AI 반도체3 엔비디아(NVIDIA) 비지니스 영역, 미래 전망 1. 역사창립 (1993년): 엔비디아는 젠슨 황(Jensen Huang), 크리스 말라초스키(Chris Malachowsky), 커티스 프리엠(Curtis Priem)에 의해 설립되었습니다. 초기 목표는 PC 게임 시장에 초점을 맞춘 그래픽 처리 기술 개발이었습니다.첫 제품 (1995년): 첫 그래픽 카드인 NV1을 출시하며 시장에 진입했지만 큰 성공을 거두지는 못했습니다.GPU 개념 도입 (1999년): 엔비디아는 업계 최초로 GPU(Graphics Processing Unit)를 도입하며 GeForce 256을 출시, 게임 그래픽의 혁신을 가져왔습니다.CUDA 플랫폼 출시 (2006년): GPU를 그래픽 외에도 범용 연산(GPGPU)으로 활용할 수 있는 CUDA 기술을 발표하면서 AI, 데이터 분석.. 2024. 11. 27. AI 반도체 유형과 전망 AI 반도체란?AI 반도체는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 작업을 효율적으로 수행하도록 설계된 특화된 프로세서입니다. 전통적인 CPU나 GPU보다 데이터 처리 속도, 전력 효율, 병렬 처리 능력을 강화해 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 자율주행 등 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. AI 반도체의 주요 유형GPU (Graphics Processing Unit)대표 기업: 엔비디아, AMD.단점: 높은 전력 소모.장점: 유연성과 호환성.초기에는 그래픽 처리에 사용되었지만, 대규모 병렬 연산에 강점이 있어 AI 모델 학습에 최적화됨.TPU (Tensor Processing Unit)AI 추론 및 학습 작업에서 효율적.구글이 개발한 전용 AI 칩으로, 텐서플로우(TensorFlow)와.. 2024. 11. 27. AI 반도체의 전력 소비 문제: 전력 효율이 관건인 이유 AI와 데이터센터의 급격한 발전이 이어지면서 전력 소비량에 대한 논의가 점차 심화되고 있습니다. AI 반도체의 전력 소비 문제는 특히 데이터센터 운영과 관련해 큰 주목을 받고 있습니다. 데이터센터가 전기를 대규모로 사용하면서 전력 설비에 대한 수요가 급증하고, 이에 따라 전력 관련 기업들의 주가가 상승하는 현상도 나타나고 있습니다. 하지만, 데이터센터가 과연 얼마나 많은 전력을 사용하는지, 그리고 왜 AI 반도체의 전력 효율성이 중요한지 살펴보겠습니다.데이터센터와 전력 소비 현황국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2022년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 약 460테라와트시(TWh)로 집계되었습니다. 이는 전 세계 전력 소비량의 약 2%를 차지하는 수치로, 데이터센터가 전력을 상당히 많이 소모하는 것을.. 2024. 11. 10. 이전 1 다음
