엔비디아 진짜 해자는 GPU가 아니다 | CUDA·NVLink·Mellanox가 만든 AI 시스템

엔비디아의 경쟁력은 정말 GPU 한 장의 성능에서 끝나는 걸까요?

이번 영상에서는 그래픽 처리용 GPU가 어떻게 범용 병렬 컴퓨팅으로 확장됐고, CUDA가 그 과정에서 어떤 역할을 했는지 살펴봅니다.

AI 모델이 커지면서 GPU 한 장으로는 해결할 수 없게 된 뒤, 여러 GPU의 계산 결과를 맞추는 AllReduce와 NCCL이 왜 중요해졌는지도 알아봅니다.

GPU 사이의 데이터 이동을 빠르게 만드는 NVLink와 NVSwitch, 그리고 랙 밖의 통신을 담당하는 고성능 네트워크의 역할도 함께 짚어봅니다.

엔비디아가 2019년 Mellanox 인수를 결정한 이유를 AI 클러스터의 구조와 연결해 살펴봅니다.

RDMA와 GPUDirect가 GPU의 계산 성능 자체가 아니라 ‘기다리는 시간’을 어떻게 줄이는지도 쉽게 설명합니다.

DGX를 통해 엔비디아가 GPU 판매에서 검증된 AI 시스템 판매로 확장한 과정도 다룹니다.

최근 NVLink Fusion이 자체 AI칩을 만드는 빅테크 시대에 어떤 전략적 의미를 갖는지도 살펴봅니다.

결국 엔비디아의 해자가 GPU인지, 아니면 CUDA·네트워크·서버까지 이어지는 시스템 전체인지 정리해봅니다.

다음 편에서는 구글 TPU를 비롯한 빅테크 자체 AI칩과 ASIC이 어떤 조건에서 GPU보다 유리해지는지 이어서 살펴봅니다.
#엔비디아 #CUDA #GPU

Written by 패치
Edited by 이지호

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