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에이다 러브레이스 (마이크로아키텍처) 에이다 러브레이스 기반 제품
엔비디아 워크스테이션 GPU (구 쿼드로)
엔비디아 RTX 500 에이다 제너레이션 노트북 (AD107)
엔비디아 RTX 1000 에이다 제너레이션 노트북 (AD107)
엔비디아 RTX 2000 에이다 제너레이션 노트북 (AD107)
엔비디아 RTX 3000 에이다 제너레이션 노트북 (AD106)
엔비디아 RTX 3500 에이다 제너레이션 노트북 (AD104)
엔비디아 RTX 4000 에이다 제너레이션 노트북 (AD104)
엔비디아 RTX 5000 에이다 제너레이션 노트북 (AD103)
블랙웰 (마이크로아키텍처)
블랙웰(Blackwell)은 엔비디아에서 호퍼 및 에이다 러브레이스 마이크로아키텍처의 후속으로 개발한 그래픽 처리 장치(GPU) 마이크로아키텍처이다.
통계학자이자 수학자인 데이비드 블랙웰의 이름을 딴 블랙웰 아키텍처의 이름은 2022년에 B40 및 B100 액셀러레이터와 함께 유출되었고 2023년 10월 투자자 발표 중 공식 엔비디아 로드맵에 의해 확인되었다. 2024년 3월 18일 엔비디아 GTC 2024 기조연설에서 공식적으로 발표되었다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 역사
2022년 3월, 엔비디아는 AI 가속기를 위한 호퍼 데이터센터 아키텍처를 발표했다. 호퍼 제품에 대한 수요는 2023년 AI 열풍 내내 높았다. H100 기반 서버의 주문부터 납품까지의 리드 타임은 부족과 높은 수요로 인해 36주에서 52주 사이였다. 엔비디아는 2023년 3분기에만 호퍼 기반 H100 가속기 50만 대를 판매한 것으로 알려졌다. 호퍼 제품으로 AI 시장을 장악한 엔비디아는 시가총액을 2조 달러 이상으로 늘려 마이크로소프트와 애플에 이어 3위를 차지했다.
블랙웰 아키텍처는 게임 이론, 확률론, 정보 이론 및 통계학 분야에 기여한 것으로 알려진 미국 수학자 데이비드 블랙웰의 이름을 따서 명명되었다. 이 분야들은 변환기 기반 생성형 AI 모델 설계 또는 해당 학습 알고리즘에 영향을 주거나 구현되었다. 블랙웰은 아프리카계 미국인 학자 최초로 미국국립과학원에 입회한 인물이었다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 역사
엔비디아의 2023년 10월 투자자 발표에서 데이터센터 로드맵은 B100 및 B40 가속기와 블랙웰 아키텍처를 포함하도록 업데이트되었다. 이전에는 호퍼의 후속 제품이 로드맵에 단순히 "Hopper-Next"로 표시되었다. 엔비디아의 업데이트된 로드맵은 데이터센터 제품의 2년 출시 주기를 x86 및 ARM 시스템을 대상으로 한 연간 출시로 전환하는 것을 강조했다.
2024년 3월 18일 그래픽 기술 컨퍼런스(GTC)에서 엔비디아는 블랙웰 아키텍처를 공식적으로 발표했으며, B100 및 B200 데이터센터 가속기와 관련 제품(예: 8-GPU HGX B200 보드 및 72-GPU NVL72 랙 스케일 시스템)에 중점을 두었다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 블랙웰을 통해 "우리는 생성형 AI 시대를 위한 프로세서를 만들었다"고 말했으며, 블랙웰 가속기와 엔비디아의 ARM 기반 그레이스 CPU를 결합한 전반적인 블랙웰 플랫폼을 강조했다. 엔비디아는 구글, 메타, 마이크로소프트, OpenAI 및 오라클 CEO들의 블랙웰 지지 선언을 홍보했다. 기조연설에서는 게이밍에 대한 언급은 없었다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 역사
2024년 10월 블랙웰 아키텍처에 TSMC와 협력하여 수정된 설계 결함이 있었다는 보도가 나왔다. 황 CEO에 따르면, 설계 결함은 "기능적"이었으며 "수율을 낮추는 원인"이 되었다. 2024년 11월까지 모건 스탠리는 블랙웰 실리콘의 "2025년 전체 생산량"이 "이미 매진되었다"고 보도했다.
회사의 CES 2025 기조연설에서 엔비디아는 블랙웰의 기반 모델에 블랙 포레스트 랩스(플럭스), 메타 AI, 미스트랄 AI, 스테빌리티 AI의 모델이 포함될 것이라고 발표했다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 아키텍처
블랙웰은 데이터센터 컴퓨팅 애플리케이션과 게이밍 및 워크스테이션 애플리케이션 모두를 위해 설계된 아키텍처로, 각 목적에 맞는 전용 다이를 갖추고 있다.
블랙웰은 TSMC의 데이터센터 제품용 맞춤형 4NP 공정 노드와 소비자 제품용 맞춤형 4N 공정 노드에서 제조된다. 4NP는 호퍼 및 에이다 러브레이스 아키텍처에 사용된 4N 노드의 향상된 버전이다. 엔비디아 전용 4NP 공정은 표준 TSMC N4P 기술에 금속 레이어를 추가했을 가능성이 높다. GB100 다이는 1,040억 개의 트랜지스터를 포함하며, 이전 세대 호퍼 GH100 다이의 800억 개 트랜지스터보다 30% 증가했다. 블랙웰은 주요 공정 노드 발전으로 인한 이점을 얻을 수 없기 때문에 근본적인 아키텍처 변경을 통해 전력 효율성과 성능 향상을 달성해야 한다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 아키텍처
GB100 다이는 반도체 제조의 리티클 한계에 도달했다. 반도체 제조에서 리티클 한계는 리소그래피 기계가 실리콘 다이에 새길 수 있는 최대 특징 크기이다. 이전에는 엔비디아가 GH100의 814 mm2 다이로 TSMC의 리티클 한계에 거의 도달했었다. 다이 크기에 제약을 받지 않기 위해 엔비디아의 B100 가속기는 단일 패키지에 10TB/s 링크로 연결된 두 개의 GB100 다이를 사용하며, 엔비디아는 이를 NV-고대역 인터페이스(NV-HBI)라고 부른다. NV-HBI는 NVLink 7 프로토콜을 기반으로 한다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CNBC와의 인터뷰에서 엔비디아가 블랙웰의 NV-HBI 다이 상호 연결을 위해 약 100억 달러의 연구개발 비용을 지출했다고 주장했다. AMD의 K7, K12 및 젠 아키텍처에 참여했던 베테랑 반도체 엔지니어 짐 켈러는 이 수치를 비판하며, 독점 NVLink 시스템 대신 울트라 이더넷을 사용하면 10억 달러로 동일한 결과를 얻을 수 있었을 것이라고 주장했다. 연결된 두 개의 GB100 다이는 완전한 캐시 일관성을 갖춘 대형 단일 실리콘처럼 작동할 수 있다. 듀얼 다이 패키지의 총 트랜지스터 수는 2,080억 개이다. 이 두 개의 GB100 다이는 TSMC의 CoWoS-L 2.5D 패키징 기술을 사용하여 생산된 실리콘 인터포저 위에 배치된다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 아키텍처
소비자 측면에서 블랙웰의 가장 큰 다이인 GB202는 750mm2로, 에이다 러브레이스의 가장 큰 다이인 AD102보다 20% 더 크다. GB202는 총 24,576개의 CUDA 코어를 포함하며, AD102의 18,432개 CUDA 코어보다 28.5% 더 많다. GB202는 튜링 마이크로아키텍처를 기반으로 2018년에 출시된 754mm2 TU102 다이 이후 엔비디아가 설계한 가장 큰 소비자 다이이다. GB202와 GB203 사이의 간격도 이전 세대에 비해 훨씬 넓어졌다. GB202는 GB203보다 두 배 이상 많은 CUDA 코어를 특징으로 하는데, 이는 AD102가 AD103에 비해 그렇지 않았던 것과 다르다.
