- 지난 반세기 동안 무어의 법칙은 디지털 혁명을 이끌었지만, 물리적 한계와 전력 문제로 인해 속도 둔화가 나타남 📉
- AI 시대에는 트랜지스터 개수 대신 시스템 성능에 주목하는 황의 법칙이 부상, 엔비디아는 지난 10년간 AI 추론 성능을 1,000배 향상시킴 🚀
- 딥러닝은 큰 행렬 연산이 대부분이며, GPU의 병렬 구조가 이러한 연산에 적합, 엔비디아는 텐서 코어를 통해 행렬 연산을 하드웨어 수준에서 가속화 💡
- 초거대 모델은 수많은 GPU를 필요로 하며, 엔비디아는 NVLink를 통해 GPU 간 고속 데이터 전송을 지원, MV 스위치로 GPU를 올투올 연결 🔗
- 서버 확장은 스케일 업(서버 내부 확장)과 스케일 아웃(여러 서버 연결) 방식으로 이루어지며, 인피니밴드나 RDMA 같은 기술이 서버 간 빠른 데이터 전송을 지원 🌐
- 샤프와 같은 네트워크 내 컴퓨팅 기술은 서버의 부담을 줄이고 전체적인 통신 속도를 향상시킴 ⚡
- 엔비디아는 멜라노스 인수를 통해 데이터 센터 전체의 효율을 높이고, 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 생태계(CUDA)를 통해 개발자들이 GPU 성능을 쉽게 활용할 수 있도록 지원 🛠️
- 엔비디아는 핵심 부품 모음집을 제공하여 개발자들이 AI 모델 구현에 집중할 수 있도록 돕고, 텐서 RT 같은 도구로 AI 모델의 응답 속도를 최적화 ⚙️
- NCCL 같은 소프트웨어로 GPU들을 위한 초고속 데이터 고속도로와 교통 관제 시스템을 구축하여 GPU 확장 부담을 줄임 🛣️
- 스케일링 법칙은 컴퓨팅 자원 증가에 따른 모델 성능 개선을 보여주며, AI 모델 성능 향상을 위한 풀스택 혁신이 지속적으로 이루어지고 있음 🎯
- 데이터 센터 전력, 데이터 부족, 비용 상승 등의 과제도 있지만, 모델 압축, 저정밀 연산, 하드웨어 효율화, 소프트웨어 최적화로 해결 가능 💰
- 황의 법칙은 AI 목표를 중심으로 풀스택을 설계하여 실제 출력 성능을 가파르게 향상시키는 방식이며, 작은 이득을 곱하기 방식으로 쌓아 질적으로 다른 결과를 만듦 ✨
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