AI 모델은 왜 GPU 하나에 담기지 않을까 GPU는 왜 ‘혼자’ 일하지 않는가 AI 관련 글을 보다 보면 대부분 이렇게 말한다.“더 빠른 GPU가 필요하다.” 그런데 AI 인프라 구조를 조금만 깊게 들여다보면,생각이 완전히 달라진다. 오늘날 AI 데이터센터의 실제 성능을 결정하는 것은GPU 하나의 연산 능력이 아니라,GPU들이 얼마나 잘 연결되어 있느냐다. GPU 성능은 남아도는데연산 속도가 기대만큼 나오지 않는 경우가 … 더 읽기
GPU가 AI의 중심이 된 이유 CPU와는 무엇이 다른가 AI 인프라는 더 이상 CPU를 중심으로 설계되지 않는다. 오늘날 AI 데이터 센터의 핵심은 GPU 중심 연산 구조이며,이 변화는 단순한 성능 차이가 아니라연산 방식 자체의 전환에서 비롯되었다. 이 글에서는 왜 AI는 CPU가 아니라 GPU를 선택했는지,그리고 GPU가 AI 연산에 최적화된 이유를 구조적으로 정리한다. 1️⃣ CPU는 왜 AI에 불리한가 ⚙️ … 더 읽기
HBM이 중요한 이유 AI 반도체 성능을 결정하는 4가지 구조적 차이 AI 반도체 경쟁은 이제**연산 능력(GPU)**을 넘어데이터를 얼마나 빠르게 공급할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌었다. 그리고 그 중심에 있는 것이 바로 **HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)**다. 이 글에서는 HBM이 왜 AI 성능의 병목을 해결하는 핵심인지,그리고 왜 HBM 없는 GPU는 반쪽짜리 연산 장치에 불과한지를 구조적으로 정리한다. 1️⃣ AI … 더 읽기
AI 반도체는 무엇이 다른가: 성능을 가르는 4가지 기준 AI 반도체는 기존 반도체의 연장선이 아니다.연산 방식, 메모리 구조, 확장성, 전력 사용까지설계 철학 자체가 완전히 다르다. 그래서 AI 시대의 반도체 경쟁은공정 미세화나 클럭 속도보다구조적 차이에서 갈린다. 이 글에서는AI 반도체가 기존 반도체와 어떻게 다른지,그리고 AI 성능을 실제로 가르는 기준이 무엇인지4가지 핵심 요소로 정리한다. 1️⃣ 연산 방식: 왜 AI는 … 더 읽기