GPU2 AI는 왜 그래픽카드를 먹는가? DEEP SEEK vs GPT 성능 비교 분석 AI는 왜 그래픽카드를 먹는가? DEEP SEEK vs GPT 성능 비교 분석AI와 그래픽카드(GPU)는 뗄 수 없는 관계입니다. 특히 생성형 AI가 발전하면서, 연산량이 폭증했고, CPU로는 감당할 수 없는 복잡한 수학 연산을 GPU가 대신 처리해주는 구조가 일반화되었습니다.딥러닝 모델은 수억 개의 파라미터를 학습해야 하며, 이 과정에서 행렬 곱셈과 같은 병렬 연산이 필수입니다. NVIDIA의 A100, H100 같은 고성능 GPU가 AI 연구소의 필수 장비가 된 이유죠. 1. 왜 AI는 GPU가 필요할까?딥러닝은 대규모 병렬 연산이 필수GPU는 수천 개의 코어를 통해 연산을 동시에 수행 가능최신 AI 모델은 수백억~수천억 개 파라미터 사용GPT-4o 기준 파라미터 수는 비공개지만 수천억 추정그래픽카드.. 2025. 6. 14. AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까? AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까?인공지능이 작동하려면 ‘두뇌’ 역할을 하는 모델뿐 아니라, 그것을 실행시켜줄 **연산 장치(Compute Unit)**가 필요합니다. 그리고 이 역할을 담당하는 것이 바로 GPU, NPU, TPU 같은 AI 전용 칩입니다. 이번 시리즈 4편에서는 이 3가지 칩셋의 역할, 구조, 차이점에 대해 알아보겠습니다.1️⃣ GPU (Graphics Processing Unit) – AI 시대의 주역원래는 3D 그래픽을 빠르게 처리하기 위한 장치였지만, **병렬 연산에 특화된 구조** 덕분에 AI 연산에서도 핵심 역할을 하게 되었습니다. 대표적으로 NVIDIA의 GPU는 딥러닝 학습과 추론 모두에서 주력으로 사용됩니다.장점: 범용성, 강력한 병렬.. 2025. 5. 30. 이전 1 다음
