해봄의 아카이브
AMD야, 너도 뭔가 보여줄 때가 되었어... 맞지?
Haebom
AMD는 어떻게 Nvidia의 CUDA 기술을 경쟁력 있게 대응할 수 있을까요? 인공지능 업계에서 Nvidia의 칩셋을 쓰는 것은 이제 선택지가 없는 유일한 지점이 되고 있습니다. 그나마 Google이 미는 TPU 등이 있었지만 이미 성능 면에서 Nvidia 칩셋이 이를 앞지른지 오래 입니다. 실제로 저는 올해 초부터 Nvidia 매수 의견을 계속 내고 있습니다.
최근 개인적으로 안쓰는 라데온 그래픽 카드들이 있어서 AMD ROCm를 테스트 해봤는데 솔직히 CUDA에 비하면 무척 번거롭고 장점을 전혀 찾을 수 없었습니다. 그냥 저도 예전에 Mac용 eGPU로 사놓은 라데온이 아까워서 시도해본 거기도 한데... 우리의 리사 수 누님이 이렇게 당하고만 있을 것 같진 않아서 좀 찾아 봤습니다.
Nvidia는 CUDA를 통해 자사의 GPU에 대한 소프트웨어적인 '성벽'을 구축했고, 이로 인해 다른 하드웨어 회사들이 HPC(High-Performance Computing) 및 AGI(General Artificial Intelligence) 시장에 진출하기 어렵게 만들었습니다. 그러나 AMD는 HIP CUDA 변환 도구와 PyTorch를 통해 이 문제를 해결하려고 하고 있습니다. 또한, AMD는 곧 출시될 Instinct MI300A 프로세서를 통해 Nvidia의 Grace-Hopper 슈퍼칩에 경쟁을 제공할 계획입니다.
솔직히 현재의 행태를 보면 Nvidia 형님들의 압승입니다. 하지만 늘 그렇듯 기술의 독점은 거의 불가능하고 대체제들은 등장하기 마련이기에 AMD의 약진을 기대해 봅니다. 특히 현재 인공지능 칩셋 부족 사태를 보면 더욱이 그렇구요.
주요 포인트 및 인사이트
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PyTorch의 역할
PyTorch는 CUDA에 의존하지 않고도 작동할 수 있어, AMD와 같은 다른 하드웨어 벤더에게 CUDA 성벽을 넘을 수 있는 길을 제공합니다.
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Instinct MI300A 프로세서
AMD의 Instinct MI300A 프로세서는 곧 출시될 예정이며, 이는 Nvidia의 Grace-Hopper 슈퍼칩에 대한 경쟁력을 가질 것으로 예상됩니다.
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GenAI 시장의 중요성
GenAI 시장은 계속해서 성장하고 있으며, 이에 따라 GPU의 수요도 증가하고 있습니다. AMD는 이 시장에서 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 보입니다.
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