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딥러닝2

AI 시대의 진정한 무기: HBM, GPU, TPU 차이 완전 정리 AI 시대의 진정한 무기: HBM, GPU, TPU 차이 완전 정리삼성·SK하이닉스가 왜 세계를 흔드는 핵심 플레이어가 되었는가AI 산업의 경쟁 구도가 완전히 바뀌고 있다.이전에는 “CPU 성능”이 가장 중요했다면,지금은 **GPU + HBM + 전용 AI 칩(TPU)**이 산업의 승패를 좌우한다.특히, 2024~2025년 이후의 AI 경쟁은학습 속도, 처리 용량, 메모리 대역폭이 성능을 결정한다.AI 모델 크기가 기하급수적으로 커지면서, 기존 컴퓨팅 방식은 더 이상 감당할 수 없다.그래서 이제 핵심은 단순한 ‘연산력’이 아니라연산 + 메모리 + 아키텍처의 종합 패키지이다.이 글에서는 AI 시대의 3대 핵심 기술인HBM(고대역폭 메모리), GPU(범용 AI 가속기), TPU(전용 AI 가속기)를완벽히 비.. 2025. 11. 23.
NVIDIA CUDA는 왜 ‘독점적’인가? “엔비디아 독주 이유, 드디어 밝혀졌다”“CUDA 생태계가 반도체 시장을 장악한 이유”AI 반도체 시장을 이야기할 때 빠지지 않는 키워드가 있다. 바로 NVIDIA(엔비디아)와 CUDA이다.AI 모델을 학습하고 추론하는 과정은 대부분 GPU에서 이루어지고 있는데,그 GPU 세상에서 엔비디아가 독주하는 가장 큰 이유가 바로 이 CUDA 생태계이다. 하지만 질문은 단순하다.“왜 아무도 CUDA를 따라잡지 못하는가?”“AMD나 인텔도 GPU를 만들 수 있는데, 왜 시장은 엔비디아 중심으로 돌아갈까?” 이 글에서는 CUDA의 독점 구조를 기술적·생태계적·비즈니스 관점에서 파헤친다. 1. CUDA가 무엇이길래? GPU의 언어이자 생태계의 핵심 CUDA(Compute Unified Device Architectu.. 2025. 11. 23.

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