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24/10/15 14:42
엔비디아 고유의 기술인 CUDA 때문에 그렇습니다.
CUDA라는게, 일종의 프로그램 언어인데, 이걸 이용하면 GPU가 기존의 3D 그래픽 연산에 사용하던 연산능력을 수학적 연산에 사용할 수 있도록 하거든요. CPU처럼 복잡한 기능을 만들지는 못하는 제한이 있는 대신 GPU의 수천개 코어를 동시에 사용해서 엄청난 속도로 단순 연산을 병렬처리할 수 있는데, 이게 물리연산, 채굴, AI 등에 딱 들어맞습니다. 그 때문에 절대적 우위를 가져왔죠. AMD는 이 쪽 분야에서 뒤쳐졌고요.
24/10/15 14:43
1.채굴은 AMD 제품들도 많이 쓰였습니다. 메모리 대역폭이 좋으면서 가격도 엔비디아보다 싼 제품군들이 있었기 때문이죠(채굴때는 GPU가 아니라 VRAM쪽에 로드가 많이 걸리는거라 전성비도 별차이 없습니다)12-13년에는 라데온 280/290 16-17년에는 라데온 480 570 580이 지포스보다도 우선 선호되던 채굴카드였고 20-21년에는 6800xt도 나쁘지는 않았지만 생산물량자체가 적었습니다..
2.ai는 갖춰진 라이브러리가 중요한데 amd의 소프트웨어 개발인력풀이 엔비디아는 물론이고 인텔보다도 모자릅니다. 그래서 선호가 안되는거고 자체적으로 저걸 해결할 실력이 있는곳에서는 사가기도 합니다.(당연히 amd ai제품군이 ai사업에 활용될 가능성이 없는건 아니고요) https://gigglehd.com/gg/hard/16553611 이번에 새로나온 제품군만 해도 벌써 50만 이상 팔렸습니다
24/10/15 14:44
엔비디아가 CUDA라는 소프트웨어 플랫폼을 오랫동안 AI쪽에 정착시켜와서 거의 모든 연구자들이 CUDA 기반으로 연구를 합니다.
AMD는 이에 대항해 ROCm이라는 플랫폼을 내놓기는 했는데 아직 완성도 차이가 큽니다. ROCm이 CUDA의 완성도를 어느 정도 따라가면 가격에서 우위를 갖고 ROCm으로 갈아타는 경우도 생길지 모르지만, 지금에 와서는 각사의 연구개발비 차이가 워낙 벌어져서 가능할 것 같지 않구요.
24/10/15 16:48
차이가 나는 원인 중 하나로 CUDA는 위에분들이 많이 이야기를 해주셨고
또 중요한것 중 하나가 NVIDIA는 서버, 랙, 데이터센터 단위로 통합을 할 수 있는 플랫폼이라고 해야될까요 그런것들에 대한 투자를 오래전부터 많이 했어요. 지금은 전설의 사진이 되어버린 젠슨황이 일론한테 DGX-1 최초 시제품 배송하는 사진 같은것만 봐도 단순히 1개의 칩을 만드는게 아니라 8개의 칩을 묶어서 서버로 만들고 그러한 서버를 여러개 묶어서 지금의 블랙웰 72 플랫폼처럼 만드는 그런 작업을 거의 십년동안 해왔어요 이에 필요한 네트워크 칩 만드는 기술도 오래 개발했구요. 의외의 사실이지만 AI용으로 쓰이는 초고속 랜카드 스위치같은것도 엔비디아가 잘만듭니다. 멜라녹스 인수해서 지금의 인피니밴드 독점체제를 공고히 한것도 있고 하드웨어에 옛날부터 관심 많으셨다면 들어보셨을만한 GeForce NVLINK같은것도 잘 발전시켜서 지금 AI 시장에서도 톡톡히 쓰고 있구요. AMD랑 NVIDIA가 칩대칩으로 보면 어... 이정도면 가격차 감안할때 해 볼만한가? 싶다가도 시스템대시스템으로 보면 넘사벽으로 차이나는게 이런것들 다 모여서 차이가 나는 것 같습니다.
24/10/15 18:34
CUDA를 다른시각에서보면 ai연구가 많이 오픈소스화 되었기 때문에 같은 환경이 유리하고 기술 발전속도가 매우 빠른편이라서 같은 개발환경이라는 장점이 더 커지는 것 같습니다. 그래서 쿠다같은 하드웨어 종속 라이브러리가 아니어도 인기 라이브러리로 더 잘 모이는 것 같습니다.
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