인텔 크레센트 아일랜드 AI 가속기, 신규 GPU D-시리즈 제품 공식 구동
🇰🇷 한글 번역
인텔의 크레센트 아일랜드 AI 가속기가 공식적으로 새로운 GPU D-시리즈 제품에 전력을 공급한다—이 칩은 FP8 연산 성능에서 피크 1.3 PFLOPS, 메모리 대역폭 1.5TB/s를 제공한다.
크레센트 아일랜드는 OCP 2026에서 공식 성능 및 대역폭 사양을 공개했다.
오늘 OCP 2026에서 인텔은 크레센트 아일랜드에 정식 명칭을 부여했다. 바로 인텔 GPU D-시리즈다. 회사는 이번이 처음으로 이 칩의 이론상 최대 성능 목표치인 FP8 기준 1.3 PFLOPS를 공개한 것이다. 또한 이러한 AI 추론 가속기에서 기대할 수 있는 최종 메모리 대역폭도 1.5TB/s로 밝혔다. 이 새로운 정보는 2026년 내내 인텔이 크레센트 아일랜드에 대해 점진적으로 공개해 온 정보들을 보완하는 것이다.
우리는 이미 크레센트 아일랜드가 인텔의 Xe3P 그래픽 아키텍처(정확히는 진정한 GPU를 특징짓는 그래픽 전용 기능 유닛의 대부분 또는 전부를 갖춘 칩이 아니므로 광범위 병렬 컴퓨팅 아키텍처)를 기반으로 제작된 첫 번째 칩이라는 사실을 알고 있었다. 인텔은 GPU D-시리즈 제품을 공기 냉각 방식의 PCIe 폼 팩터로 출시할 예정이며, TDP는 350W, LPDDR5X 메모리는 최대 480GB까지 지원한다.
참고로, 엔비디아의 베라 루빈 NVL72 랙 규모 시스템에 탑재된 72개의 루빈 GPU 각각은 이론상 FP8 처리량 17.5 PFLOPS를 달성할 수 있지만, 각 칩은 액체 냉각이 필요하며 TGP(총 전력 소비량)는 킬로와트 단위로 측정될 가능성이 높다. 어쨌든 GPU D-시리즈는 루빈과 완전히 다른 성능 범위와 인프라 요구 사항을 목표로 하고 있다는 점은 분명하다.
반면 인텔 GPU D-시리즈 제품은 엔비디아의 HGX 시스템처럼 최대 8개의 GPU까지 확장할 수 있는 전통적인 공기 냉각 랙 서버에 배포되도록 설계되었다. 인텔에 따르면 이러한 구성에서 GPU D-시리즈 칩은 1조 개 이상의 파라미터를 가진 모델에 대한 추론을 수행할 수 있다. 인텔은 또한 이 칩이 “대규모 언어 모델, 긴 컨텍스트 추론, 동시 추론 서비스”에 적합하며, “다중 테넌트 AI 서비스, 로봇공학, 기타 지연 시간 민감형 워크로드”를 위한 기반을 마련한다고 강조한다.
여러 GPU가 하나의 시스템으로 작동하는 분산 추론 배포가 성공하려면 인텔은 견고한 소프트웨어 스택도 필요할 것이다. 회사는 이미 iGPU 및 디스크리트 GPU 제품군의 Xe 코어 전반에 걸쳐 AI를 위해 구축해 온 “공통 Xe 소프트웨어 기반”을 강조하고 있다.
Xe 가속기를 데이터 센터로 가져오기 위해 인텔은 “광범위한 OEM, ODM, 네오클라우드, 독립 소프트웨어 벤더, 애플라이언스 제공업체, AI 네이티브 기업”과 협력 중이라고 밝혔다. 이를 위해 인텔은 GPU D-시리즈 제품의 고객 샘플링이 진행 중이라고 밝혔지만, 광범위한 출시와 관련된 구체적인 세부 사항은 제공하지 않았다.
인텔 GPU D-시리즈가 데이터 센터 GPU Max 패밀리(코드명 폰테 베키오)의 실패와 보류된 후속 제품들, 그리고 일관된 AI 전략으로 결집되지 못한 일련의 실리콘 인수 사례 이후 인텔이 AI 가속기 시장에서 발판을 마련할 수 있는 최종 제품이 될지 여부는 아직 지켜봐야 할 일이다.