블랙웰에는 CUDA 컴퓨트 기능 10.0 및 컴퓨트 기능 12.0이 추가되었다.
블랙웰 (마이크로아키텍처) 아키텍처
블랙웰 아키텍처는 AI 컴퓨팅 및 부동소수점 계산을 위한 5세대 텐서 코어를 도입했다. 데이터센터에서 블랙웰은 새로운 OCP(Open Compute Project) 커뮤니티에서 정의한 MXFP6 및 MXFP4 미세 스케일링 형식을 포함한 8비트 미만 데이터 유형에 대한 기본 지원을 추가하여 저정밀 계산의 효율성과 정확도를 향상시킨다. 이전 호퍼 아키텍처는 트랜스포머 엔진을 도입하여 고정밀 모델(예: FP32)을 저정밀 모델로 양자화하는 것을 용이하게 하는 소프트웨어로, 호퍼는 더 높은 처리량을 갖는다. 블랙웰의 2세대 트랜스포머 엔진은 MXFP4 및 MXFP6 지원을 추가한다. 4비트 데이터를 사용하면 생성형 AI 학습 중 모델 추론의 효율성과 처리량이 향상된다. 엔비디아는 듀얼 GPU GB200 슈퍼칩에 대해 20페타플롭스(엔비디아가 희소성에 대해 주장하는 2배의 이득은 제외)의 FP4 컴퓨팅 성능을 주장한다.
셀시우스 (마이크로아키텍처)
셀시우스(Celcius)는 엔비디아에서 개발한 마이크로아키텍처의 코드명으로, 1999년에 출시되었다. 이 아키텍처는 안데르스 셀시우스의 이름을 따서 명명되었으며, 지포스 256 및 지포스 2 시리즈와 함께 사용되었다.
퀴리 (마이크로아키텍처)
퀴리(Curie) 또는 큐리는 엔비디아가 개발하여 2004년에 출시한 마이크로아키텍처의 코드명으로, 랭킨 마이크로아키텍처의 후속이다. 이 아키텍처는 폴란드의 물리학자 마리 살로메아 스클로도프스카-퀴리의 이름을 따서 명명되었으며, 지포스 6 및 7 시리즈에 사용되었다. 퀴리의 후속은 테슬라이다.
퀴리 (마이크로아키텍처) 그래픽스 기능
통합 셰이더가 없기 때문에 DirectX 9.0c가 이 마이크로아키텍처를 기반으로 하는 GPU에서 지원되는 마지막 버전이다.
페르미 (마이크로아키텍처)
페르미(Fermi)는 엔비디아가 개발한 그래픽 처리 장치(GPU) 마이크로아키텍처의 코드네임으로, 테슬라 마이크로아키텍처의 후속으로 2010년 4월에 소매점에 처음 출시되었다. 이 아키텍처는 주로 지포스 400 시리즈와 500 시리즈에 사용되었다. 데스크톱 페르미 GPU는 모두 40nm 공정으로 제조되었으며, 모바일 페르미 GPU는 40nm 및 28nm 공정으로 제조되었다. 페르미는 마이크로소프트의 렌더링 API Direct3D 12 feature_level 11을 지원하는 엔비디아의 가장 오래된 마이크로아키텍처이다.
페르미는 케플러에 의해 계승되었으며, 지포스 600 시리즈, 지포스 700 시리즈, 지포스 800 시리즈에서는 케플러와 함께 사용되었는데, 후자 두 시리즈에서는 모바일 GPU에만 사용되었다.
워크스테이션 시장에서 페르미는 쿼드로 x000 시리즈, 쿼드로 NVS 모델, 엔비디아 테슬라 컴퓨팅 모듈에 사용되었다.
이 아키텍처는 이탈리아의 물리학자인 엔리코 페르미의 이름을 따서 명명되었다.
페르미 (마이크로아키텍처) 개요
페르미 그래픽 처리 장치(GPU)는 30억 개의 트랜지스터를 특징으로 하며, 그 구성은 그림 1에 스케치되어 있다.
페르미 (마이크로아키텍처) 스트리밍 멀티프로세서
각 SM은 32개의 단정밀 CUDA 코어, 16개의 로드/스토어 유닛, 4개의 특수 기능 유닛(SFU), 고속 온칩 메모리 64 KB 블록(L1+공유 메모리 하위 섹션 참조), L2 캐시 인터페이스(L2 캐시 하위 섹션 참조)를 특징으로 한다.
클럭당 16개의 스레드에 대한 소스 및 대상 주소를 계산할 수 있다. 캐시 또는 DRAM에서 데이터를 로드 및 저장한다.
sin, cosine, reciprocal, square root와 같은 초월 함수 명령을 실행한다. 각 SFU는 클럭당 스레드별로 하나의 명령을 실행하며, 워프는 8클럭에 걸쳐 실행된다. SFU 파이프라인은 디스패치 유닛과 분리되어 있어 SFU가 사용 중인 동안 디스패치 유닛이 다른 실행 유닛으로 명령을 발행할 수 있다.
페르미 (마이크로아키텍처) CUDA 코어
표준 프로그래밍 언어 요구 사항과 일치하는 모든 명령에 대해 완벽한 32비트 정밀도를 지원한다. 또한 워크스테이션 및 서버 모델에서 64비트를 효율적으로 지원하도록 최적화되었지만, 소비자 버전에서는 인위적으로 기능이 제한되었다.
새로운 IEEE 754-2008 부동 소수점 표준을 구현하여 단정밀도 및 배정밀도 연산을 위한 fused multiply-add (FMA) 명령을 제공한다. 클럭당 SM당 최대 16개의 배정밀도 fused multiply-add 연산을 수행할 수 있다.
페르미 (마이크로아키텍처) Fused multiply-add
Fused multiply-add (FMA)는 곱셈과 덧셈(즉, A*B+C)을 최종 반올림 단계 한 번으로 수행하여 덧셈의 정밀도 손실을 방지한다. FMA는 연산을 개별적으로 수행하는 것보다 더 정확하다.
페르미 (마이크로아키텍처) 워프 스케줄링
페르미 아키텍처는 두 단계의 분산 스레드 스케줄러를 사용한다.
각 SM은 구성도 그림 1에 표시된 네 개의 녹색 실행 열 중 두 개를 사용하는 명령을 발행할 수 있다. 예를 들어, SM은 첫 번째 열의 16개 코어의 16개 연산과 두 번째 열의 16개 코어의 16개 연산을 혼합하거나, 로드/스토어 유닛의 16개 연산과 SFU의 4개 연산을 혼합하거나, 프로그램에서 지정한 다른 조합을 혼합할 수 있다.
64비트 부동 소수점 연산은 처음 두 실행 열을 모두 필요로 하므로 32비트 연산 속도의 절반으로 실행된다.
