NVIDIA와 AMD의 AI 반도체 기술 차이에 대해 설명드리겠습니다. 두 회사는 AI 연산을 처리하는 GPU의 중요성이 높아지면서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
NVIDIA vs AMD
NVIDIA는 AI 시대가 본격적으로 시작되면서 GPU 시장에서 강력한 입지를 구축했습니다. 특히, 그들의 H100 칩은 대량으로 묶어서 사용할 때 가장 효율적이며, 주로 대형 데이터센터에서 클라우드 방식으로 고객에게 제공됩니다. NVIDIA는 또한 쿠다(CUDA)라는 GPGPU 소프트웨어를 통해 하드웨어 가속화 기술을 제공하고 있으며, AI 개발 전용 툴인 AI 파운드리 플랫폼도 출시할 예정입니다.
AMD는 최근 MI300 시리즈를 발표하며 NVIDIA에 도전장을 내밀었습니다. 이 칩은 NVIDIA의 H100에 비해 고속 컴퓨팅 성능이 2.4배, AI 연산 능력은 1.3배, AI 추론 부분은 10~60% 빠르다고 합니다. AMD는 또한 자사의 GPGPU 플랫폼인 ROCm을 업데이트하여 LLM 모델과 생성형 AI에 특화시켰으며, 인공지능 기업들을 인수하여 소프트웨어 역량을 강화하고 있습니다.
두 회사 모두 온디바이스 AI 영역에서도 경쟁하고 있습니다. 온디바이스 AI는 기기에 AI 칩이 탑재되어 인터넷 연결 없이도 AI 학습과 연산을 수행할 수 있는 기술입니다.
요약하자면, NVIDIA는 GPU 시장에서 오랜 기간 동안 선두주자로 자리매김해왔으나, AMD는 최신 칩과 소프트웨어 업데이트를 통해 기술 격차를 줄이고 있습니다. 두 회사는 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 온디바이스 AI 분야에서 각자의 강점을 활용하여 경쟁을 이어가고 있습니다.
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