반응형 엔비디아3 엔비디아 관점에서 보는 HBM3(HBM3E) vs HBM4: 무엇이 어떻게 달라지나? 엔비디아 HBM3(HBM3E)와 HBM4, 무엇이 핵심적으로 달라질까?I. 먼저 한 줄 정리: “HBM은 누가 만들고, 엔비디아는 무엇을 얻나?”HBM(High Bandwidth Memory)은 엔비디아가 직접 제조하는 메모리가 아니라, SK hynix·삼성·마이크론 같은 메모리 업체가 만들고, 엔비디아는 이를 GPU 패키지에 탑재해 초고대역폭을 확보합니다. 엔비디아 관점의 본질AI 모델이 커질수록 연산(FLOPS) 못지않게 메모리 대역폭이 성능/효율을 좌우합니다. HBM은 GPU가 놀지 않게 만드는 “데이터 고속도로”에 가깝습니다. II. HBM이 왜 GPU(특히 AI)에서 결정적일까?대역폭 병목 완화: 연산이 빨라도 데이터를 못 가져오면 GPU가 대기합니다.전력 대비 효율: 동일 연산에서 “메모리 .. 2026. 2. 25. 자율주행 차량 플랫폼 ‘알파마요(Alpamayo)’ 완전 정리: 무엇이고, 자동차 산업을 어떻게 바꿀까? 자율주행 플랫폼 ‘알파마요(Alpamayo)’ 완전 정리, 무엇이고, 자동차 산업을 어떻게 바꿀까?엔비디아(NVIDIA)가 공개한 알파마요는 자율주행의 핵심을 “보는 것(인식)”에서 “생각하는 것(추론)”으로 옮기려는 오픈 VLA(Vision-Language-Action) 모델·플랫폼입니다. 이번 글에서는 알파마요의 구성과 핵심 개념, 그리고 완성차/OEM·부품사·로보택시·규제·데이터/컴퓨팅 생태계에 미칠 영향을 정리합니다. I. 한 문장으로 요약알파마요(Alpamayo)는 오픈 VLA 모델을 중심으로, 자율주행 개발을 훈련·시뮬레이션·차량 탑재(배포)까지 이어주는 “플랫폼형 포트폴리오”로 소개되며, 특히 롱테일(희귀·위험) 시나리오에서 추론(Reasoning)을 통해 더 안전하고 설명 가능한 의사결정.. 2026. 1. 28. [#621-T-38] 구글 TPU vs 엔비디아 GPU 완전 비교 가이드 구글 TPU vs 엔비디아 GPU, 뭐가 다른가?“딥러닝을 돌릴 때 TPU가 더 좋은가, GPU가 더 좋은가?” 헷갈리는 두 가속기의 개념·용도·장단점을 한 번에 정리합니다. TPU란? GPU란? AI 가속기 비교 딥러닝 인프라: TPU는 구글이 설계한 AI 전용 행렬 연산 칩, GPU는 엔비디아가 만든 그래픽 + AI 범용 가속기입니다. TPU는 구글 클라우드 전용, GPU는 전 세계 표준이라고 보면 이해가 쉽습니다. 1. TPU와 GPU, 한 줄 정의1) TPU (Tensor Processing Unit)TPU는 Google이 직접 설계한 AI 전용 ASIC(특수 목적 칩)입니다. 이름 그대로 텐서(Tensor) 연산, 즉 대규모 행렬 곱에 특화되어 있습니다.딥러닝 학습·추론용으로 설계된 전용 칩내.. 2025. 12. 3. 이전 1 다음 반응형
