반응형 GPU2 AI 가속기, TPU vs GPU: 미래 AI 경쟁의 승자는? AI 가속기, TPU vs GPU: 미래 AI 경쟁의 승자는?최근 Google의 TPU(Tensor Processing Unit)가 인공지능 분야에서 놀라운 성능을 보여주며 많은 주목을 받고 있습니다. GPU(Graphics Processing Unit)가 오랫동안 AI 연산의 주역이었던 만큼, 이 두 가속기의 차이점과 미래 AI 시장에서의 경쟁 관계에 대한 궁금증이 커지고 있습니다. 오늘은 이 두 가속기의 특징을 자세히 살펴보고, 앞으로 AI 산업에서 어떤 역할을 하게 될지 심층적으로 분석해보겠습니다. 1. GPU: 다재다능한 병렬 처리의 제왕 GPU는 원래 컴퓨터 그래픽 처리를 위해 설계되었습니다. 수천 개의 작은 코어를 병렬로 동작시켜 복잡한 그래픽 연산을 효율적으로 처리하는 능력을 가지고 있죠. .. 2025. 12. 8. HBM 과 HBF 메모리의 차이 AI 에 사용되는 HBM과 HBF 메모리의 차이 🚀 HBM vs. HBF: AI 시대 메모리 전쟁의 새로운 구도 (고대역폭 메모리와 플래시의 만남) 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전은 끊임없이 더 빠르고, 더 큰 메모리를 요구하고 있습니다. 이러한 요구에 응답하여 등장한 것이 **HBM(High Bandwidth Memory)**이며, 최근에는 **HBF(High Bandwidth Flash)**라는 새로운 대안이 주목받고 있습니다. 이 두 메모리 기술은 고대역폭이라는 공통점을 가지고 있지만, 근본적인 설계와 목적에서 큰 차이를 보이며, 미래 메모리 계층 구조에서 상호 보완적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.이글에서는 HBM과 HBF 메모리의 기능과 파이점등에 대하여 설명합니다.1. H.. 2025. 11. 8. 이전 1 다음 반응형
