2. GPU : 시장의 주요 회사와 경쟁력 분석

이번엔 GPU에 대해 알아보고자 합니다.

GPU 시장에서 주요 기업으로는 NVIDIA, AMD, 인텔이 있습니다. 각 회사는 그래픽 처리뿐만 아니라 AI, 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅 등의 다양한 분야에서 경쟁력을 갖추고 있습니다.

 

1. GPU (Central Processing Unit) 주요 회사

1. NVIDIA: 1993년 설립, 그래픽 처리 유닛(GPU)의 선두주자로, 게임, 그래픽 디자인, AI, 데이터센터 등 다양한 분야에서 고성능 GPU를 제공합니다. CUDA와 Ampere 아키텍처를 통해 AI 및 딥러닝 가속기 시장에서 강력한 성과를 내고 있습니다. 자율주행차, 딥러닝, 고성능 컴퓨팅 분야에서도 중요한 역할을 합니다.
2. AMD (Advanced Micro Devices): 1969년 설립, CPU와 GPU 시장에서 인텔과 NVIDIA와 경쟁하는 글로벌 반도체 기업입니다. RDNA 및 CDNA 아키텍처를 통해 게임용 GPU와 데이터센터용 GPU를 제공합니다. 고성능 그래픽 카드 외에도 전력 효율성을 갖춘 제품을 개발하며 데스크톱, 서버, 클라우드 인프라에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
3. 인텔(Intel): 1968년 설립, CPU 시장에서 오랫동안 리더 자리를 지켜온 회사로, 최근 Xe 아키텍처를 통해 GPU 시장에 진출하였습니다. 주로 AI 가속기와 Iris Xe GPU를 통해 그래픽 및 컴퓨팅 성능을 강화하고 있으며, 데이터센터와 서버 환경에서의 확장성을 높이고 있습니다. CPU와 GPU 간의 통합을 통한 고성능 연산에서 경쟁력을 갖추고 있습니다.

 

2. 성장 Driver

1. NVIDIA

① 아키텍처 혁신

• Ampere 아키텍처로 CUDA 코어와 Tensor 코어를 결합하여 그래픽과 AI 처리에서 혁신적인 성능을 제공합니다.
• DLSS(딥러닝 슈퍼 샘플링) 기술로 게임 성능을 향상시키고, AI 기반 그래픽 처리를 통해 GPU 성능을 극대화합니다.
• 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 딥러닝 모델 학습에서 사용되는 A100 GPU로 AI와 데이터 센터 시장에서 강력한 입지를 구축하고 있습니다.

② 전력 효율성

• Ampere 아키텍처 기반 GPU는 데이터 센터에서 전력 효율을 높이기 위해 설계되었습니다.
• Maxwell 아키텍처 이후부터 계속해서 전력 소비를 줄이면서 고성능을 유지하는 기술 개발에 주력하고 있습니다.
• 자율주행차용 Drive AGX 플랫폼은 AI 연산을 위한 최적화된 전력 소비와 고성능을 제공합니다.

③ 확장성

• 멀티 GPU 연산 기술로 대규모 AI 학습 및 딥러닝 클러스터링에서 높은 확장성을 제공합니다.
• NVLink 기술을 통해 GPU 간 고속 데이터 전송이 가능하여 대규모 컴퓨팅 클러스터를 쉽게 구축할 수 있습니다.
• 데이터 센터용 GPU는 클라우드 인프라에서 다양한 AI 및 그래픽 워크로드에 맞게 확장 가능합니다.

 

2. AMD (Advanced Micro Devices)

① 아키텍처 혁신

• RDNA 및 CDNA 아키텍처로 게임용과 데이터 센터용 GPU에서 높은 성능을 제공하며, 그래픽 및 컴퓨팅 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다.
• Infinity Fabric 기술을 통해 AMD GPU는 메모리 대역폭을 증가시켜 성능을 극대화합니다.
• 게임 및 워크스테이션에서 Ray Tracing(실시간 광선 추적) 기술을 통해 그래픽 품질과 성능을 동시에 개선했습니다.

