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호
호롱불 (59.♡.194.211)
2025년 12월 1일 AM 04:19 · 수정됨(14:27)
조회 6,535 공감 0
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댓글 (19)
- 나
나르는곰돌이2
25.12.01 · 211.♡.65.197
- 호
호롱불
→ 나르는곰돌이2 작성자 25.12.01 · 59.♡.194.211
그러면 기존 Pytorch, CUDA를 쓰는 환경에서 텐서플로우, JAX, TLA로 전환하는데 어려움이 없는건가요?
낯선 환경을 접하는데 거부감이 덜한가보네요. 물론 중간전환/번역 기능이 있다고 하지만 성능 최대 20% 손실을 본다고 알고 있는데 괜찮은지요? 저도 기사로만 접했는데 현업분들의 의견이 궁금해서 순수하게 궁금해서 여쭤봅니다. -
디디카페인중독
→ 호롱불 25.12.01 · 211.♡.95.196
추론에선 큰 문제 없다고 봐야죠.
학습은 엔비디아를 쓰더라도, 대규모 추론서비스는 tpu로 가게 될겁니다.
일단 그렇게 되면 학습 대체도 어렵지 않게 되겠죠. - 사
사수자리
→ 호롱불 25.12.01 · 39.♡.46.227
TPU로의 이전은 노력이 들어갈 수 밖에 없습니다. 마우스 클릭으로 딸깍하면 되는 게 아니라서..
기존에 NVIDIA 하드웨어에서 쌓아온 노하우를 버리기도 쉽지 않을 거고요. -
집집사C
→ 호롱불 25.12.01 · 112.♡.133.131
현업은 아니지만 말씀하신 20% 손실에 대한 진위 여부를 확인하는 결과물을 찾아내지 못했습니다.
Pytorch에서 JAX 전환은 쉽지 않을 겁니다.
단순하게만 보아도 PyTorch: 객체 지향, 상태 기반 이고, JAX: 함수형, 순수 함수 기반 이라
어려움이 있을거라 생각됩니다. -
아아무개00
→ 집사C 25.12.01 · 178.♡.142.161
큰 줄기에서 라이브러리만 있으면 패러다임 변경이야 문제없죠. 압축 알고리듬 1%만 개선해도 흑마법 소리 듣는데 저렴한 비용에 성능도 몇십%수준까지 따라왔으면 엄청 많이 따라온걸겁니다.
구글이 은근히 엔터프라이즈 코드베이스가 선호하는 툴체인이 많은데 이것도 그 중 하나가 될것같은 느낌이 드네요. 개인적으론 구글 툴들은 배터리를 내장하다못해 깝깝한 수준이라 선호하지 않습니다만.. - E
Exhaust
25.12.01 · 117.♡.5.92
잘 보고 갑니다 감사합니다 - 사
사수자리
25.12.01 · 39.♡.46.227
각자 먹으려고하는 시장이 다르니 NVIDIA는 이제 끝났다는 건 아직 이르다고 봅니다.
1. TPU (Tensor Processing Unit)의 특징 및 장점
경제성 우위: NVIDIA GPU 대비 전성비가 좋음 --> 추론(Inference) 시 경제적으로 유리함.
제한적 용도: AI 전용 프로세서임.
Google의 전략적 이익:
(1) 비용 절감: 고가/품귀 현상이 있는 NVIDIA GPU 구매 불필요.
(2) 운영 효율: 데이터 센터 전기 요금 절감 (높은 전성비 덕분).
따라서 Google은 자사 TPU 사용이 H100 GPU 대비 이익 측면에서 훨씬 유리.
시장 확대 필요성: TPU를 클라우드 서비스로 제공하기 위해 고객사(예: OpenAI)가 TPU 사용법을 숙지하도록 유도하여 생태계 확산을 목표로 함.
2. NVIDIA GPU의 특징 및 장점 다목적 활용: AI 전용인 TPU 대비 다양한 목적의 컴퓨팅 서비스 제공 가능.
CUDA 생태계의 견고함: AI 분야 외에도 과학, 수학, 경제학 등 고성능/수퍼 컴퓨팅 분야에서 20년 이상 사용되어 옴.
AMD MI300이나 TPU의 등장에도 불구하고 NVIDIA GPU와 CUDA의 아성이 단기간에 무너지지는 않을 것으로 전망됨. -
취취미생활자
25.12.01 · 222.♡.32.74
존대를 하는거예요? 반말을 쓰는거예요? -
AAwacs
25.12.01 · 222.♡.249.156
구글과 엔비디아는 싸울 수 있지만
하이닉스와 삼전 입장에서는 시장이 다 커지는 것이라 반길만한 상황이죠.
하이닉스는 HBM을 이미 입도선매 당해서 신규 증산 계획을 만들어야하지 싶습니다.
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젠슨 황 요즘 표정 보면
위기는 확싱합니다.
시간이 가면 범용 유닛이 불리해지는건
다수 사례가 있죠.
그래서 우군 확보에 나섰던 것으로 보이고
제 분야에선 소프트웨어와 컨텐츠 인력을 모두 갖춘 구글이 하드웨어를 발표하자
일단 끝났다는 분위기 입니다.