[일반] 왜 ai에서 엔비디아 칩이 중요하건가요?

[익명(119.64)]

뉴비입니다.

ai 기업들이 모두 엔비디아 칩이 중요하다고 하는데

왜 그런건지 핵심을 간단하게 설명해주실 수 있을까요

[ㅇㅇ 1(211.54)]

AI 기업들이 엔비디아 칩을 중요하게 여기는 이유는 다음과 같습니다. 엔비디아 GPU는 AI 연산에 특화된 병렬 처리 구조를 가지고 있어, 대규모 데이터를 동시에 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 딥러닝 모델 학습과 추론에 필수적인 성능을 제공합니다. 또한, 엔비디아가 제공하는 CUDA와 같은 소프트웨어 플랫폼은 AI 개발 환경을 효율적으로 구축하도록 지원하여 개발 시간 단축과 성능 최적화를 가능하게 합니다.

[익명(liberal1385)]

Cuda

[익명(skirt8272)]

엔비디아보다 성능이 좋은게 없음 - dc App

[익명(magazine1419)]

성능이 제일 좋음

[ㅇㅇ 2(59.29)]

현재 AI의 방식은, 수백만~수백억개의 숫자들을 사칙연산으로 계산해서 업데이트 해야 함. 그러다보니, CPU 같은 고급연산을 빠르게 하는 것보다, 사칙연산을 그냥 병렬적으로 많이 잘 하는 게 좋음. 하필 그런 작업을 하던 컴퓨터 부품이 있었는데, 그게 그래픽카드(GPU). 듣기론 그래픽 작업이 사칙연산을 엄청나게 한다고 함. 어쨌든, GPU를 쓰기도 하는데, 엔비디아에서 자기네 GPU를 AI에 최적화 되게끔 CUDA라고 생태계도 구성해놓음. 처음엔 이렇게 성장할 줄 몰랐겠지만. 어쨌든 그래서 GPU가 엄청 필요한데, 엔비디아 GPU에서 최적화된 상태라 엔비디아가 계속 유리한 상황. 다만 TPU라든지, AI 전용 칩을 만들려는 시도는 계속 있음.

[글쓴 ㅇㅇ(119.64)]

고맙소 제미나이한테 물어보니 님 답변이 5점만점에 5점이라고함

[ㅇㅇ 2(59.29)]

[익명(compact5711)]

엔비디아 칩이 고성능이기도 하고, 처음 연구할때 엔비디아 칩을 써서 연구했었어서 떼놓기도 힘들어서 그럼

[익명(novel1295)]

병렬연산에 특화된게 gpu인데 이게 ai에 필요한 기능이라 그럼 구글은 거기에 한걸음 더 나아가 완전 ai에 특화된 gpu인 tpu를 자체적으로 만들어 사용하고 있음