페르미 (마이크로아키텍처) 워프 스케줄링
SM 수준에서 각 워프 스케줄러는 32개 스레드의 워프를 해당 실행 유닛에 분배한다. 각 SM은 두 개의 워프 스케줄러와 두 개의 명령 디스패치 유닛을 특징으로 하며, 두 개의 워프가 동시에 발행되고 실행될 수 있다. 듀얼 워프 스케줄러는 두 개의 워프를 선택하고, 각 워프에서 하나의 명령을 16개의 코어 그룹, 16개의 로드/스토어 유닛 또는 4개의 SFU에 발행한다.
대부분의 명령은 듀얼 발행이 가능하다. 두 개의 정수 명령, 두 개의 부동 명령, 또는 정수, 부동 소수점, 로드, 스토어 및 SFU 명령의 혼합이 동시에 발행될 수 있다.
배정밀도 명령은 다른 연산과 듀얼 디스패치를 지원하지 않는다.
페르미 (마이크로아키텍처) 성능
페르미 GPU의 이론적 단정밀도 처리 능력(GFLOPS)은 2 (CUDA 코어당 FMA 명령당 사이클당 연산) × CUDA 코어 수 × 셰이더 클럭 속도(GHz)로 계산된다. 이전 세대 테슬라는 CUDA 코어와 SFU에 MAD+MUL을 병렬로 듀얼 발행할 수 있었지만, 페르미는 SM당 사이클당 32개 명령만 발행할 수 있어 32개의 CUDA 코어만 완전히 활용하게 되어 이 기능을 잃었다. 따라서 SFU를 활용하여 CUDA 코어당 사이클당 2개 이상의 연산을 달성하는 것은 불가능하다.
페르미 GPU의 이론적 배정밀도 처리 능력은 GF100/110에서 단정밀도 성능의 절반이다. 그러나 실제로 이 배정밀도 능력은 전문가용 쿼드로 및 테슬라 카드에서만 사용할 수 있으며, 소비자용 지포스 카드는 1/8로 제한된다.
페르미 (마이크로아키텍처) 메모리
SM당 L1 캐시와 모든 연산(로드, 스토어 및 텍스처)을 처리하는 통합 L2 캐시.
각 SM은 32비트 레지스터 32K를 가진다. 각 스레드는 다른 스레드의 레지스터가 아닌 자신의 레지스터에 접근할 수 있다. CUDA 커널이 사용할 수 있는 최대 레지스터 수는 63개이다. 사용 가능한 레지스터 수는 작업량(및 이에 따른 자원 요구 사항)이 스레드 수에 따라 증가함에 따라 63개에서 21개로 점진적으로 감소한다. 레지스터는 약 8,000 GB/s의 매우 높은 대역폭을 가진다.
페르미 (마이크로아키텍처) 메모리
개별 스레드의 데이터를 캐시하거나(레지스터 스필링/L1 캐시) 여러 스레드 간에 데이터를 공유하는 데 사용할 수 있는 온칩 메모리이다.
이 64 KB 메모리는 공유 메모리 48 KB와 L1 캐시 16 KB 또는 공유 메모리 16 KB와 L1 캐시 48 KB로 구성할 수 있다.
공유 메모리는 동일한 스레드 블록 내의 스레드가 협력하도록 하며, 온칩 데이터의 광범위한 재사용을 용이하게 하고, 오프칩 트래픽을 크게 줄인다.
공유 메모리는 동일한 스레드 블록의 스레드에 의해 접근할 수 있다. 낮은 지연 시간 접근(10-20 사이클)과 매우 높은 대역폭(1,600 GB/s)을 중간 정도의 데이터(계산 시리즈의 중간 결과, 행렬 연산의 한 행 또는 열 데이터, 비디오 라인 등)에 제공한다.
데이비드 패터슨은 이 공유 메모리가 로컬 스크래치패드의 아이디어를 사용한다고 말한다.
페르미 (마이크로아키텍처) 메모리
로컬 메모리는 "스필링된" 레지스터를 저장하는 데 사용되는 메모리 위치로 의도되었다. 레지스터 스필링은 스레드 블록이 SM에서 사용 가능한 것보다 더 많은 레지스터 저장 공간을 요구할 때 발생한다.
로컬 메모리는 일부 자동 변수(장치 코드에서 __device__, __shared__, or __constant__ 한정자 없이 선언된 변수)에만 사용된다. 일반적으로 자동 변수는 다음의 경우를 제외하고 레지스터에 상주한다. (1) 컴파일러가 상수 값으로 인덱싱되는 배열임을 확인할 수 없는 경우; (2) 너무 많은 레지스터 공간을 차지할 큰 구조체 또는 배열; 커널이 SM에서 사용 가능한 것보다 더 많은 레지스터를 사용할 때 컴파일러가 로컬 메모리로 스필링하기로 결정한 모든 변수.
16개의 SM에서 공유되는 통합 768 KB L2 캐시는 CPU 호스트와의 복사를 포함하여 글로벌 메모리로의 모든 로드 및 스토어 연산과 텍스처 요청을 처리한다.
L2 캐시 하위 시스템은 스레드 블록 또는 심지어 커널 간에 공유되어야 하는 데이터 접근을 관리하는 데 사용되는 원자적 연산도 구현한다.
글로벌 메모리(VRAM)는 모든 스레드가 직접 접근할 수 있으며 PCIe 버스를 통해 호스트 시스템도 접근할 수 있다. 400-800 사이클의 높은 지연 시간을 가진다.
페르미 (마이크로아키텍처) 비디오 압축/압축
엔비디아 NVDEC(이전에는 NVCUVID라고 불림) 및 엔비디아 퓨어비디오를 참조하십시오.
엔비디아 NVENC 기술은 아직 사용할 수 없었지만, 후속 제품인 케플러에 도입되었다.
파인만 (마이크로아키텍처)
파인만(Feynman)은 엔비디아의 GPU용 마이크로아키텍처로, 엔비디아 GTC 2025에서 CEO인 젠슨 황이 발표했다. 이론 물리학자 리처드 파인만의 이름을 따왔다. 이전 세대 마이크로아키텍처 베라 루빈의 베라 CPU를 사용할 예정이며, 2028년에 출시될 계획이다. 파인만은 고대역 메모리(HBM)를 사용할 것이다. 엔비디아는 파인만 설계 가속을 위해 자체 블랙웰 GPU를 사용하고 있다.
켈빈 (마이크로아키텍처)
켈빈(Kelvin)은 엔비디아가 개발한 마이크로아키텍처의 암호명으로, 2001년에 셀시우스 마이크로아키텍처의 후속으로 출시되었다. 이 이름은 제1대 켈빈 남작 윌리엄 톰슨의 이름을 따서 명명되었으며 지포스 3 및 4 시리즈에 사용되었다.
케플러 (마이크로아키텍처)
케플러(Kepler)는 엔비디아가 개발한 GPU 마이크로아키텍처의 코드명으로, 2012년 4월 소매 시장에 처음 출시되었으며 페르미 마이크로아키텍처의 후속작이다. 케플러는 에너지 효율에 중점을 둔 엔비디아 최초의 마이크로아키텍처였다. 대부분의 지포스 600 시리즈, 대부분의 지포스 700 시리즈, 일부 지포스 800M 시리즈 GPU가 케플러 기반이었으며, 모두 28 nm 공정으로 제조되었다. 케플러는 SoC인 테그라 K1의 GPU 구성 요소인 GK20A, 쿼드로 Kxxx 시리즈, 쿼드로 NVS 510 및 테슬라 컴퓨팅 모듈에 사용되었다.
