NVIDIA의 부상
반도체 산업은 지난 수십 년 동안 다양한 기업들이 패권을 놓고 경쟁하면서 상당한 변화를 겪었습니다. 그중 엔비디아는 반도체 설계뿐 아니라 AI 지형 혁신 분야에서도 선두주자로 떠올랐다. 이 블로그 게시물에서는 NVIDIA가 세계 최고의 반도체 설계 회사로 성장한 이유, NVIDIA의 반도체가 어떻게 AI 세계를 변화시켰는지, 그리고 NVIDIA가 Intel을 압도하는 이유를 자세히 살펴보겠습니다.
최고의 반도체 설계 회사가 되기 위한 NVIDIA의 여정은 발명, 전략적 비전, 우수성에 대한 이야기입니다. 1993년에 혁신을 이룬 NVIDIA는 원래 게임 및 전문적인 요청을 위한 플레이트 재활용 장치(GPU)에 집중했습니다. 그럼에도 불구하고 회사의 비전가들은 플레이트를 넘어서는 GPU의 가능성을 재빠르게 존중했습니다.
NVIDIA의 GPU는 혁신적인 뼈대와 뛰어난 성능으로 유명합니다. 2006년 CUDA(Cipher Unified Device Architecture) 플랫폼의 서문은 발명가들이 범용 컴퓨팅을 위한 GPU의 대규모 병렬 처리 성능에 영향을 미칠 수 있게 된 중요한 순간이었습니다. 이 발명은 GPU가 과학적 탐구, 회계 모델링, 그리고 가장 중요하게는 인공 지능에 사용될 수 있는 길을 열었습니다.
회사는 지속적으로 반도체 기술의 한계를 뛰어넘고 있습니다. NVIDIA는 각각의 새로운 세대의 GPU를 통해 성능, 전력 효율성, AI 기능 면에서 상당한 발전을 이루었습니다. Volta, Turing 및 Ampere 인프라는 진화하는 다채로운 근면 요구를 충족하는 슬라이스 에지 기술을 제공하려는 NVIDIA의 노력을 보여줍니다.
NVIDIA의 전략적 접근과 연결은 NVIDIA의 상승에 중추적인 역할을 했습니다. 예를 들어, 2020년 Mellanox Technologies의 인수로 고성능 컴퓨팅 및 데이터 센터 분야에서 NVIDIA의 역량이 강화되었습니다. Mellanox의 고속 네트워킹 기술을 통합함으로써 NVIDIA는 AI 및 데이터 센터 요청에서 입지를 강화했습니다.
선도적인 기술 기업 및 탐사 기관과의 연결도 필요했습니다. Google, Microsoft, Amazon Web Services(AWS)와 같은 거대 기업과의 협력을 통해 NVIDIA의 범위와 영향력이 확대되었습니다. 이러한 연결을 통해 대규모 AI 및 Pall 컴퓨팅 환경에서 NVIDIA GPU의 배포가 쉬워졌으며 지배력이 더욱 확고해졌습니다.
탐색 및 개발(R&D)에 대한 NVIDIA의 변함없는 초점은 도전자들을 단편적으로 만들어줍니다. 회사는 발명을 추진하고 앞서 나가기 위해 R&D에 막대한 투자를 하고 있습니다. R&D에 대한 이러한 헌신은 AI 워크로드에 특화된 Tensor 코어 개발 및 NVLink 고속 상호 연결 서문과 같은 개선으로 더욱 강화되었습니다.
NVIDIA Semiconductor가 AI 세계를 어떻게 변화하였는가
NVIDIA가 AI 세계에 미치는 영향은 과장될 수 없습니다. 이 회사의 반도체는 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 처리에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하여 AI에 혁명을 일으켰습니다. 다음은 NVIDIA의 반도체가 AI를 전환한 세 가지 중요한 방법입니다.
딥 리터러시(Deep Literacy) 가속화
AI의 하위 집합인 딥 리터러시(Deep Literacy)에는 패턴을 파악하고 예측을 하기 위해 방대한 양의 데이터에 대한 신경망을 훈련시키는 것이 포함됩니다. 이 프로세스에는 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하며 기존 CPU에서는 이를 효율적으로 제공하기 위해 노력했습니다. 유사한 처리 기능을 갖춘 NVIDIA의 GPU는 게임 체인저임이 입증되었습니다.
CUDA 지원 GPU의 등장으로 실험자와 발명가는 딥 리터러시 모델을 매우 빠르게 훈련할 수 있었습니다. NVIDIA의 GPU는 훈련 과정을 가속화하여 필요한 시간을 몇 주에서 며칠 또는 몇 시간으로 단축했습니다. 이러한 가속화로 인해 AI 탐색이 정상화되어 더 많은 기관과 기업이 심층적인 읽고쓰기 능력을 실험하고 해당 분야의 발전에 기여할 수 있게 되었습니다.