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하지만 추론을 위한 컴퓨트 사이클을 갈망하는 세상에서, 특정 워크로드에 맞춰 설계되고 접근 가능한 열 및 전력 환경에서 검증된 아키텍처 형태를 갖춘 제품은 AI 모델이 지능을 계속 발전시키고 미래의 컴퓨팅 비전에서 에이전트 워크로드의 중요성이 점점 커짐에 따라 인텔이 입지를 다지기 위해 필요한 바로 그 레시피일 수 있다.
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Tom's Hardware의 수석 그래픽 애널리스트인 제프 캠프먼은 그래픽 카드, 게임 성능 등 그래픽 관련 모든 분야를 담당합니다. 내장 그래픽 프로세서부터 독립형 그래픽 카드, 그리고 우리의 AI 미래를 powering하는 초대규모 설치에 이르기까지, GPU가 탑재된 것이라면 제프가 모두 다룹니다.
📄 원문 (English)
Intel's Crescent Island AI accelerator officially powers new GPU D-Series products — chip delivers 1.3 peak PFLOPS of FP8 compute and 1.5 TB/s of memory bandwidth
Crescent Island gets official performance and bandwidth specs at OCP 2026.
At OCP 2026 today, Intel has given Crescent Island a proper name: the Intel GPU D-Series. For the first time, the company also shared a theoretical peak performance target for the chip: 1.3 PFLOPS of FP8. It also disclosed the final memory bandwidth to expect from these AI inference accelerators: 1.5 TB/s. This new information adds to the slow drip of disclosures Intel has made about Crescent Island throughout 2026.
We already knew that Crescent Island is the first chip to be built on Intel's Xe3P graphics architecture (or massively parallel computing architecture, really, as the chip lacks most or all of the graphics-specific functional units that would characterize a true GPU). Intel will release GPU D-Series products in an air-cooled PCIe form factor with a TDP of 350W and up to 480GB of LPDDR5X memory.
For reference, each of the 72 Rubin GPUs in Nvidia's Vera Rubin NVL72 rack-scale system can push a theoretical 17.5 PFLOPS of FP8 throughput, but each of those chips requires liquid cooling and likely has a TGP measured in kilowatts. In any event, it should be clear that the GPU D-Series is targeting an entirely different performance envelope and infrastructure requirements than Rubin.
Intel GPU D-Series products, in contrast, are meant to be deployed in traditional air-cooled rack servers scaling up to eight GPUs, like Nvidia's HGX systems. In such a configuration, Intel says that GPU D-Series chips could power inference on models spanning more than one trillion parameters. Intel also highlights the chip’s suitability for “large language models, long-context inference, and concurrent inference services," creating a foundation for "multi-tenant AI services, robotics, and other latency-sensitive workloads."
In order for that kind of distributed inference deployment to work, in which multiple GPUs will presumably act as one, Intel will also need a robust software stack. The company is highlighting the “common Xe software foundation” it’s already built for AI across its Xe Cores in iGPUs and discrete GPU products.
To bring Xe accelerators into the data center, Intel says it’s working with “a broad ecosystem of OEMs, ODMs, neoclouds, independent software vendors, appliance providers, and AI-native companies.” To that end, Intel says customer sampling of GPU D-Series products is in progress, although it didn’t provide any details of a broad launch.
It’ll remain to be seen whether the Intel GPU D-Series is the product that finally gives Intel an AI accelerator toehold after the failure of the Data Center GPU Max family (code-named Ponte Vecchio) and its mothballed follow-ons, as well as a series of silicon acquisitions that failed to coalesce into a coherent AI strategy.
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But in a world that’s hungry for every compute cycle for inference, a product with a proven architectural shape that’s targeted specifically at that workload in an accessible thermal and electrical envelope might be just the recipe Intel needs to start getting traction as AI models keep advancing in intelligence and agentic workflows assume ever-greater importance in the computing vision of the future.
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As the Senior Analyst, Graphics at Tom's Hardware, Jeff Kampman covers everything that has to do with graphics cards, gaming performance, and more. From integrated graphics processors to discrete graphics cards to the hyperscale installations powering our AI future, if it's got a GPU in it, Jeff is on it.
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