케플러는 맥스웰 마이크로아키텍처의 뒤를 이었으며 지포스 700 시리즈 및 지포스 800M 시리즈에서 맥스웰과 함께 사용되었다.
이 아키텍처는 17세기 과학 혁명의 핵심 인물이자 독일의 수학자인 요하네스 케플러의 이름을 따서 명명되었다.
케플러 (마이크로아키텍처) 개요
엔비디아 이전 아키텍처의 목표는 컴퓨트 및 테셀레이션 성능 향상에 중점을 둔 설계였다. 케플러 아키텍처에서는 효율성, 프로그래밍 용이성 및 성능에 초점을 맞추었다. 효율성 목표는 통합 GPU 클럭 사용, 단순화된 정적 명령어 스케줄링 및 와트당 성능 강조를 통해 달성되었다. 이전 GPU 설계에서 볼 수 있던 셰이더 클럭을 포기함으로써, 더 높은 성능 수준을 달성하기 위해 추가 코어가 필요함에도 불구하고 효율성이 향상되었다. 이는 코어가 더 전력 효율적이기 때문일 뿐만 아니라(엔비디아 수치에 따르면 케플러 코어 2개가 페르미 코어 1개 전력의 90%를 사용), 통합 GPU 클럭 방식 변경은 해당 영역에서 전력 소비를 50% 감소시킨다.
케플러 (마이크로아키텍처) 개요
프로그래밍 용이성 목표는 케플러의 하이퍼-Q, 동적 병렬 처리 및 다수의 새로운 컴퓨트 케이퍼빌리티 3.x 기능을 통해 달성되었다. 이를 통해 GK GPU는 더 높은 GPU 활용도와 단순화된 코드 관리를 달성하여 케플러 GPU 프로그래밍의 유연성을 높일 수 있었다.
마지막으로 성능 목표는 추가 실행 리소스(더 많은 CUDA 코어, 레지스터 및 캐시)와 케플러가 7 GHz 메모리 클럭 속도를 달성할 수 있는 능력으로 달성되었으며, 이는 이전 엔비디아 GPU에 비해 케플러의 성능을 향상시킨다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
GK 시리즈 GPU는 이전 페르미 세대와 새로운 케플러 세대의 기능을 모두 포함한다. 케플러 기반 모델은 다음 표준 기능을 추가한다.
케플러는 SMX라고 불리는 새로운 스트리밍 멀티프로세서 아키텍처를 사용한다. CUDA 실행 코어 수는 16개의 SM당 32개에서 8개의 SMX당 192개로 증가했다. 레지스터 파일은 각 SMX당 65,536 x 32비트로 두 배로 늘었지만 전체 비율은 낮아졌다. 이러한 변경 사항 및 다른 타협점에도 불구하고, 전체 CUDA 코어 수가 3배 증가하고 클럭이 증가했음에도 불구하고(680 대 페르미 580), 대부분의 작업에서 실제 성능 향상은 3배 미만이었다. 전용 FP64 CUDA 코어가 이전처럼 FP32 코어 2개를 단일 단위로 취급하는 대신 사용되었으며, 소비자 모델에는 매우 적은 수만 포함되어 FP32에 비해 1/24의 속도로 FP64 계산이 이루어졌다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
HPC 모델인 GK110/210에서는 SMX 수가 제품에 따라 13~15개로 증가했으며, 더 많은 FP64 코어가 포함되어 컴퓨트 비율이 FP32의 1/3까지 증가했다. GK110에서는 스레드당 레지스터 제한이 페르미보다 4배 증가하여 255가 되었지만, 이는 여전히 레지스터의 절반만 사용하는 스레드가 각 SMX의 1/4로 병렬화될 수 있도록 할 뿐이다. 동시에 출시된 GK210은 레지스터 제한을 512로 늘려 이러한 높은 레지스터 압력 상황에서의 성능을 향상시켰다. 이전 세대에서 읽기 전용 버퍼로 컴퓨트에 이미 사용되었던 텍스처 캐시는 크기가 증가하고 데이터 경로가 최적화되어 이 방법을 사용할 때 더 빠른 처리량을 제공한다. 레지스터 파일을 포함한 모든 메모리 레벨도 단일 비트 ECC이다.
또 다른 주목할 만한 특징은 페르미 GPU는 한 번에 하나의 CPU 스레드만 액세스할 수 있었지만, HPC 케플러 GPU는 다중 스레딩 지원을 추가하여 코어 수가 많은 프로세서가 32개의 연결을 열고 컴퓨트 성능을 더 쉽게 포화시킬 수 있도록 했다.
데이터 위험 방지를 처리하는 복잡한 하드웨어 블록을 제거하여 추가적인 다이 공간 감소 및 전력 절약을 달성했다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
GPU 부스트는 CPU의 터보 부스트와 대략적으로 유사한 새로운 기능이다. GPU는 항상 "베이스 클럭"이라고 하는 최소 클럭 속도로 실행되도록 보장된다. 이 클럭 속도는 최대 부하에서도 GPU가 TDP 사양 내에 머무르도록 보장하는 수준으로 설정된다. 그러나 부하가 낮을 때는 TDP를 초과하지 않고 클럭 속도를 높일 여지가 있다. 이러한 시나리오에서는 GPU 부스트가 단계적으로 클럭 속도를 점차 높여 GPU가 기본적으로 170W의 사전 정의된 전력 목표(680 카드 기준)에 도달할 때까지 높인다. 이러한 접근 방식을 통해 GPU는 동적으로 클럭을 올리거나 내려 TDP 사양 내에 머무르면서 가능한 최대 속도를 제공한다.
전력 목표 및 GPU가 취할 클럭 증가 단계의 크기는 모두 타사 유틸리티를 통해 조정 가능하며 케플러 기반 카드를 오버클럭하는 수단을 제공한다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
지포스 600 시리즈의 엔비디아 페르미 및 케플러 GPU는 Direct3D 11.0 사양을 지원한다. 엔비디아는 원래 케플러 아키텍처가 Direct3D 11.1 경로를 포함하는 전체 DirectX 11.1을 지원한다고 밝혔다. 그러나 다음 "모던 UI" Direct3D 11.1 기능은 지원되지 않는다.
마이크로소프트의 정의에 따르면, Direct3D 피처 레벨 11_1은 완전해야 하며, 그렇지 않으면 Direct3D 11.1 경로는 실행될 수 없다.
케플러 아키텍처의 통합 Direct3D 기능은 지포스 400 시리즈 페르미 아키텍처의 기능과 동일하다.
지포스 600/700 시리즈의 엔비디아 케플러 GPU는 Direct3D 12 피처 레벨 11_0을 지원한다.
