johnchung 님의 블로그

최근 반도체 업계에서 흥미로운 뉴스가 하나 나왔습니다.삼성전자가 AMD에 고대역폭 메모리(HBM)를 납품하기 시작했다는 소식입니다.이 한 줄의 뉴스가 단순한 거래가 아니라, AI 반도체 시장의 판도를 바꿀 수 있는 변수로 주목받고 있습니다.하지만 이 소식을 본 프로그래머나 개발자라면 한 가지 의문이 들 겁니다.“AMD가 삼성 HBM을 쓴다고 해서, 엔비디아의 CUDA 생태계를 대체할 수 있을까?”정답부터 말하자면 ‘단기적으로는 어렵지만, 장기적으로는 의미가 크다’입니다.왜 그런지, 기술과 시장 관점에서 차근히 풀어보겠습니다.🚀 CUDA는 왜 중요한가?엔비디아(NVIDIA)는 GPU뿐 아니라 소프트웨어 생태계까지 통제하고 있습니다.대표적인 것이 바로 CUDA(Compute Unified Device Ar..

최근 NVIDIA는 AI 덕분에 시가총액 1위 기업으로 올라섰고, 그 배경에는 몇 가지 핵심 전략이 있어요. 📈 1. AI 전용 칩셋: H100 → B100 → BlackwellNVIDIA는 일반 그래픽카드(RTX)만 파는 게 아니에요.A100: GPT-3 훈련할 때 많이 쓰였던 모델H100: ChatGPT-4에 쓰인 최신 서버용 칩B100 / Blackwell: 2024~25년 출시, H100보다 2배 이상 빠름Grace Hopper: CPU + GPU 통합 AI 칩💡 이 칩들은 클라우드 서버, 슈퍼컴퓨터, 데이터센터에서 AI 학습용으로 사용됩니다. 일반 소비자는 못 씁니다! 🤖 2. AI 슈퍼컴퓨터와 데이터센터 장악NVIDIA는 단순히 GPU만 파는 게 아니라, 이제는 아예 AI 슈퍼컴퓨터 전체..

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:이유설명✅ 속도연산 속도가 타사보다 빠름✅ 도구CUDA..