💡 요즘 핫 한 AI! 그런데 왜 다들 NVIDIA만 쓸까? GPU 대안은 없을까?

nvidia

출처: 위키미디어

 

안녕하세요!
요즘 AI가 엄청 뜨겁죠?
ChatGPT, 이미지 생성 AI, 음성 비서까지…
그런데 이런 AI를 만들고 돌리는 데 **필수적인 게 GPU(그래픽카드)**라는 사실, 알고 계셨나요?

오늘은 많은 개발자들이 왜 NVIDIA GPU만 쓰는지, 그리고 AMD, Intel, Microsoft 쪽 대안은 없는지 쉽게 알려드릴게요.

 

🔧 AI에는 왜 GPU가 필요한가요?

AI 모델, 특히 딥러닝은 엄청나게 많은 계산을 해요.
이걸 일반 CPU로 하면 느려 터지는데, GPU는 한 번에 수천 개의 계산을 동시에 할 수 있어서 훨씬 빠릅니다.

그래서 AI 개발자들은 GPU가 꼭 필요해요.

 

🥇 그럼 왜 하필 NVIDIA?

그 이유는 딱 세 가지입니다:

이유	설명
✅ 속도	연산 속도가 타사보다 빠름
✅ 도구	CUDA, cuDNN, TensorRT 같은 고급 툴을 무료로 제공
✅ 생태계	PyTorch, TensorFlow 같은 유명 프레임워크가 전부 NVIDIA 우선 지원

 

요즘 AI 개발자들은 “NVIDIA 없으면 AI 못 한다”라고 말할 정도예요.
(개발자: CUDA라이브러리가 없이는 컴파일이나 빌드 자체가 안됩니다. CPU만 사용은 너무 느리고요!)

 

🔄 AMD나 Intel, Microsoft는 안 되나요?

그들도 가만있진 않았죠.
다양한 대안들을 만들고 있어요. 아래 표로 정리해 볼게요!

회사	대안	이름특징	한계
AMD	ROCm	NVIDIA처럼 AI 연산 가능	설치 복잡, 일부 그래픽카드만 가능
Microsoft	DirectML	Windows에서 GPU 추론 가능	AI 훈련은 못 함
Intel	oneAPI, OpenVINO	추론 속도 꽤 빠름, Intel CPU/GPU 최적화	학습에는 적합하지 않음
Apple	CoreML	iPhone, Mac에서 빠른 추론 가능	모바일 특화, 대형 AI는 어려움

 

🧪 속도 차이는 어느 정도일까?

예를 들어 BERT라는 유명한 AI 모델로 비교해 보면…

플랫폼	처리속도	비고
NVIDIA A100	💨 1100샘플/초	업계 최고
AMD MI250	🚀 850샘플/초	좋지만 호환 어려움
Intel GPU	🐢 400샘플/초	추론용으로 적당
Apple M2	📱 300샘플/초	가벼운 모델에 적합

 

➡️ 결론: 학습은 무조건 NVIDIA, 추론은 나름 대안 가능

 

🎯 그럼 어떻게 선택해야 할까?

목적	추천 플랫폼
AI 모델을 직접 학습시킴	✅ NVIDIA GPU (CUDA)
이미 학습된 모델을 돌리기만 함	😎 AMD ROCm, Intel OpenVINO, Apple CoreML 가능
모바일이나 앱 내에서 빠른 응답 원함	📱 Apple, Microsoft DirectML 고려

 

🔚 결론: NVIDIA는 아직 넘사벽!

NVIDIA는 속도, 호환성, 개발자 도구에서 아직도 압도적입니다.
다른 회사들도 열심히 따라가고 있지만, 완전히 대체하긴 아직 어렵습니다.

하지만 목적이 **"학습"이 아닌 "추론"**이라면, 꼭 NVIDIA가 아니어도 괜찮아요!

 

NVIDIA가 뭔가 하시는 분 계실 것 같아서 추가합니다.

추가: NVIDIA의 역사

 

엔비디아는 1993년 젠슨 황, 크리스 말라초프스키, 커티스 프리엠이 설립한 미국의 반도체 기업입니다. 
게임 및 멀티미디어 시장에 3D 그래픽을 도입하겠다는 비전을 가지고 설립되었으며, 
현재는 그래픽 처리 장치(GPU)와 인공지능(AI) 기술 개발 분야에서 세계적인 선도 기업으로 자리매김했습니다. 

주요 연혁:
1993년: 젠슨 황, 크리스 말라초프스키, 커티스 프리엠이 엔비디아 설립 
초기: 3D 그래픽 기술 개발에 주력, 게임 및 멀티미디어 시장에서 입지를 넓힘 
1999년: GeForce 256 출시, GPU 시장의 선두 주자로 발돋움 
2000년대: CPU 시장 진출 시도 (테그라 시리즈), 이후 GPU 및 AI 분야에 집중 
2010년대: 인공지능 기술 개발에 적극 투자, 데이터 센터, 자율주행 등 분야로 사업 확장 
2020년대: AI 시대의 핵심 기업으로 부상, 시가총액 1조 달러 돌파 
주요 제품 및 서비스:
GPU (그래픽 처리 장치): 게임, 데이터 센터, 자율주행, AI 등 다양한 분야에서 사용되는 핵심 기술
GeForce: 게이밍 GPU 브랜드
Tesla: 데이터 센터 및 AI 워크로드용 GPU
Tegra: 모바일 기기 및 자율주행 차량용 AP (애플리케이션 프로세서)
NVIDIA AI: 인공지능 플랫폼 및 설루션 
엔비디아의 역사적 의미:
엔비디아는 3D 그래픽 기술의 발전을 이끌었으며, GPU를 통해 병렬 처리 기술을 대중화하고, 
인공지능 시대의 핵심 기술을 제공하는 기업으로 평가받고 있습니다. 

 

More: NVIDIA's History

Nvidia is an American semiconductor company founded in 1993 by Jensen Huang, Chris Malachowski and Curtis Priem.
It was founded with a vision to introduce 3D graphics to the gaming and multimedia markets,
It has now established itself as a world leader in the development of graphics processing units (GPU) and artificial intelligence (AI) technologies.

Key History:
1993: Jensen Huang, Chris Malachowski and Curtis Priem founded Nvidia
Initial: Focus on developing 3D graphics technology, expand presence in gaming and multimedia markets
1999: GeForce 256 Launched, Becomes a Leader in GPU Market
2000s: CPU market attempt (Tegra series), later focused on GPU and AI
2010s: Active investment in artificial intelligence technology development, expanding business to data centers, autonomous driving, etc
2020s: Emerging as Key Company in AI Era, Market Cap Over $1 Trillion
Key offerings:
GPU (Graphic Processing Unit): Key technologies used in various fields such as gaming, data centers, autonomous driving, AI, etc
GeForce: Gaming GPU Brands
Tesla: GPUs for data centers and AI workloads
Tegra: AP (Application Processor) for Mobile Devices and Self-Driving Vehicles
NVIDIA AI: AI Platforms and Solutions
Nvidia's historical significance:
Nvidia led the advancement of 3D graphics technology, popularizing parallel processing technology through GPUs,
It is evaluated as a company that provides core technologies in the era of artificial intelligence.

 

https://johnchung.tistory.com/34

🔮 NVIDIA의 AI 독주, 앞으로는 더 커질까?

 

 

 

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