케플러 GPU 전용인 TXAA는 게임 엔진에 직접 구현되도록 설계된 엔비디아의 새로운 안티앨리어싱 방법이다. TXAA는 MSAA 기술과 사용자 정의 해상도 필터를 기반으로 한다. 이는 깜박임 또는 시간적 앨리어싱으로 알려진 게임 내 주요 문제를 해결하기 위해 설계되었다. TXAA는 움직이는 장면을 부드럽게 하여 게임 내 모든 장면이 앨리어싱 및 깜박임 없이 깨끗하게 보이도록 한다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
GK110은 성능을 더욱 향상시키기 위해 소수의 명령어를 추가했다. 새로운 셔플 명령어를 통해 워프 내의 스레드가 데이터를 공유할 수 있게 되었는데, 이는 이전에는 두 번의 지역 메모리 액세스가 필요했던 저장 및 로드 작업을 한 번의 명령으로 완료하여 지역 데이터 저장을 사용하는 것보다 약 6% 더 빠른 프로세스를 제공한다. 원자적 연산도 개선되어 일부 명령어의 속도가 9배 증가했으며, 더 많은 원자적 64비트 연산, 즉 min, max, and, or, xor가 추가되었다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
하이퍼-Q는 GK110 하드웨어 작업 대기열을 1개에서 32개로 확장한다. 이는 작업 대기열이 하나뿐이었던 페르미가 때때로 유휴 상태에 있을 수 있다는 점이다. 즉, 모든 SM을 채울 만큼 충분한 작업이 대기열에 없었다. 32개의 작업 대기열을 갖는 GK110은 많은 시나리오에서 유휴 SMX에 다른 작업 스트림을 배치할 수 있어 더 높은 활용도를 달성할 수 있다. 하이퍼-Q의 단순한 특성은 HPC에서 자주 사용되는 일반적인 메시지 전달 인터페이스인 MPI에 쉽게 매핑된다는 사실로 더욱 강화된다. 원래 다중 CPU 시스템을 위해 설계되었지만 잘못된 의존성으로 인해 병목 현상이 발생했던 레거시 MPI 기반 알고리즘이 이제 해결책을 갖게 되었다. MPI 작업 수를 늘림으로써 이러한 알고리즘에 하이퍼-Q를 사용하여 코드를 변경하지 않고도 효율성을 향상시킬 수 있다.
케플러 (마이크로아키텍처) 기능
동적 병렬 처리 능력은 커널이 다른 커널을 디스패치할 수 있도록 하는 것이다. 페르미에서는 CPU만 커널을 디스패치할 수 있었는데, 이는 CPU로 다시 통신해야 하는 일정량의 오버헤드를 유발했다. 커널에 자체 자식 커널을 디스패치할 수 있는 능력을 부여함으로써 GK110은 CPU로 다시 돌아가지 않아 시간을 절약하고, 그 과정에서 CPU를 다른 작업을 처리할 수 있도록 해방시킨다.
동적 병렬 처리를 활성화하려면 새로운 그리드 관리 및 디스패치 제어 시스템이 필요하다. 새로운 그리드 관리 장치(GMU)는 실행될 그리드를 관리하고 우선순위를 지정한다. GMU는 새로운 그리드 디스패치를 일시 중지하고 보류 중이거나 중단된 그리드가 실행될 준비가 될 때까지 대기열에 넣어 동적 병렬 처리와 같은 강력한 런타임을 활성화하는 유연성을 제공한다. 케플러의 CUDA 작업 분배기는 디스패치할 준비가 된 그리드를 보유하며 32개의 활성 그리드를 디스패치할 수 있으며, 이는 페르미 CWD 용량의 두 배이다. 케플러 CWD는 GMU와 양방향 링크를 통해 통신하여 GMU가 새로운 그리드 디스패치를 일시 중지하고 필요할 때까지 보류 중이거나 중단된 그리드를 유지할 수 있도록 한다. GMU는 또한 케플러 SMX 장치와 직접 연결되어 동적 병렬 처리를 통해 GPU에서 추가 작업을 시작하는 그리드가 새로운 작업을 우선순위를 지정하고 디스패치하기 위해 GMU로 다시 보낼 수 있도록 한다. 추가 워크로드를 디스패치한 커널이 일시 중지되면 GMU는 종속 작업이 완료될 때까지 비활성 상태로 유지한다.
엔비디아 GPUDirect는 단일 컴퓨터 내의 GPU 또는 네트워크를 통해 다른 서버에 위치한 GPU가 CPU/시스템 메모리를 통과할 필요 없이 직접 데이터를 교환할 수 있도록 하는 기능이다. GPUDirect의 RDMA 기능은 SSD, NIC, IB 어댑터와 같은 타사 장치가 동일 시스템 내의 여러 GPU의 메모리에 직접 액세스할 수 있도록 하여 GPU 메모리로/에서 MPI 메시지를 보내고 받는 대기 시간을 크게 줄인다. 또한 시스템 메모리 대역폭에 대한 요구를 줄이고 다른 CUDA 작업에 사용되는 GPU DMA 엔진을 확보한다. 케플러 GK110 다이는 피어 투 피어 및 GPUDirect 포 비디오를 포함한 다른 GPUDirect 기능도 지원한다.
NVENC는 코덱을 가져와 디코딩, 전처리 및 H.264 기반 콘텐츠를 인코딩할 수 있는 엔비디아의 전력 효율적인 고정 기능 인코더이다. NVENC 사양 입력 형식은 H.264 출력으로 제한된다. 그러나 NVENC는 제한된 형식을 통해 최대 4096x4096 인코딩을 지원할 수 있다.
인텔의 QuickSync처럼 NVENC는 현재 독점 API를 통해 노출되지만 엔비디아는 CUDA를 통해 NVENC 사용을 제공할 계획이다.
케플러 (마이크로아키텍처) 성능
케플러 GPU의 이론적인 단정밀도 처리 능력은 2 (주기당 CUDA 코어당 FMA 명령어당 연산) × CUDA 코어 수 × 코어 클럭 속도 (GHz)로 계산된다. 이전 세대 페르미와 마찬가지로 케플러는 테슬라가 할 수 있었던 이중 발행 MAD+MUL에 의한 처리 능력 증가의 이점을 얻을 수 없다.
케플러 GK110/210 GPU의 이론적인 배정밀도 처리 능력은 단정밀도 성능의 1/3이다. 그러나 이 배정밀도 처리 능력은 전문가용 쿼드로, 테슬라 및 고급 타이탄 브랜드 지포스 카드에서만 사용할 수 있으며, 소비자용 지포스 카드 드라이버는 성능을 단정밀도 성능의 1/24로 제한한다. 저성능 GK10x 다이도 유사하게 단정밀도 성능의 1/24로 제한된다.
맥스웰 (마이크로아키텍처)
맥스웰(Maxwell)은 엔비디아가 케플러 마이크로아키텍처의 후속으로 개발한 GPU 마이크로아키텍처의 코드명이다. 맥스웰 아키텍처는 지포스 700 시리즈의 후기 모델에 도입되었으며, 지포스 800M 시리즈, 지포스 900 시리즈, 쿼드로 Mxxx 시리즈 및 일부 젯슨 제품에도 사용되었다.
맥스웰 (마이크로아키텍처)
최초의 맥스웰 기반 제품은 지포스 GTX 745 (OEM), 지포스 GTX 750 및 지포스 GTX 750 Ti였다. 둘 다 2014년 2월 18일에 출시되었으며, 칩 코드 번호는 GM107이다. 이전 지포스 700 시리즈 GPU는 GK1xx 코드 번호의 케플러 칩을 사용했다. 1세대 맥스웰 GPU (코드 번호 GM10x)는 지포스 800M 시리즈와 쿼드로 Kxxx 시리즈에도 사용되었다. 2세대 맥스웰 기반 제품은 2014년 9월 18일 지포스 GTX 970 및 지포스 GTX 980과 함께 출시되었고, 이어서 2015년 1월 22일 지포스 GTX 960, 2015년 3월 17일 지포스 GTX Titan X, 2015년 6월 1일 지포스 GTX 980 Ti가 출시되었다. 최종이자 가장 낮은 사양의 맥스웰 2.0 카드는 2015년 8월 20일에 출시된 GTX950이다.
