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[ETC] "대체 기업 출현 불가능"…엔비디아 '압도적 1위' 질주 비결 [27]


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(IP보기클릭)121.184.***.***

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엔비디아가 지금 잘 나가는 이유가 소프트웨어 스택이 엄청난 투자를 하기 때문입니다. 하드웨어만 만들어서 던져준다고 이 정도 급까지 성장 못해요.
23.05.31 20:53

(IP보기클릭)180.230.***.***

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cuda 처음 만들때부터 한결같았지 근데 다른 기업들은?
23.05.31 21:27

(IP보기클릭)121.184.***.***

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그리고 유행을 만들었다고 해도 틀린 말이 아닙니다. 누구나 용산에서 지포스를 사서 딥러닝을 돌려볼 수 있게 해줬으니까요.
23.05.31 20:54

(IP보기클릭)211.106.***.***

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당분간은 AI에선 독보적일 수밖에 없음..위에도 엤지만 단순 HW 때문에 고평가 받는게 아님...CUDA 기반의 SW에서도 독보적이고 무엇보다도 딥러닝 배울때 어느 레벨까진 죄다 쿠다 기반 엔비디아 GPU를 이용해서 배움..즉, 어도비 가두리 생각하면 됨..거기에 NPU가 성장해도 학습은 GPU기반 워크스테이션에서 하는 경우가 대부분임.
23.05.31 21:41

(IP보기클릭)182.221.***.***

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AI 딥러닝 유행을 만든게 엔비디아
23.05.31 20:28

(IP보기클릭)39.7.***.***

아무튼 테슬라가 더 좋고 구글이랑 마소가 자체칩 만들면 거품 꺼져서 망할거라고 거품물던데.
23.05.31 20:27

(IP보기클릭)182.221.***.***

루시오르
2020년도에도 압도적인 점유율이었음 | 23.05.31 20:29 | | |

(IP보기클릭)39.7.***.***

루리웹-2861886917
어.. 뭐 근데 신앙문제라 어쩌겠음 | 23.05.31 20:31 | | |

(IP보기클릭)116.127.***.***

루시오르
암만 마소나 구글 등 빅테크 기업에서 자체칩 만들어도 그건 그곳에섬나 쓸수 있는 것이고 보편적으로 엔비디아 쓸 수 밖에 없는데 ㅋㅋㅋ 자체칩 개발이 쉬운것도 아니고 칩을 만든 후 새 칩도 계속 만들어야 하는데 그게 쉽나. 테슬라 칩이 A100은 이겼다고는 하는데 H100은 글쎼요. 테슬라 D1칩의 성능이 362테라플롭스(Tflops)라고는 하고 A100이 362테라플롭스(Tflops)이거든요. 성능이 같다고는 하지만 여기서 테슬라에서 원하는 특정한 명령어를 중심으로 계산을 한다면 엔비디아보다 좋은 건 맞는데 이젠 과거의 일이 되었죠. D2 내놓으면서 6배 성능을 내놓지 않으면 못 이겨요. 근데 그게 쉽게 될런지 ㅋㅋㅋ 시간이 지나면 지날수록 그 편차가 더 커질텐데. 괜히, 수 많은 기업에서 H100을 6천만원 이상 주면서 사는 것이 아니죠. 다만, 가격적인 부분에선 아무래도 자체칩이 훨씬 유리합니다. 가성비를 볼 것인가 절대 성능만 볼 것인가를 봐야 할 때가 된 것 같네요. | 23.05.31 20:46 | | |

(IP보기클릭)118.35.***.***

루리웹-8365249168
그런데 엔비디아 주 고객사들이 구글, ms, 등의 빅테크 기업들인데요.... | 23.06.01 06:48 | | |

(IP보기클릭)182.221.***.***

BEST
AI 딥러닝 유행을 만든게 엔비디아
23.05.31 20:28

(IP보기클릭)223.62.***.***

루리웹-2861886917
그 유행을 만들려고 15년전부터 투자함 | 23.05.31 20:44 | | |

(IP보기클릭)116.127.***.***

루리웹-2861886917
그거 시작이 구글일텐데요. 그 다음이 마소이고. 왠 엔비디아가 유행을 만들었다고 하는 거죠? 하드웨어 만드는 회사이지 소프트웨어를 만드는 회사가 아닌데요. | 23.05.31 20:48 | | |

(IP보기클릭)121.184.***.***

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루리웹-8365249168
엔비디아가 지금 잘 나가는 이유가 소프트웨어 스택이 엄청난 투자를 하기 때문입니다. 하드웨어만 만들어서 던져준다고 이 정도 급까지 성장 못해요. | 23.05.31 20:53 | | |

(IP보기클릭)121.184.***.***

BEST
루리웹-8365249168
그리고 유행을 만들었다고 해도 틀린 말이 아닙니다. 누구나 용산에서 지포스를 사서 딥러닝을 돌려볼 수 있게 해줬으니까요. | 23.05.31 20:54 | | |

(IP보기클릭)121.184.***.***

루리웹-8365249168

| 23.05.31 21:19 | | |

(IP보기클릭)118.32.***.***

루리웹-8365249168
뭔 구글입니까 ㅋㅋㅋㅋ 그럼 클라우드의 시초는 아이클라우드고 ai는 시리입니까 ㅋㅋㅋ 이미 오래전에 있던 기술이고 그걸 활용한건데 ㅋㅋ 시초의 의미는 없고 그걸 누가 가장 잘 키웠느냐가 중요한거에요 ㅋㅋ | 23.05.31 21:24 | | |

