2. GPU : 시장의 주요 회사와 경쟁력 분석
2024. 9. 17. 12:04ㆍComputer Science/IT Background
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
- 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.
- 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.
- 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.
3줄 요약
- 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
- 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.
- 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!
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