이 GPU는 GM20x 칩 코드 번호를 가지고 있다.
맥스웰은 전력 효율성을 높인 개선된 스트리밍 멀티프로세서(SM) 설계를 도입했으며, 6세대 및 7세대 퓨어비디오 HD, CUDA 컴퓨트 기능 5.2를 지원한다.
이 아키텍처는 제임스 클러크 맥스웰, 즉 전자기 복사 이론의 창시자 이름을 따서 명명되었다.
맥스웰 아키텍처는 시스템 온 칩(SOC), 모바일 애플리케이션 프로세서인 테그라 X1에 사용된다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 1세대 맥스웰 (GM10x)
1세대 맥스웰 GPU(GM107/GM108)는 지포스 GTX 745, GTX 750/750 Ti, GTX 850M/860M (GM107), 지포스 830M/840M (GM108)으로 출시되었다. 이 새로운 칩들은 엔비디아가 GPU 전력 효율성 향상에 더 집중했기 때문에 소비자에게 눈에 띄는 추가 기능은 거의 도입하지 않았다. L2 캐시는 케플러의 256KiB에서 맥스웰의 2MiB로 증가하여 더 많은 메모리 대역폭의 필요성을 줄였다. 따라서 메모리 버스는 케플러(GK106)의 192비트에서 128비트로 감소하여 다이 면적, 비용, 전력 소비를 줄였다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 1세대 맥스웰 (GM10x)
케플러의 "SMX" 스트리밍 멀티프로세서 설계도 재조정되고 분할되어 맥스웰에서는 "SMM"으로 이름이 변경되었다. 워프 스케줄러의 구조는 케플러에서 계승되었으며 텍스처 유닛과 FP64 CUDA 코어는 여전히 공유되었지만, 대부분의 실행 유닛 배치는 분할되어 SMM의 각 워프 스케줄러가 32개의 FP32 CUDA 코어 세트, 8개의 로드/스토어 유닛 세트 및 8개의 특수 기능 유닛 세트를 제어한다. 이는 각 SMX에 공유 실행 유닛 풀을 예약하는 4개의 스케줄러가 있는 케플러와 대조적이다. 후자는 모든 실행 유닛을 공유할 수 있도록 불필요한 전력을 사용하는 SMX 전체 크로스바가 필요했다. 반대로 맥스웰의 더 모듈식 설계는 자원을 더 세밀하고 효율적으로 할당할 수 있어 공유 자원에 최적이 아닌 작업 부하가 있을 때 전력을 절약할 수 있다. 엔비디아는 128개 CUDA 코어 SMM이 192개 CUDA 코어 SMX 성능의 90%를 달성하는 동시에 효율성이 2배 증가한다고 주장한다. 또한, 각 그래픽 처리 클러스터(GPC)는 케플러에서 최대 4개의 SMX 유닛, 1세대 맥스웰에서 최대 5개의 SMM 유닛을 포함한다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 1세대 맥스웰 (GM10x)
GM107은 또한 GK110/GK208 GPU의 3.5 및 GK10x GPU의 3.0과 비교하여 CUDA 컴퓨트 기능 5.0을 지원한다. GK110/GK208 GPU의 두 가지 기능인 동적 병렬 처리 및 HyperQ도 전체 맥스웰 제품 라인에서 지원된다. 맥스웰은 또한 32비트 정수에 대한 기본 공유 메모리 아토믹 연산과 다른 아토믹 함수를 구현하는 데 사용할 수 있는 기본 공유 메모리 32비트 및 64비트 비교 및 교환(CAS)을 제공한다.
엔비디아의 비디오 인코더 NVENC는 케플러 기반 GPU보다 1.5배에서 2배 더 빠르게 업그레이드되어 비디오를 재생 속도의 6~8배로 인코딩할 수 있다. 엔비디아는 또한 메모리 효율성 향상과 함께 비디오 디코더 캐시로 인해 퓨어비디오 기능 세트 E 비디오 디코딩 성능이 8~10배 향상되었다고 주장한다. 그러나 H.265는 1세대 맥스웰 GPU에서 완전 하드웨어 디코딩을 지원하지 않으며 하드웨어 디코딩과 소프트웨어 디코딩(CPU 디코딩)을 혼합하여 사용한다. 비디오를 디코딩할 때 맥스웰 GPU에서 전력을 절약하기 위해 새로운 저전력 상태 "GC5"가 사용된다.
맥스웰 GPU는 타일 기반 렌더링을 사용하는 것으로 생각되었지만, 실제로는 타일 캐싱을 사용한다.
1세대 맥스웰 이후 UEFI 그래픽 출력 프로토콜은 엔비디아 GPU에서 완전히 지원된다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 2세대 맥스웰 (GM20x)
2세대 맥스웰 GPU는 다음과 같은 여러 신기술을 도입했다: 동적 초해상도(Dynamic Super Resolution), 3세대 델타 컬러 압축(Third Generation Delta Color Compression), 멀티 픽셀 프로그래밍 샘플링(Multi-Pixel Programming Sampling), 엔비디아 VXGI (실시간 복셀 글로벌 일루미네이션), VR 다이렉트(VR Direct), 멀티 프로젝션 가속(Multi-Projection Acceleration), 멀티 프레임 샘플링된 안티 에일리어싱(MFAA) (그러나 Coverage-Sampling Anti-Aliasing(CSAA) 지원은 제거되었다), 기능 수준 12_1의 다이렉트3D12 API. HDMI 2.0 지원도 추가되었다.
ROP 대 메모리 컨트롤러 비율은 8:1에서 16:1로 변경되었다. 그러나 GTX 970에서는 충분한 SMM이 활성화되지 않아 일부 ROP가 일반적으로 유휴 상태이므로 최대 채우율이 감소한다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 2세대 맥스웰 (GM20x)
테셀레이션을 담당하는 폴리모프 엔진은 2세대 맥스웰 GPU에서 3.0 버전으로 업그레이드되어 유닛/클럭당 테셀레이션 성능이 향상되었다.
2세대 맥스웰은 GPC당 최대 5개의 SMM 유닛과 비교하여 GPC당 최대 4개의 SMM 유닛을 가지고 있다.
GM204는 CUDA 컴퓨트 기능 5.2를 지원한다(GM107/GM108 GPU의 5.0, GK110/GK208 GPU의 3.5, GK10x GPU의 3.0과 비교).
GM20x GPU는 HEVC 인코딩을 지원하는 업그레이드된 NVENC를 가지고 있으며 1440p/60FPS 및 4K/60FPS의 H.264 인코딩 해상도를 추가로 지원한다(H.264 1080p/60FPS 인코딩만 지원하는 1세대 맥스웰 GM10x GPU의 NVENC와 비교).
맥스웰 (마이크로아키텍처) 2세대 맥스웰 (GM20x)
소비자 불만 이후 엔비디아는 전체 메모리 컨트롤러를 비활성화하지 않고 256KB의 L2 캐시와 8개의 ROP를 포함하는 개별 유닛을 비활성화할 수 있다고 밝혔다. 이는 GDDR5 컨트롤러를 관리하는 L2/ROP 유닛이 GDDR5 컨트롤러 간에 읽기 반환 채널과 쓰기 데이터 버스를 공유하므로 메모리 버스를 동시에 액세스할 수 없는 고속 및 저속 세그먼트로 분할하는 대가를 치른다. 이로 인해 두 GDDR5 컨트롤러에서 동시에 읽거나 두 GDDR5 컨트롤러에 동시에 쓰는 것이 불가능하다. 이는 지포스 GTX 970에 사용되며, 따라서 224비트 버스에 3.5GB의 고속 세그먼트와 32비트 버스에 512MB의 저속 세그먼트가 있다고 설명할 수 있다. 이러한 GPU의 최고 속도는 여전히 달성할 수 있지만, 최고 속도는 한 세그먼트가 읽기 작업을 수행하는 동안 다른 세그먼트가 쓰기 작업을 수행하는 경우에만 달성 가능하다.