(IP보기클릭)211.51.***.***

루리웹-8365249168
엔비디아가 소프트웨어를 만드는 회사가 아니라뇨 ㅋㅋ 06년에 발표한 CUDA 부터 시작해서 최근 3년간 GTC만 봐도 얘네 단순 팹리스는 아니에요 | 23.05.31 21:34 | | |

(IP보기클릭)121.172.***.***

루리웹-2861886917
엔비디아가 딥러닝 유행을 만든건 아니고요. 딥러닝은 하드웨어와 별개로 알고리즘이 연구되고 있었고, 그 알고리즘을 빠르게 수행할 하드웨어가 필요했던건데, 때마침 엔비디아는 cuda 로 병렬컴퓨팅 가속 프로세서를 사용할 수 있는 소프트웨어적인 환경이 만들어져있던 참이었던겁니다. gpu로 cpu보다 훨씬 빠르게 딥러닝 수행을 할 수 있는 솔루션이 있다보니 ai연구자들이 엔비디아 gpu를 활용하기 시작했고, 그게 전부 cuda 생태계가 되버린거. | 23.05.31 23:24 | | |

(IP보기클릭)121.172.***.***

clubhouselover
대략 십수년 전쯤 젠슨황이 키노트때 CUDA 홍보하면서 엔비디아는 애플과 같은 소프트웨어 기업이 될거다 라고 했을때 파코즈등 틀딱 암등이들이 엄청나게 비웃던 댓글들이 기억나는데, 남이 하는 성과를 비웃기만 하는 헤이터들과 미래를 보고 전진하는 리더의 차이가 그런거죠. | 23.05.31 23:28 | | |

삭제된 댓글입니다.

(IP보기클릭)1.1.***.***

[삭제된 댓글의 댓글입니다.]
패왕유비
음.. 그건 좀 어려운 문제인 것 같아. 하지만 AMD는 최근 CPU와 GPU 분야에서 좋은 성과를 내고 있으니까, 언젠가는 엔비디아를 따라잡을 수 있을지도 몰라, 흥. | 23.05.31 20:29 | | |

삭제된 댓글입니다.

(IP보기클릭)121.184.***.***

[삭제된 댓글의 댓글입니다.]
ToBabel
이미 AI칩 업체는 난립이라고 해도 될 정도로 많아요. 데이터센터급 포트폴리오를 갖춘 업체도 이미 있습니다. | 23.05.31 20:51 | | |

(IP보기클릭)119.196.***.***

1. 다른 업체도 AI칩 개발에 박차를 가할듯 함. 몇년이 걸릴지는 모르지만. 다른 회사들이 캐시 카우에 안 덤빌리가 있나. 2. AI칩으로 판매가 너무 잘되면 또 PC용 그레픽카드 대란으로 가격이 오를 가능성도 있음.
23.05.31 21:03

(IP보기클릭)123.213.***.***

로얄가드
게이밍 칩 공급 문제 말고는 딱히 영향이 없을 것 같고, AI 서버에서만 해당되기 때문에 기업들이 주 대상임... | 23.06.01 07:33 | | |

(IP보기클릭)180.230.***.***

BEST
cuda 처음 만들때부터 한결같았지 근데 다른 기업들은?
23.05.31 21:27

(IP보기클릭)118.32.***.***

월급루팡성과급기원
비슷한 사례로 뉴럴엔진으로 놀림 받던 애플은.. 이제와서 다 따라는 중 ㅋㅋ | 23.05.31 21:31 | | |

(IP보기클릭)118.32.***.***

뉴럴엔진에 미칠 듯이 돈을 박는 애플 같은 기업이 대안이 될 수 있죠.. 다만 자신의 생태계에서만 써야하는 단점이지만.. 엔비디아가 미칠 듯이 투자한 결과가 나오는 것 뿐.. 하드웨어를 다루지 않는 MS 구글 같은 기업은 이 분야에서 큰 성장을 할 수 없을 것이고 고 연산에 투자하는 기업들이 성장할 것인데 AMD는 아님
23.05.31 21:30

(IP보기클릭)59.28.***.***

솔직히 채굴로 쓰일 때는 쓸데 없는 에너지 낭비라 생각됐지만 AI에 사용되니 쓸모 있어 보임.
23.05.31 21:31

(IP보기클릭)175.210.***.***

이런 얘기 나올때마다 만능구글설 설파하는 구글무새들 튀어나오는건 진짜 컴찔이들 종특인가
23.05.31 21:40

(IP보기클릭)211.106.***.***

BEST
당분간은 AI에선 독보적일 수밖에 없음..위에도 엤지만 단순 HW 때문에 고평가 받는게 아님...CUDA 기반의 SW에서도 독보적이고 무엇보다도 딥러닝 배울때 어느 레벨까진 죄다 쿠다 기반 엔비디아 GPU를 이용해서 배움..즉, 어도비 가두리 생각하면 됨..거기에 NPU가 성장해도 학습은 GPU기반 워크스테이션에서 하는 경우가 대부분임.
23.05.31 21:41

(IP보기클릭)123.213.***.***

牙武露來異
2세대 AI 칩은 학습용에 주로 쓰이고, 서버용으로 쓰일려면 1세대 AI 칩으로 해야함... | 23.06.01 07:35 | | |

(IP보기클릭)118.35.***.***

당분간은 몰라도 앞으로는 모르겠음 당장 ms, 구글도 자체칩 만들고 있고 sw 중요하다고 하는데 구글, ms도 sw 못만드는 기업도 아니고;; 그리고 엔비디아가 ai 시장이 커지면서 확 컸는데 ai 시장을 주도하는 기업이 ms, 구글인데;;;
23.06.01 06:50


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