실시간 AI 운영 활성화
NVIDIA의 GPU는 실시간 AI 작업을 가능하게 하여 의료, 자동차, 엔터테인먼트와 유사한 실사를 실현했습니다. 의료 분야에서 AI 기반의 개별 도구는 의료 이미지를 실시간으로 분석하여 민어가 상태를 조기에 발견하고 치료하도록 유도할 수 있습니다. 자동차 분야에서 NVIDIA의 GPU는 독립 차량 뒤의 AI 시스템을 지원하여 실시간 객체 발견 및 의사 결정을 가능하게 합니다.
게임 및 엔터테인먼트 부문도 엄청난 역할을 해왔습니다. AI 기반 플레이트의 발전, 사실적인 시뮬레이션, 대화형 제스처는 NVIDIA의 GPU를 통해 가능해졌습니다. 이러한 실시간 작업은 성능과 놀라운 경험에 새로운 기준을 제시하여 AI가 달성할 수 있는 한계를 뛰어 넘었습니다.
AI 연구 및 혁신 추진
AI 탐사 및 발명에 대한 NVIDIA의 기부는 단순한 작업 그 이상입니다. 이 회사는 GPU에서 AI 워크로드를 최적화하는 cuDNN 및 TensorRT와 유사한 포괄적인 소프트웨어 패브릭 및 라이브러리를 제공합니다. 이러한 도구는 실험자와 발명가가 NVIDIA의 과제의 결과를 극대화하여 AI의 발전을 더욱 촉진할 수 있도록 지원합니다.
또한, 오픈 소스 기업에 대한 NVIDIA의 지원과 AI 커뮤니티에 대한 적극적인 참여는 협업과 지식 공유를 촉진합니다. NVIDIA는 기술에 대한 접근성을 높이고 새로운 AI 운영 개발을 지원함으로써 다양한 분야에서 발명을 육성하고 AI 포기를 가속화하는 생태계를 만들었습니다.
엔비디아가 인텔을 이긴 이유
NVIDIA가 반도체 분야의 선두에 오르고 Intel에 대한 승리는 발명, 전략적 초점, 요청 경직성을 비롯한 여러 요인에 기인할 수 있습니다.
NVIDIA의 GPU는 Intel의 얽힌 플레이트 결과와 개별 GPU를 지속적으로 능가했습니다. 유사한 처리 및 AI 워크로드를 위한 기술 인프라 개발에 회사가 집중함으로써 상당한 우위를 확보했습니다. Intel은 GPU 기술에서 발전을 이루었지만 NVIDIA의 Immolation의 성능과 효율성에 부응하기 위해 부단히 노력해 왔습니다.
GPU 요청에서 NVIDIA의 지배력은 고성능 컴퓨팅 및 데이터 센터에서의 강력한 입지로 더욱 확증됩니다. AI 및 기계 활용 능력 워크로드가 계속 증가함에 따라 중요한 GPU에 대한 수요는 여전히 높으며 NVIDIA의 기술은 이러한 수요를 충족하는 데 매우 적합합니다.
NVIDIA의 전략적 비전과 발생하는 요청에 대한 집중은 성공에 중추적인 역할을 했습니다. 회사는 AI 및 범용 컴퓨팅을 위한 GPU의 가능성을 조기에 인식함으로써 새로운 기회를 모색하고 보조금을 지급할 수 있었습니다. AI, 게임 및 데이터 센터를 목표로 하는 NVIDIA의 통찰력은 성과를 거두어 이러한 고성장 요청의 리더로 자리매김했습니다.
Intel은 전통적으로 CPU와 더 광범위한 반도체 요구에 중점을 두었습니다. 인텔은 AI 및 GPU 영역에 진입하기 위해 땀을 흘렸지만, 다각화된 초점으로 인해 이러한 전문 영역에서 경쟁 우위가 약화되었습니다. NVIDIA의 명확하고 목표화된 전략을 통해 NVIDIA는 성실함을 선도하는 기술 개발에 자금과 땀을 집중할 수 있었습니다.
NVIDIA의 민첩성과 신속한 도입 능력은 경쟁 우위를 제공했습니다. 함정을 극복하고 새로운 기술을 시도하고 변화하는 요청 역학에 적응하는 회사의 순응성을 통해 바람보다 앞서 나갈 수 있었습니다. 끊임없는 향상을 위한 NVIDIA의 노력과 지원 문제를 해결하기 위한 비전 있는 접근 방식을 통해 NVIDIA는 지원 발명가라는 명성을 얻었습니다.
반면 인텔은 빠르게 변화하는 반도체의 완고함을 따라가는 데 어려움을 겪었습니다. 제조 공정 개선과 제품 출시가 지연되면서 경쟁력이 저하되었습니다. NVIDIA는 민첩한 접근 방식과 발명에 대한 집중을 통해 요청 기회를 포착하고 선두 위치를 유지할 수 있었습니다.