터센터 워크로드를 바꾸고 있다고 봐요. 에이전트는 긴 컨텍스트, 다단계 워크플로를 다루며 쓰는 것보다 훨씬 많이 읽어서 연산이 prefill에 쏠려요. 요구가 커질수록 병목은 대역폭만이 아니게 되고, D-series는 실용적인 전력·비용 한도 안에서 더 큰 컨텍스트, 더 많은 동시 세션, 더 많은 토큰을 처리하도록 만들었다는 설명이에요.

주요 사양

• 메모리: 카드당 최대 480GB LPDDR5X (HBM 없음)
• 전력: 350W 공랭
• 연산: Xe3P 코어 32개, XMX 행렬 엔진 256개
• 인터페이스: 표준 PCIe 5.0

설계 포인트

• 에이전트 함대(agentic fleets): 수천 단계, 10만 토큰 컨텍스트, 수십 개 동시 세션에서도 에이전트를 메모리에 상주시켜 처리량을 유지해요.
• 전체 컨텍스트 추론: 모델과 긴 컨텍스트를 더 많이 메모리에 올려, HBM 없이 더 적은 GPU로 풍부한 추론을 하게 해요.
• 토큰 서빙 경제성: 고밀도·공랭·표준 PCIe 인프라로 랙당·와트당 토큰을 극대화해요.
• AI 전용 다이 배분: 그래픽·레이 트레이싱 파이프라인에 쓰던 다이 면적을 Xe3P 코어와 행렬 연산으로 돌렸어요. 와트당 프롬프트 처리량을 높여 긴 컨텍스트와 에이전트 비용을 줄인다는 거예요.
• 정밀도 폭: 네이티브 저정밀 추론부터 FP64 과학 계산까지, 하드웨어가 아니라 워크로드가 정밀도를 정하게 했어요.
• 기존 데이터센터 그대로: 독자 네트워킹이나 특수 시스템 없이 기존 서버에 꽂고, 평가에서 배포까지 수냉 개조가 필요 없어요.
• 개방형: 주요 오픈 모델을 출시 당일(zero-day) 지원하고, vLLM과 PyTorch 생태계에서 돌아가요.

대상

FAQ에 따르면 엔터프라이즈 AI, SaaS, GPUaaS, 정부·소버린 클라우드처럼 메모리가 넉넉하고 전력 효율적인 AI 가속이 필요한 곳의 프로덕션 추론을 겨냥해요.

가격·출시일·성능 수치는 페이지에 나오지 않았어요.