[비전문가] AI시대에 필수인 GPU알아보자 (feat. SK되고 삼성은 실패?)

<a href="https://n.news.naver.com/article/008/0005042060?cds=news_media_pc" target="_blank">https://n.news.naver.com/article/008/0005042060?cds=news_media_pc</a> 쉽게 말해서 삼성이 엔비디아에 테스트 통과 못했다는거임. 로이터는 복수의 소식통을 인용해 "삼성전자의 HBM이 발열과 전력 소비 문제를 겪고 있다"라며 "지난 4월 삼성의 8단·12단 HBM3E 테스트가 실패했다"고 보도 실제 삼성은 큰일이 있었지. <a href="https://n.news.naver.com/mnews/article/241/0003351849?sid=101" target="_blank">https://n.news.naver.com/mnews/article/241/0003351849?sid=101</a> 경계현 사장 DS부문장 중도 해임. 최근 6개월 사이에 삼성전자 노조가 3배 가까이 늘어났고, 창단 첫 파업 위기를 맞는 등 임금교섭에 어려움을 겪고 있지. 세계 D램 점유율은 파운드리 시장을 독점하는 TSMC, UMC를 보유한 대만이 70%가 넘는것처럼 적어도 D램에서는 한국이 독점 국가이지. <img class="-up-content -lazy-image" alt="" org-width="654" org-height="392" src="/img/transparent.gif" data="https://ncache.ilbe.com/files/attach/new/20240524/377678/817432077/11533118149/51c48c4ab7c2ed2f07b2f37eedcf3946_11533118629.jpg"> D램 1위 삼성전자가 의외로 약한 부분은 정통강자이다보니 신흥강자인 HBM(고대역폭 메모리)에서는 역전되. <img class="-up-content -lazy-image" alt="" org-width="640" org-height="400" src="/img/transparent.gif" data="https://ncache.ilbe.com/files/attach/new/20240524/377678/817432077/11533118149/744509d85bbec4a8edaef1f5f76e422c_11533118754.jpg"> HBM(고대역폭 메모리)는 사실 SK가 2013년에 만든 방식임. 문제는 이방식이 대박을 터트린다는거지. 2016년 AI GPU인 엔비디아 P100 모델이 출시되면서 소요가 발생하기 시작했어. 당연히 HBM(고대역폭 메모리) 선구자가 SK이기 때문에 HBM3E 라는 5세대를 엔비디아에 독점공급하게 됨. 현 AI시대에서 AI GPU는 무조건 필요하고, 개발, 연구에도 필요함. 가격이 미친듯이 오르는것도 이러한 이유 때문임. 헌데, 현 상태에서는 삼성이 완전히 끝났느냐? 그건 아님. SK랑 가격협상할려면 삼성이 있어야 엔비디아도 좋은거기 때문임. (ex. 애플) <img class="-up-content -lazy-image" alt="" org-width="806" org-height="537" src="/img/transparent.gif" data="https://ncache.ilbe.com/files/attach/new/20240524/377678/817432077/11533118149/0d0f343d6bfd30ac4804be77cac6a2eb_11533120017.jpg"> 엔비디아의 현 주력 모델은 A100 이고 고성능으로 H100 이야. 헌데 사실상 독과점이지. AMD는.... 인텔..... <a href="https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1007652415" target="_blank">https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1007652415</a> 부족현상에 시달리고 있지. OPENAI가 엔비디아 비싸다고 직접 GPU 만들겠다고 했지. 그런데 일부 사람들은 이해 못했거야. CPU가 이나라 그래픽카드가 왜 AI에 관련있는지 조차 모를수도 있을거야. 간단하게 설명해줄께. CPU는 성능중심작업 처리에 최적화 되어 있어. CPU내에는 ALU는 순차적방식으로 명령어를 처리해. 개별적이며 신속한 데이터처리를 하지. 데이터베이스 관리 작업등에 맞아. GPU는 병렬연산에 특화되어 있어 3D랜더링 같은 작업에 뛰어난 성능을 발휘해. 코어수도 CPU에 비해 훨씬 많아. 우리가 게임 그래픽카드 이야기 하는것도 이때문이지. 딥러닝등에 필요한 GPU는 자체의 메모리 즉 VRAM(video RAM)이 필요함.  어느정도냐면 흔히 우리가 게임용으로 이야기 하는 엔비디아 지포스 RTX 2080은 8GB의 GDDR6 VARAM을 가지고 있음. RTX3080은 10GB GDDR6 VRAM을가지고 있어. 헌데 A100은 무려 40/80GB VRAM이고, H100은 80GB VRAM을 가지고 있어. HBM(고대역폭메모리) 8단짜리를 쓰고 있지.  SK가 잘나가는건 축하해줄 일이고, 삼성이 분발해야하는건 맞아. 그런데 어차피 삼성은 몇가지 문제만 해결하면 어차피 오더 메이드 방식이라 HBM에서도 엔비디아에 납품 할거야. 도리어 SK가 훨씬 위기이지. (이건 길어지니 다음에) GPU와 함께 각광받을걸로 보이는게 바로 소형모듈원전(SMR)이지. 왜냐하면 전기먹는 하마인게 바로  GPU등 AI기반 전자장비들이니까. 이건 다음에 한번 적어볼께. 그럼 이만~!

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