반응형 ai 가속기3 457. TPU와 GPU의 차이, 인공지능 시대의 핵심 연산 장치를 이해하기 TPU와 GPU의 차이, 인공지능 시대의 핵심 연산 장치를 이해하기 서론: 인공지능의 연산 엔진, 왜 TPU와 GPU가 중요한가인공지능 산업이 빠르게 성장하면서 고성능 연산 장치는 더 이상 부가 요소가 아니라 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터를 처리하며 수많은 연산을 반복하는데, 이때 어떤 연산 장치를 사용하느냐에 따라 학습 속도뿐 아니라 비용, 에너지 효율, 서비스 확장성까지 크게 달라집니다. 다시 말해, AI의 ‘두뇌 역할’을 담당하는 연산 장치는 기술 발전의 방향을 결정하는 중요한 요소입니다. 현재 AI 분야를 이끄는 핵심 연산 장치는 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)입니다. GPU는 원래 그래픽 .. 2025. 12. 3. 268. NPU가 AI 가속기를 주도하는 이유 NPU가 AI 가속기를 주도하는 이유 01. 서론: NPU란 무엇인가?1) NPU의 정의와 목적NPU(Neural Processing Unit, 신경처리 장치)는 인공지능(AI) 연산을 보다 효율적으로 수행하기 위해 설계된 특화된 프로세서입니다. 기존의 CPU나 GPU와는 달리, NPU는 AI 모델이 처리하는 방대한 양의 데이터를 효율적이고 빠르게 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 딥러닝과 같은 AI 기술이 급격히 발전하면서 이를 지원하는 고성능의 연산 장치가 필요하게 되었고, 이러한 배경에서 NPU가 등장하게 되었습니다. NPU는 신경망 연산을 위한 특수 구조를 갖추고 있으며, 이를 통해 AI의 추론, 학습, 분석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 목적을 바탕으로 NPU는 특히 자.. 2024. 11. 1. 193. 엔비디아 블랙웰 설계 결함: AI 반도체 시장의 파장 엔비디아 블랙웰 결함: AI칩 설계 문제와 영향 01. 서론1) 엔비디아 블랙웰 시리즈 소개엔비디아의 블랙웰 시리즈는 최신 AI 가속기로, 엔비디아의 혁신적인 기술력을 집약한 차세대 반도체입니다. 블랙웰 시리즈는 B100과 B200 두 가지 모델로 구성되어 있으며, 전작인 H100과 비교하여 성능이 대폭 향상되었습니다. 블랙웰 시리즈는 총 2080억 개의 트랜지스터가 집적되어 있어, AI 처리 성능이 4배 이상 개선되었습니다. 또한 에너지 효율성도 높아져 데이터센터 운영 비용 절감에 크게 기여할 것으로 기대되었습니다. 이러한 뛰어난 성능 덕분에 마이크로소프트, 메타, 구글 등 주요 빅테크 기업들이 대량 주문을 했습니다.2) 블랙웰 설계 결함 발생 배경블랙웰 시리즈의 개발과정에서 엔비디아는 높은 성능과 효.. 2024. 8. 10. 이전 1 다음 반응형