맥스웰 (마이크로아키텍처) 성능
맥스웰 GPU의 이론적 단일 정밀도 처리 능력(FLOPS)은 2(FMA 명령어당 연산 횟수 × CUDA 코어 수 × 코어 클럭 속도(Hz))로 계산된다.
맥스웰 GPU의 이론적 배정밀도 처리 능력은 단일 정밀도 성능의 1/32이다(이전 세대 케플러에 비해 매우 낮다고 알려져 있다).
맥스웰 (마이크로아키텍처) 후속 모델
맥스웰의 후속 모델 코드명은 파스칼이다. 파스칼 아키텍처는 더 높은 대역폭의 통합 메모리와 NVLink를 특징으로 한다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전
2025 UEFA 유로파리그 결승전은 유럽 축구 연맹(UEFA)이 주관하는 유럽 클럽 대항전의 2부 대회인 2024-25년 UEFA 유로파리그의 결승전 경기로, 대회 통산 54번째 시즌이자 UEFA컵에서 UEFA 유로파리그로 명칭이 변경된 이후 16번째 시즌의 마지막 경기이다. 결승전은 2025년 5월 21일, 스페인 빌바오에 위치한 산 마메스에서 개최되었으며, 잉글랜드 클럽인 토트넘 홋스퍼와 맨체스터 유나이티드가 맞붙었다. 이 경기는 같은 국가 소속 팀끼리 치른 11번째 유로파리그 결승전이자, 역대 세 번째 잉글랜드 클럽 간 결승전이었다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전
토트넘 홋스퍼는 이 경기에서 1–0으로 승리하며 통산 세 번째 UEFA컵/유로파리그 우승을 차지하였다. 이는 1984년 이후 처음으로 획득한 유럽 대항전 트로피이자, 2008년 풋볼 리그 컵 결승전 우승 이후 구단이 거머쥔 첫 번째 주요 트로피였다. 이로써 토트넘은 리버풀과 함께 UEFA컵/유로파리그에서 가장 많은 우승을 차지한 잉글랜드 클럽이 되었으며, 대회 통산 공동 2위의 최다 우승 팀으로 올라섰다. 토트넘은 이번 우승으로 2025-26년 UEFA 챔피언스리그 리그 단계 출전권을 획득했으며, 2025년 UEFA 슈퍼컵에서 2024-25년 UEFA 챔피언스리그 우승 팀과 맞붙을 자격을 얻었다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전 배경
토트넘 홋스퍼는 UEFA컵/UEFA 유로파리그 결승전에 이번 결승전을 포함하여 총 네 번 진출하였으며, 2009년 유로파리그로 대회명이 변경된 이후로는 최초로 진출하였다. 또한, 이번 결승전이 UEFA 대회 결승에 진출한 여섯 번째 대회였다. 토트넘은 한 번의 UEFA 챔피언스리그 결승전과 (2019년, 패배) 또 한 번의 UEFA 컵위너스컵 결승전 (1963년, 유럽 대항전 트로피를 획득한 최초의 영국 팀), 그리고 세 번의 UEFA컵 결승전 (1972년 초대 우승팀, 1974년 패배, 1984년 우승)에 출전하였다.
맨체스터 유나이티드는 UEFA 대회에서 열세 번째 결승에 진출했으며, 유러피언컵/UEFA 챔피언스리그에서 세 번의 우승 (1968년 잉글랜드 팀 최초 우승, 1999년, 2008년)과 두 차례 준우승 (2009년, 2011년)을 거뒀다. 또한 그들은 컵위너스컵 결승전에서 한 번 우승한 바 있으며 (1991년), 두 번의 유로파리그 결승전에 진출하였고 (2017년 우승, 2021년 패배), 네 번의 UEFA 슈퍼컵에 출전하였다 (1991년 우승, 1999년, 2008년, 2017년 패배).
2025 UEFA 유로파리그 결승전 배경
잉글랜드 팀끼리 펼쳐지는 이번 결승전과 UEFA 계수 순위 등으로 인해 프리미어리그 2024-25시즌에서 6개의 팀이 2025-26년 UEFA 챔피언스리그에 참여하게 되는 전례 없는 상황이 연출 되었다.
두 팀은 이전에 총 204번 만났으며, 맨체스터 유나이티드는 95경기에서 승리했고 토트넘 홋스퍼는 57경기에서 승리했다. 그들은 1967년 FA 채리티 실드와 2009년 풋볼 리그컵 결승전에서 맞붙었으나, 두 경기 모두 무승부로 끝났다. 그러나 이후 승부차기에서 모두 맨체스터 유나이티드가 우승을 차지했다. 유럽대항전에서는 1963년에 두 팀이 맞붙었는데, 당시 FA컵 우승팀이었던 맨체스터 유나이티드가 컵위너스컵 2라운드에서 유러피언컵 우승팀이었던 토트넘 홋스퍼를 탈락시켰다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전 배경
두 클럽은 2024-25 프리미어리그 시즌 동안 두 번 맞붙었으며, 토트넘 홋스퍼는 올드 트래퍼드에서 3-0, 토트넘 홋스퍼 스타디움에서 1-0으로 두 경기 모두 승리를 거뒀다. 또한 토트넘은 2024-25 EFL컵에서도 맨유를 4-3으로 꺾었는데, 이는 맨유가 토트넘에게 같은 시즌에 세 번 패한 최초의 기록이었다. 결승전을 앞두고 언론과 사람들의 관심은 시즌 내내 두 클럽의 부진한 리그 성적에 집중되었다. 당시 두 팀이 준결승에 진출했을 당시 맨체스터 유나이티드와 토트넘 홋스퍼는 수학적으로 리그 하위권에 머무를 것이 확실시되었기 때문이었다. 그 결과, 이 결승전에서 패한 클럽은 2025-26 시즌 동안 어떤 유럽 대회에도 출전할 수 없게 되었고, 우승 클럽은 국내 대회 성적이 좋지 않음에도 불구하고 수익성이 높은 챔피언스리그에 진출함으로써 팀을 위기에서 구할 수 있는 기회가 생기는 이른바 단두대 매치가 형성되었다.
이번 시즌에 두 클럽(잉글랜드 유일한 참가팀)은 대회 리그 단계에서 상위 8위 안에 들었고, 그 결과 이들은 16강으로 직행하여 시드를 배정 받았고, 토너먼트는 기존의 2차전 시스템을 사용하였다.
다음 테이블에서, 결승전들은 2009년까지 UEFA 컵 시대였고, 2010년부터 UEFA 유로파리그 시대이다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전 개최지 선정
2021년 7월 16일, UEFA 집행위원회는 UEFA 유로 2020 개최권 상실로 인해 빌바오의 산 마메스 스타디움에 2025년 UEFA 유로파리그 결승전과 2024년 UEFA 여자 챔피언스리그 결승전 개최권이 주어졌다고 발표했다. 이는 UEFA 유로 2020 개최를 위한 노력과 재정적 투자를 인정하기 위한 UEFA와의 합의의 일환이었다.
