AI 처리의 미래: GPU를 넘어 특수 AI 칩의 등장

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AI 칩의 진화: GPU를 넘어서

생성 AI 의 미래를 주도하기 위한 경쟁이 현재 진행 중이며, 이는 단지 소프트웨어 에 관한 것이 아닙니다 . 이러한 기술적 경이로움의 핵심, 즉 그들이 실행되는 프로세서는 엄청난 변화를 목격하고 있습니다. Microsoft , Google , AWS와 같은 업계 거대 기업 과 OpenAI 와 같은 AI 중심 기업은 모두 AI 워크로드를 구동하기 위한 특수 칩 개발 에 깊이 뛰어 들어 표준 GPU 기반 AI 시스템에서 크게 벗어나고 있습니다.

GPU에서 멀어지는 이유는 무엇입니까?

수년 동안 Nvidia는 AI 계산을 지원하는 데 있어 최고의 이름이었습니다. A100 및 H100 GPU는 시장에서 틈새 시장을 개척하여 AI 데이터 센터의 필수 구성 요소로 자리매김했습니다. 그러나 생성 AI 에 대한 수요가 증가하면서 이러한 GPU의 일부 한계가 노출되고 있습니다.

 

IDC의 연구 관리자인 Nina Turner는 "GPU는 생성적 AI 워크로드에 가장 효율적인 프로세서는 아니며 맞춤형 칩은 GPU의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다"라고 말하면서 이 주제를 조명했습니다. TechInsight의 Dan Hutchison은 "GPU는 운영 비용이 매우 많이 듭니다 ."라고 자세히 설명했습니다. 그는 GPU의 범용성을 지적하며 "AI의 필수 계산에 매우 효율적입니다."라고 말했습니다.

맞춤형 칩: 차세대 개척자

맞춤형 칩 개발의 핵심 주장은 분명합니다. 최적화된 성능 과 비용 효율성 입니다. AI 작업, 특히 생성적 AI의 특수한 특성으로 인해 이러한 고유한 요구 에 맞는 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다 . AI 워크로드용으로 특별히 칩을 제작함으로써 기업은 더 빠른 처리 시간, 더 나은 에너지 효율성 및 장기적으로 더 비용 효율적인 운영을 보장할 수 있습니다 .

경쟁 환경

Nvidia는 현재 AI 칩 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있지만, 맞춤형 칩으로의 이러한 전환은 새로운 플레이어와 경쟁 심화를 위한 길을 열어줄 수 있습니다 . 클라우드 서비스 제공업체와 AI 회사가 AI 작업에서 GPU보다 뛰어난 성능을 발휘할 뿐만 아니라 투자 수익 측면에서 전환을 정당화하는 칩을 개발하는 것은 공개적인 과제 입니다 .

결론

AI가 계속 발전함에 따라 이를 지원하는 기술 도 발전하고 있습니다. AI 워크로드를 위한 맞춤형 칩으로의 전환은 업계에서 중요한 변곡점을 나타냅니다. 기업은 최고의 알고리즘뿐만 아니라 이를 실행할 최고의 하드웨어도 찾고 있습니다. 향후 몇 년 동안 AI 처리의 혁명을 목격하여 더 빠르고 효율적이며 비용 효율적인 AI 시스템의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

 

참조 : [이 대화는 IDC 및 TechInsight 에서 수집한 사용자 의견과 통찰력을 바탕으로 작성되었습니다 .]