② 전력 효율성

• RDNA 2 아키텍처는 전력 소모를 줄이면서 성능을 크게 향상시키는 기술을 적용하여, 전력 대비 성능이 우수합니다.
• 7nm 공정을 통해 높은 전력 효율을 제공하며, 데스크톱 및 모바일 환경에서 뛰어난 전력 관리 기능을 제공합니다.
• 데이터 센터용 Instinct MI100 GPU는 전력 소비를 최소화하면서 AI 학습 및 데이터 분석 작업을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

③ 확장성

• CDNA 아키텍처 기반의 데이터센터 GPU는 다양한 AI 및 HPC 워크로드에서 확장 가능한 성능을 제공합니다.
• 멀티 GPU 연산을 지원하여 대규모 서버 클러스터에서 GPU 성능을 확장할 수 있습니다.
• Infinity Fabric 기술은 GPU 간 연결성을 높여 클라우드 인프라 및 서버 환경에서 고성능 컴퓨팅을 지원합니다.

 

3. 인텔 (Intel)

① 아키텍처 혁신

• Xe 아키텍처는 인텔의 첫 GPU 아키텍처로, 그래픽 및 컴퓨팅 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 개발되었습니다.
• AI 가속 기능을 포함한 인텔의 Iris Xe MAX GPU는 고성능 그래픽 및 AI 작업을 처리하는 데 최적화되었습니다.
• 인텔은 지속적인 아키텍처 개선을 통해 서버 및 데스크톱 환경에서의 GPU 성능을 점진적으로 강화하고 있습니다.

② 전력 효율성

• 인텔은 Xe 아키텍처 기반 GPU를 통해 전력 소비를 줄이기 위한 지속적인 개선을 진행하고 있습니다.
• 데스크톱과 모바일 환경에서 전력 소모를 줄이는 동시에 그래픽 성능을 유지하는 기술을 도입하고 있습니다.
• 자사의 AI 가속기와 GPU의 전력 효율을 높여, 모바일 및 임베디드 장치에서 전력 관리가 용이하도록 설계되었습니다.

③ 확장성

• 인텔은 GPU와 CPU 간의 고속 연결을 통해 성능을 극대화할 수 있는 확장성을 제공합니다.
• 서버 환경에서의 확장성을 강화하기 위한 인텔의 OneAPI 플랫폼은 다양한 워크로드에 맞게 GPU 성능을 최적화할 수 있습니다.
• Xe 아키텍처 기반 GPU는 멀티 GPU 연산을 지원하지만, 경쟁사에 비해 다소 제한적인 성과를 보이고 있습니다.

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3줄 요약

1. NVIDIA는 Ampere 아키텍처와 CUDA 코어를 기반으로 GPU 성능을 혁신했으며, AI, 딥러닝, 고성능 컴퓨팅에서 최고의 성능을 제공합니다. 전력 효율성을 지속적으로 개선하며, 멀티 GPU 연산 기술로 확장성에서 강점을 보입니다
2. AMD는 RDNA 및 CDNA 아키텍처를 통해 그래픽 성능과 전력 효율성을 지속적으로 향상시켰습니다. 전력 대비 성능이 우수하며, 멀티 GPU 연산을 통해 데이터센터와 클라우드 환경에서 확장성을 제공합니다.
3. 인텔은 Xe 아키텍처를 통해 GPU 성능을 점진적으로 개선했으며, 전력 효율성은 경쟁사에 비해 다소 뒤처집니다. CPU-GPU 통합을 통한 확장성 강화를 시도하고 있지만, 멀티 GPU 연산에서는 제한적입니다.

 

 

그럼 다음 글은, TPU에 대해 분석하여 돌아오겠습니다!