[AI] 엔비디아가 생산하는 AI칩의 종류 그리고 경쟁사(AMD, Google & Intel)과의 기술 수준 비교

여러분 안녕하세요 민(Min) 입니다. 최근 AI 기술은 전세계를 화끈하게 달구고 있고, 주식 사장에서도 지대한 영향을 미칩니다. 대장의 역할을 하는 엔비디아!에 대한 이야기를 지금부터 시작합니다. 

 

엔비디아는 AI 칩 기술 분야에서 선도적인 위치를 차지하고 있으며, 특히 GPU(Graphic Processing Unit)를 활용한 딥러닝과 인공지능 연산에서 두드러진 성과를 보이고 있습니다. 엔비디아의 주요 AI 칩과 그 성능, 그리고 경쟁자들과의 기술 격차를 중심으로 설명드리겠습니다.

### 엔비디아의 주요 AI 칩

1. **NVIDIA A100 Tensor Core GPU**
   - **아키텍처**: Ampere
   - **성능**: A100은 FP64에서 19.5 TFLOPS, FP32에서 19.5 TFLOPS, Tensor Operations에서 최대 156 TFLOPS의 성능을 제공합니다. 특히 딥러닝 트레이닝과 추론에 최적화되어 있으며, 대규모 데이터 센터에서 사용되고 있습니다.
   - **메모리**: 40GB 또는 80GB HBM2e 메모리를 탑재하여 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
   - **적용 분야**: 딥러닝, 데이터 분석, 과학 계산, 고성능 컴퓨팅(HPC).

2. **NVIDIA H100 Tensor Core GPU**
   - **아키텍처**: Hopper
   - **성능**: H100은 FP64에서 60 TFLOPS, FP32에서 60 TFLOPS, Tensor Operations에서 최대 1000 TFLOPS의 성능을 제공합니다. 이는 A100 대비 큰 성능 향상을 보여줍니다.
   - **메모리**: 80GB HBM3 메모리로 더욱 향상된 대역폭과 용량을 자랑합니다.
   - **적용 분야**: 초대규모 AI 모델 트레이닝, 실시간 추론, HPC.

 

### 엔비디아의 경쟁자들

1. **AMD (Advanced Micro Devices)**
   - **제품**: AMD의 Instinct 시리즈 (MI100, MI200 등)는 AI 및 HPC 시장을 겨냥하고 있습니다.
   - **성능**: MI200 시리즈는 47.9 TFLOPS의 FP64 성능을 제공하며, 128GB의 HBM2e 메모리를 탑재하고 있습니다.
   - **장점**: AMD는 개방형 소프트웨어 생태계를 강조하며, ROCm 플랫폼을 통해 다양한 AI 프레임워크를 지원합니다.

2. **Google (Tensor Processing Unit, TPU)**
   - **제품**: TPU v4
   - **성능**: TPU v4는 275 TFLOPS의 성능을 제공하며, 대규모 머신러닝 작업에 최적화되어 있습니다.
   - **장점**: 구글 클라우드와의 깊은 통합으로, 클라우드 기반 AI 서비스에서 큰 강점을 가지고 있습니다.

3. **Intel**
   - **제품**: Habana Labs Gaudi2
   - **성능**: Gaudi2는 2 Petaflops의 성능을 제공하며, FP32에서 32 TFLOPS의 성능을 자랑합니다.
   - **장점**: 높은 효율성과 에너지 절약을 강조하며, 데이터 센터 운영 비용 절감을 목표로 합니다.

### 기술 격차

- **성능**: 엔비디아의 최신 GPU는 경쟁사 제품에 비해 높은 TFLOPS 성능을 제공하며, 특히 딥러닝과 AI 추론 작업에서 두드러집니다. H100과 같은 제품은 초대규모 AI 모델 트레이닝에 적합한 성능을 제공합니다.
- **소프트웨어 생태계(매우 중요한 포인트!)**: 엔비디아는 CUDA와 같은 강력한 소프트웨어 플랫폼을 통해 개발자들이 GPU를 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. 이는 엔비디아의 큰 장점으로, 많은 AI 연구자와 개발자들이 엔비디아의 제품을 선호하는 이유입니다.

 

(참고) CUDA 란?

CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다. 주로 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 복잡한 연산을 수행하는 데 사용됩니다. CUDA의 주요 특징과 사용 방법을 쉽게 설명드리겠습니다.

 

CUDA의 주요 특징

1. 병렬 컴퓨팅: GPU는 많은 수의 코어를 가지고 있어 동시에 여러 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. CUDA는 이러한 병렬 컴퓨팅 능력을 최대한 활용하여 복잡한 계산 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.

2. 프로그래밍 모델: CUDA는 C, C++, Python과 같은 언어를 지원하며, 개발자는 CUDA API를 사용하여 GPU를 직접 프로그래밍할 수 있습니다. 이를 통해 CPU와 GPU가 협력하여 작업을 수행하게 됩니다.

3. 확장성: CUDA는 개인용 컴퓨터부터 대규모 데이터 센터에 이르기까지 다양한 시스템에서 사용할 수 있습니다. 따라서 소규모 실험에서부터 대규모 산업 응용 프로그램에 이르기까지 광범위하게 활용됩니다.

- **에코시스템**: 엔비디아는 AI 연산뿐만 아니라 자율주행, 의료, 로봇 등 다양한 분야에서 AI 칩을 활용할 수 있는 광범위한 에코시스템을 구축하고 있습니다.

엔비디아는 이러한 기술적 우위와 소프트웨어 지원을 통해 AI 칩 시장에서 강력한 리더십을 유지하고 있으며, 경쟁자들과의 기술 격차를 유지하고 있습니다. 그러나 AMD, Google, Intel과 같은 경쟁자들도 빠르게 발전하고 있어, 지속적인 혁신과 성능 개선이 필수적입니다.

 

위의 내용이 여러분의 이해에 도움이 되셨길 바랍니다. 감사합니다.