2025 UEFA 유로파리그 결승전 결승전까지 가는 길
Note: 아래 모든 결과들에서, 결승전 진출팀들의 스코어는 먼저 주어진다. (H: 홈; A: 원정; N: 중립)
랭킨 (마이크로아키텍처)
랭킨(Rankine)은 엔비디아가 개발하고 2003년에 켈빈 마이크로아키텍처의 후속으로 출시된 GPU 마이크로아키텍처의 코드명이다. 매쿼른 랭킨을 참고하여 이름이 붙여졌으며 지포스 FX 시리즈와 함께 사용되었다.
루빈 (마이크로아키텍처)
루빈(Rubin)은 2024년 타이페이 컴퓨텍스에서 젠슨 황 CEO에 의해 발표된 GPU를 위한 마이크로아키텍처이다. 이 이름은 천체물리학자 베라 루빈의 이름을 따서 명명되었으며, 루빈이라는 이름의 GPU와 베라라는 이름의 CPU로 구성될 예정이다. 이 칩은 TSMC에서 3 nm 공정을 사용하여 제조될 예정이며, HBM4 메모리를 사용할 예정이다. 2025년 말에 양산이 예정되어 있으며, 2026년 초에 구매할 수 있다. 엔비디아는 자사의 블랙웰 GPU를 사용하여 베라와 루빈, 그리고 루빈의 후속작인 파인만의 설계를 가속화하고 있다.
루빈 (마이크로아키텍처) 루빈 울트라
엔비디아 GTC 2025에서 루빈에 이어 2027년에 개선된 루빈 울트라 아키텍처가 출시될 것이라고 발표되었다. 이는 루빈 코어 두 개를 함께 연결한 것과 같을 것이다.
루빈 (마이크로아키텍처) 성능
루빈은 블랙웰의 20페타플롭스에서 증가한 FP4 (4비트 부동소수점 연산, 종종 AI에 사용됨)에서 50페타플롭스의 성능을 가질 것으로 명시되었으며, 루빈 울트라는 100페타플롭스로 루빈의 성능을 두 배로 높일 것이다.
주식회사 피트
주식회사 피트(FEAT Corp.)는 2022년에 설립된 대한민국의 소프트웨어 기업이다. 문서 기반의 비즈니스 커뮤니케이션에 활용되는 소프트웨어 서비스인 피트페이퍼(Featpaper)를 개발·운영하고 있다.
202년 기준, 피트페이퍼의 사용자 중 약 80%가 해외에 위치해 있으며 주요 사용자 국가는 미국, 일본, 싱가포르 등이다. 디자인 및 콘텐츠 제작 도구와의 연동을 통해 글로벌 유입이 증가하고 있다.
주식회사 피트 주요 제품
피트페이퍼는 웹 기반의 SaaS(Software as a Service) 소프트웨어으로, 사용자가 PDF 문서에 인터랙티브 요소를 삽입하고 공유할 수 있도록 한다. 문서를 열람한 사용자의 행동 데이터를 수집하고 대시보드에서 열람 이력을 시각화해 제공한다.
RDNA 4
RDNA 4는 AMD가 설계한 GPU 마이크로아키텍처로, 2025년 2월 28일에 라데온 RX 9000 시리즈와 함께 출시되었다.
젠 6
젠 6(Zen 6, "모르페우스")는 AMD의 곧 출시될 CPU 마이크로아키텍처의 이름으로, 2024년 7월 로드맵에 표시되었다. 이는 젠 5("니르바나")의 후속작이며 TSMC의 3 nm 및 2 nm 공정을 사용할 것으로 예상된다. 데스크톱 프로세서는 라이젠 10000으로 "메두사"라는 코드명을 사용할 예정이며, Epyc 서버 프로세서는 "베니스"라는 코드명을 사용할 예정이다.
젠 6은 2026년 말에서 2027년 초에 출시될 것으로 예상된다.
젠 6 젠 6c
이전 두 젠 세대와 마찬가지로 젠 6은 표준 변형뿐만 아니라 젠 6c("모나크")라고 불리는 고밀도 코어 변형으로 출시된다.
CDNA (마이크로아키텍처)
CDNA(Compute DNA)는 데이터 센터용 그래픽 처리 장치(GPU) 마이크로아키텍처이며, AMD가 설계했다. 주로 AMD 인스팅트 데이터 센터 그래픽 카드 라인에 사용되는 CDNA는 그래픽스 코어 넥스트(GCN) 마이크로아키텍처의 후속 제품이다. 다른 후속 제품은 소비자 그래픽 중심의 마이크로아키텍처인 RDNA(라데온 DNA)이다.
1세대 CDNA는 2020년 3월 5일에 발표되었으며, 2020년 11월 16일에 출시된 AMD 인스팅트 MI100에 탑재되었다. 이것은 CDNA 1의 유일한 생산 제품이며, TSMC의 N7 핀펫 공정으로 제조되었다.
CDNA (마이크로아키텍처)
2세대 CDNA 라인은 이전 세대의 모놀리식 접근 방식과 달리 멀티칩 모듈(MCM) 방식을 구현했다. AMD 인스팅트 MI250X와 MI250에 탑재된 이 MCM 디자인은 EFB(Elevated Fanout Bridge)를 사용하여 다이를 연결했다. 이 두 제품은 2021년 11월 8일에 발표되었고 11월 11일에 출시되었다. CDNA 2 라인에는 모놀리식 디자인을 사용하는 MI210이라는 또 다른 늦게 출시된 제품이 포함된다. MI250X 및 MI250은 오픈 컴퓨트 프로젝트 (OCP)의 OCP 액셀러레이터 모듈(OAM) 소켓 폼팩터를 사용한 최초의 AMD 제품이었다. 저전력 PCI 익스프레스 버전도 사용할 수 있다.
CDNA의 3세대는 여러 노드에서 제조된 다른 칩렛을 활용하는 MCM 디자인으로 전환한다. 현재 MI300X와 MI300A로 구성된 이 제품은 15개의 고유한 다이를 포함하고 있으며 고급 3D 패키징 기술로 연결된다. MI300 시리즈는 2023년 1월 5일에 발표되었고 2023년 하반기에 출시되었다.
CDNA (마이크로아키텍처) CDNA 1
CDNA 제품군은 아르크투루스라는 이름의 단일 다이로 구성된다. 이 다이는 750 제곱 밀리미터이며, 256억 개의 트랜지스터를 포함하고 TSMC의 N7 노드에서 제조되었다. 아르크투루스 다이는 120개의 컴퓨트 유닛과 4096비트 메모리 버스를 가지며, 4개의 HBM2 배치에 연결되어 32GB의 메모리와 1200GB/s 이상의 메모리 대역폭을 제공한다. 이전 세대와 비교하여 CDNA는 그래픽 가속과 관련된 모든 하드웨어를 제거했다. 이 제거에는 그래픽 캐시, 테셀레이션 하드웨어, 렌더 출력 장치(ROP), 디스플레이 엔진 등이 포함되지만 이에 국한되지 않는다. CDNA는 HEVC, H.264/MPEG-4 AVC, VP9 디코딩을 위한 VCN 미디어 엔진을 유지한다. CDNA는 또한 엔비디아의 볼타 아키텍처에 추가된 것과 유사한 전용 매트릭스 컴퓨트 하드웨어를 추가했다.